制造商的博客系列

让数据、模型和分析变得非常棒

2022年4月21日
By Marc Skov马德森

交互式数据探索和数据应用是我的激情所在. 我想让科学家们更容易, 工程师, 分析师, 数据科学家, 领域专家, 和你去发展, 交互式数据工具和应用程序使用你知道和喜欢的工具.

因此,我做出了一些贡献 面板HoloViz 生态系统. 这些贡献包括:



这一切是如何开始的

2019年,我从项目经理的角色转变为首席数据科学家的角色 Ørst. 我开始学习Python, 而这段旅程的第一步是弄清楚如何使用Python将数据和模型产品化. 我开始在后端使用Django REST API,在前端使用Angular来创建应用程序.

我很快意识到这不是一个很好的解决方案. 主要问题是:

  • 上市时间延长(TTM)

  • 学习、开发和维护两种技术栈的复杂性

  • 用户、领域专家和数据科学家远离最终产品
    • 他们不能使用他们熟悉和喜爱的工具

    • 天博app下载不能合作

为了解决这些问题,我开始研究纯Python数据应用程序框架. 我看着 散景, 破折号, Streamlit, . 在这个过程中,我做了 awesome-streamlit.org,它帮助许多用户开始使用Streamlit,并在Github上有+1100颗星.

但是这些框架都不能支持天博app下载所有的用例. 我最后看到的 面板 发现它有潜力满足天博app下载所有的需求. (看看这个 博客 有关详细信息,.)

让面板更好地工作

2020年初,该小组的情况与今天完全不同. 它需要反馈和改进. 我对小组的第一个贡献是 Github的问题. 准备充分的Github问题与上下文和a 最低可再生的例子 是送给开源项目的礼物吗. 幸运的是菲利普Rudiger, 面板的主要开发者, 其他维修工有时间和精力来改进.

我的第一个要求(#831)是为了一个 面板和HoloViz生态系统的话语网站 这样天博app下载就可以开始建立一个社区和知识库. 从那以后,我一直在帮助Discourse上的用户制作很酷的工具和数据应用. 举个例子,看看这个 是否有等同于旋转木马的小部件? 主题.

在最初的探索之后,下一步就是创建 awesome-panel.org 来演示什么是可能的,并推动面板开发向前发展. Awesome-panel.org当然是一个使用面板构建的大型多页应用程序.

该网站现在包含了一个广泛的数据应用程序集合,这些应用程序用代码来获得灵感. 检查 应用画廊.

该网站还包含了一个很棒的类固醇灵感清单. 检查 很棒的列表.

在这个过程中,我制作或贡献了许多面板组件,例如 趋势 指示器在右侧下方.

请注意,在左边,当然,是一个流媒体面板应用程序,我也做了.

让面板看起来更好

面板落后的原因之一是它的外观和感觉. Streamlit有一个易于使用、吸引人的模板. 面板也需要一个. 所以我强迫自己进入HTML、CSS和Javascript的世界,为 FastListTemplate. 你可以在下面看到它的实际效果.

后来我贡献了 FastGridTemplate. 请查看相关的 深潜水视频.

交朋友

单枪匹马是不可能的. 有时候我只是有远见,其他人是创造者,反之亦然. 现在社区里的很多人都是我的朋友.

例如,我特别高兴的是 ——autoreload 中工作时加速开发过程的标志 .Py文件和 Jupyter面板预览 在笔记本上工作也是如此. Philipp Rudiger was the maker; I only had the idea.

今天,我是Ørst市场交易中心的所有者,也是用VS Code和PyCharm开发数据平台和应用的团队的一员. 我很高兴面板能够支持跨技能级别和开发环境的用例. 天博app下载可以开始合作! 让PyData和木星生态系统像Excel一样易于使用是一个长期的过程.

我要感谢Maxime Liquet和Simon Høxbro Hansen,他们为HoloViz生态系统和面板做了很多不太明显但需要的改进.

我还要感谢索菲娅·杨, 在社交媒体上分享她对面板和HoloViz生态系统的热情. 你一定要看看她的博客文章。”在Python中创建交互式仪表板的最简单方法然后跟着她走 媒介推特.

最后的行动呼吁

请支持面板和awesome面板.org,在Github上给他们一个⭐.

请跟我来 推特LinkedIn 如果你想了解更多关于我做的东西. 如果你对文档有热情, 请考虑帮助面板制作令人敬畏的文档. 这是天博app下载需要迈出的下一大步.


关于作者

马克Skov马德森博士,CFA,是Ørst的首席交易分析师. 他的团队为Ørst的交易员端到端开发数据、模型和分析. 他们工作在一个基于Azure DevOps、Kubernetes、JupyterHub和Python的分析环境中.

马克自2004年以来一直从事金融和能源领域的金融和实物资产管理工作, 担任定量研究主管等职务, 创新管理, BI专家, 数据科学开发人员, 和更多的.

Marc长期以来一直致力于构建和开发数据驱动框架, 平台, 工具, 和应用程序. 他“在BI工具成为一件东西之前”就创建了它们,并为管理资产制作了各种定制工具和系统, 情报, 风险, 和性能.

在他的业余时间, Marc致力于使Python和开源软件功能强大、易于使用,从而使更多的人可以从Excel转换过来, Matlab, 等. Python.

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