Microsoft, 협업 개선을 위한 애자일 방법론인 Team Data Science Process 발표

데이터 과학은 비교적 새로운 개념이며 많은 조직에서 최근 다양한 요구 사항에 따라 데이터 과학 팀을 구성하기 시작했습니다. 오늘 마이크로소프트가 발표한 팀 데이터 과학 프로세스 (TDSP)는 협업 데이터 과학에 대한 민첩하고 반복적인 데이터 과학 방법론이자 일련의 사례입니다. TDSP는 조직이 비즈니스에 대한 데이터 과학의 약속을 완전히 실현할 수 있도록 설계되었으며 다음과 같은 문제를 해결합니다.

데이터 과학 팀을 구성하고 있지만 팀을 생산적으로 만드는 방법이 확실하지 않다면? 협업 또는 일관된 프로세스의 부족이 프로젝트 성공을 방해할 수 있다고 우려하십니까? 너무 많은 일상적인 데이터 과학 작업을 수동으로 수행하고 있습니까? 팀 전체의 데이터 이니셔티브에서 지식을 캡처하거나 재사용하는 데 문제가 있습니까?

TDSP에는 다음 구성 요소가 있습니다.

• A 데이터 과학 수명 주기 정의.
• A 표준 프로젝트 구조, 잘 정의된 디렉토리 계층 및 버전이 지정된 저장소에 저장된 표준 문서 템플릿 구조의 출력 아티팩트 목록을 포함합니다.
• A 공유 및 분산 분석 인프라.
• 생산성 도구 및 유틸리티 데이터 과학자를 위한. 이는 프로젝트 아티팩트를 자동으로 생성하고 리포지토리 및 공유 분석 리소스의 생성 및 관리와 같은 일반적인 작업에 대한 스크립트를 제공함으로써 프로세스 준수를 단순화합니다.

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