数据科学团队的角色分工

蔚落 2024-03-17 22:03 86阅读 0赞

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 np
    import matplotlib.pyplot as plt
    plt.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), endpoint=False)
    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:

1.  angles数组包含了雷达图每个轴的角度值(比如\[0, 60, 120, 180..\])
2.  \[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。
3.  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。
4.  这样新的数组的效果是在angles数组的末尾再添加一次0度。
5.  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。

angles=np.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

`ax=fig.add_subplot(polar=True)` 这行代码的作用是:

1.  `fig.add_subplot()`函数可以在画布(Figure对象)上添加一个子图axes。
2.  polar=True参数指明添加的这个子图axes使用极坐标系。
3.  不设置nrows和ncols参数时,默认在1行1列(只有一个子图)。
4.  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。
5.  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)。
6.  通过fig.add\_subplot(polar=True)可以直接创建一个极坐标的子图axes,而不需要再单独设置。
7.  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

fig=plt.figure(figsize=(6,6))
    ax=fig.add_subplot(polar=True)#
    ax.plot(angles,DataEngieer)
    plt.show()

![alt][]

添加标签 label

fig=plt.figure(figsize=(6,6))
    ax=fig.add_subplot(polar=True)
    
    #basic plot
    ax.plot(angles,DataEngieer, 'o--', color='g', label='Data 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 plot
    ax.fill(angles, DataEngieer, alpha=0.25, color='g')
    
    #Add labels
    ax.set_thetagrids(angles * 180/np.pi, subjects)
    plt.grid(True)
    plt.tight_layout()
    plt.legend()
    plt.show()

![alt][alt 1]

`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:

1.  angles数组包含了每个数据点所在的角度值。
2.  但是matplotlib的极坐标角度单位默认是弧度值(radians)。
3.  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。
4.  `angles * 180/np.pi`就是将弧度转换为相应的度数。
5.  `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。
6.  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。
7.  这样就可以在图上以度数显示角度刻度和标签文本了。
8.  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：

![alt][alt 2]

**数据科学团队的角色分工通常包括:**

1.  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

1.  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

1.  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

1.  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

1.  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 ][mdnice]多平台发布

[alt]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/03/14/59176268be1046ddb96069e8461551c6.png
[alt 1]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/03/14/eb96b33b9ecc469d8e2aa5eab8f9b3bd.png
[alt 2]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/03/14/b2bfb0f8a1bd44f8b65d1d07944889fd.png
[mdnice]: https://mdnice.com/?platform=4