डेटा वैज्ञानिक रिज्यूमे उदाहरण
यह डेटा वैज्ञानिक रिज्यूमे उदाहरण दर्शाता है कि आप समस्याओं को कैसे फ्रेम करते हैं, डेटा को कैसे संभालते हैं, और उत्पादन में भेजे जाने वाले मॉडल कैसे बनाते हैं। यह प्रयोग, मॉडल शासन, और क्रॉस-फंक्शनल स्टोरीटेलिंग पर जोर देता है ताकि नेता एमएल जीवनचक्र में आपको विश्वास कर सकें।
अनुभव बुलेट्स में लिफ्ट, रिटेंशन, या बचत को मात्रात्मक रूप से मापा जाता है ताकि आपका कार्य नोटबुक्स से आगे जाता है। यह मॉडलों को निगरानी में रखने और निष्पक्ष रखने के लिए MLOps सहयोग को भी कवर करता है।
लक्षित संगठनों के लिए प्रासंगिक एल्गोरिदम, फीचर स्टोर्स, और डोमेन विशेषज्ञता के साथ कॉपी को अनुकूलित करें। विचार नेतृत्व को मजबूत करने के लिए सम्मेलन वार्ताओं या प्रकाशनों का संदर्भ दें।
Highlights
- उत्पादन एमएल प्रणालियों को मापनीय आरओआई के साथ भेजता है।
- मॉडलों को निष्पक्ष, विश्वसनीय और व्याख्यात्मक रखने के लिए शासन लागू करता है।
- गति और कठोरता को संतुलित करने वाली प्रयोग संस्कृति का नेतृत्व करता है।
Tips to adapt this example
- जब अनुमति हो तो प्रकाशनों, ओपन-सोर्स रेपो, या वार्ताओं के लिंक शामिल करें।
- अलग दिखने के लिए शासन और जिम्मेदार एआई प्रयासों को कॉल आउट करें।
- नौकरी विवरण के अनुसार स्टैक (क्लाउड, लाइब्रेरी, डेटा प्लेटफॉर्म) को अनुकूलित करें।
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