1日のタイムブロック
9 タイムブロック · 08:00–17:00 · 9 時間
| 集中 | 4 時間 | 44% |
| 事務 | 2.5 時間 | 28% |
| 会議 | 1 時間 | 11% |
| 休憩 | 1 時間 | 11% |
| 学習 | 0.5 時間 | 6% |
08:00
08:00 - 08:30
08:00 - 08:30
モデル実行と夜間ジョブ結果の確認
08:30
08:30 - 10:30
08:30 - 10:30
ディープワーク：モデル開発と実験
10:30
10:30 - 11:00
10:30 - 11:00
データパイプラインのレビューとデバッグ
11:00
11:00 - 12:00
11:00 - 12:00
チームミーティングと実験結果の振り返り
12:00
12:00 - 13:00
12:00 - 13:00
昼食休憩
13:00
13:00 - 15:00
13:00 - 15:00
ディープワーク：EDA・特徴量エンジニアリング・可視化
15:00
15:00 - 15:30
15:00 - 15:30
ステークホルダー向け発表準備・結果共有
15:30
15:30 - 16:30
15:30 - 16:30
コードレビューとドキュメント作成
16:30
16:30 - 17:00
16:30 - 17:00
論文調査とMLコミュニティ情報の確認
生産性向上のヒント
データサイエンティストのためのエキスパートのアドバイス
1
計算時間を最大限に活用するため、時間のかかる実験は夜間やミーティング中に実行しましょう。
2
分析に集中するため、開始前に仮説をドキュメント化しておきましょう。
3
週の勢いをつけるため、ステークホルダーへのデモは金曜日に設定しましょう。
4
ノートブックのバージョン管理は初日から徹底しましょう。
5
最新の論文を追うために、毎日30分を確保しましょう。
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