网站建设的空间指的是,网站cdn+自己做,建设银行手机银行网站用户名是什么原因,seo培训费用描述数据科学团队中角色分工常用下列维度。进一步以数据可视化直观表达的能力雷达图: ML Ops - 机器学习运维 Data Pipelines - 数据流水线 Database - 数据库 Data Viz - 数据可视化 Storytelling - 数据讲故事 Business Insights - 业务洞察 Reporting - 报告 Experimentatio… 描述数据科学团队中角色分工常用下列维度。进一步以数据可视化直观表达的能力雷达图: ML Ops - 机器学习运维 Data Pipelines - 数据流水线 Database - 数据库 Data Viz - 数据可视化 Storytelling - 数据讲故事 Business Insights - 业务洞察 Reporting - 报告 Experimentation - 实验 Stats - 统计 ML Modeling - 机器学习建模 Deployment - 部署 编码实现 Radar Chat # DS岗位的能力雷达图谱import numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltplt.style.use(ggplot)rules [Data Engineer,ML Engineer,Data Scientists,Data Analysts]# 添加极坐标网格和标签# 极轴彼此间隔 360/11 度角度作为标签提供# 使用set_thetagrids功能自定义角度和标签的间距。subjects [ML Ops,Data Pipelines,Database,Data Viz,Storytelling,Business Insights,Reporting,Experimentation,Stats,ML Modeling,Deploiomont]DataEngieer [80,100,100,20,30,30,44,30,30,30,35]MLEngineer [100,60,60,25,30,30,40,80,80,90,100]# 将角度分成等分,按角度值对应数据值angles np.linspace(0,2*np.pi,len(subjects), endpointFalse)print(angles)[0. 0.57119866 1.14239733 1.71359599 2.28479466 2.85599332 3.42719199 3.99839065 4.56958931 5.14078798 5.71198664] 补齐完整的圆形 np.concatenate()函数可以用来拼接数组。 subjects.append(subjects[0])DataEngieer.append(DataEngieer[0])MLEngineer.append(MLEngineer[0]) Specifically, np.concatenate((angles, [angles[0]])) 这段代码的作用是: angles数组包含了雷达图每个轴的角度值(比如[0, 60, 120, 180..]) [angles[0]]创建一个只有一个元素的数组,元素值是angles数组的第一个值,也就是0度。 将angles数组和这个只有一个元素的数组拼接起来,组成一个新的数组。 这样新的数组的效果是在angles数组的末尾再添加一次0度。 因为雷达图是个闭合图形,所以这个插在末尾的0度就是起到封闭图形的作用,使最后一个点和第一个点相连,实现闭合。 总结一下,这行代码的目的是向angles数组追加一个0度,以此来实现雷达图的封闭,使其成为一个闭合的多边形。这是绘制雷达图常用的一个技巧。 anglesnp.concatenate((angles,[angles[0]]))print(angles)[0. 0.57119866 1.14239733 1.71359599 2.28479466 2.85599332 3.42719199 3.99839065 4.56958931 5.14078798 5.71198664 0. ] 测试效果图 axfig.add_subplot(polarTrue) 这行代码的作用是: fig.add_subplot()函数可以在画布(Figure对象)上添加一个子图axes。 polarTrue参数指明添加的这个子图axes使用极坐标系。 不设置nrows和ncols参数时,默认在1行1列(只有一个子图)。 返回的ax对象即这个子图的坐标轴对象,后续可以在ax上作图。 一般绘图时使用直角坐标系(Cartesian coordinates),但在绘制雷达图时需要使用极坐标系(polar coordinates)。 通过fig.add_subplot(polarTrue)可以直接创建一个极坐标的子图axes,而不需要再单独设置。 这样后面在ax上作图就可以自动使用极坐标模式了。 总结一下,这行代码实现了创建一个极坐标的子图来绘制雷达图,ax对象用于后续在极坐标子图上进行绘制 figplt.figure(figsize(6,6))axfig.add_subplot(polarTrue)#ax.plot(angles,DataEngieer)plt.show() 添加标签 label figplt.figure(figsize(6,6))axfig.add_subplot(polarTrue)#basic plotax.plot(angles,DataEngieer, o--, colorg, labelData Engineer) 填充绘图区域 可以使用填充函数填充提供角度和值作为参数。 可以使用颜色和 Alpha 参数设置颜色和不透明度。 在比较多个实体时最好使用对比色和较低的 alpha 值。 #fill plotax.fill(angles, DataEngieer, alpha0.25, colorg)#Add labelsax.set_thetagrids(angles * 180/np.pi, subjects)plt.grid(True)plt.tight_layout()plt.legend()plt.show() ax.set_thetagrids(angles * 180/np.pi, subjects) 这行代码的作用是设置极坐标子图ax上的角度刻度和标签。 具体解释: angles数组包含了每个数据点所在的角度值。 但是matplotlib的极坐标角度单位默认是弧度值(radians)。 为了让角度以更易读的度数(degrees)显示,需要将弧度转换为度数。 angles * 180/np.pi就是将弧度转换为相应的度数。 ax.set_thetagrids()函数用于设置极坐标图的径向网格,也就是角度刻度。 第一个参数就是角度值数组,第二个参数是对应的标签数组。 这样就可以在图上以度数显示角度刻度和标签文本了。 subjects数组中包含了每个数据点对应的特征标签。 总结:这行代码的作用是设置雷达图的角度刻度显示为度数值,并对应设置了标签文本,以显示每个数据点对应的特征信息。 复用上述代码只需用MLEngineer 替代DataEngineer 输出MLEngineer职位的能力雷达图谱 数据科学团队的角色分工通常包括: 数据科学家(Data Scientist) 使用统计、机器学习等方法对数据进行建模分析,提取价值和洞察 对业务问题进行量化,构建和优化算法模型 用技术手段解决实际业务问题 数据工程师(Data Engineer) 构建数据处理流水线,对数据进行提取、清理、整合 设计和维护大数据基础架构,如 Hadoop、Spark等 将数据整合到分析平台,确保数据质量 业务分析师(Business Analyst) 理解业务,定义业务问题,提出分析需求 解释数据科学家的分析结果,制定业务策略 将数据分析成果应用到业务决策中 数据库管理员/数据仓库工程师(DBA/DWE) 设计数据库和数据仓库,处理大量结构化数据 优化数据库查询,管理和维护数据库服务 ETL过程的数据转换和加载 项目管理者(Project Manager) 制定项目计划,跟踪项目进度和资源 连接技术团队和业务部门,协调沟通 管理数据科学项目的时间表、预算、风险 本文由 mdnice 多平台发布
