dssg/hitchhikers-guide

해결하는 문제

이 가이드는 데이터 과학자들이 머신러닝과 AI를 사회적 영향력 프로젝트에 적용하도록 훈련하기 위한 포괄적인 프레임워크를 제공합니다. 기술적 데이터 기술과 비영리 단체 및 정부 기관과 협력하는 데 필요한 실무적, 윤리적, 협업적 요구 사항 사이의 간극을 메우는 과제를 해결합니다.

작동 방식

이 저장소는 Data Science for Social Good (DSSG) 펠로우십을 위한 중앙 지식 베이스 역할을 합니다. 프로그램 운영 매뉴얼과 기술 및 사회 과학 기술을 다루는 커리큘럼이라는 두 가지 주요 섹션으로 나뉩니다. 커리큘럼에는 데이터 수집, 머신러닝, 프로그래밍 모범 사례, 윤리적 고려 사항에 대한 튜토리얼이 포함되어 있으며, 팀이 모호한 프로젝트 목표에서 실행 가능하고 재현 가능한 솔루션으로 나아갈 수 있도록 설계되었습니다.

대상 독자

주로 새로 합류하는 DSSG 펠로우를 위해 설계되었지만, 책임감 있고 사회적으로 영향력 있는 데이터 과학을 수행하는 방법을 배우고 싶은 사람이라면 누구나 이용할 수 있습니다. 데이터 분석, 공공 정책, 윤리적 프로젝트 관리의 교차점을 이해하고자 하는 학생, 연구자 또는 실무자에게 특히 유용합니다.

주요 특징

• 웹 스크래핑 및 데이터베이스 관리부터 인과 추론 및 머신러닝에 이르기까지 전체 데이터 과학 라이프사이클을 다루는 포괄적인 커리큘럼.
• 프로젝트 범위 설정, 커뮤니케이션, 팀 관리를 포함하여 사회적 영향력을 위해 필요한 '소프트' 스킬에 대한 집중적인 초점.
• 데이터 기반 프로젝트가 해를 끼치지 않도록 윤리, 개인정보 보호, 공정성을 기술 워크플로우에 깊이 통합.
• 테스트, 버전 관리, 코딩 모범 사례를 포함한 재현 가능한 연구를 위한 실용적인 리소스.
• 클라우드 컴퓨팅 및 데이터베이스 마이그레이션과 같은 일반적인 인프라 작업에 대한 기술적 팁을 포함하는 협업 위키.