Какие инструменты используешь для рисования диаграмм?

Что проверяют

Умеете ли вы показать результат так, чтобы его понял заказчик, и описать систему так, чтобы её понял коллега. Вопрос двусмысленный: под диаграммами могут иметь в виду и графики по данным, и схемы пайплайна. Сильный ход: уточнить или ответить про оба. Следом обычно просят выбрать график для конкретной метрики.

Как отвечать

Разделите ответ на две части. Графики по данным и моделям:

• matplotlib и seaborn: база для EDA в Jupyter, распределения, корреляции, pairplot;
• plotly: интерактив, когда нужно навести курсор и приблизить участок;
• scikit-learn: готовые ConfusionMatrixDisplay и RocCurveDisplay с методом from_predictions, чтобы не рисовать матрицу ошибок руками;
• трекинг экспериментов: кривые обучения и сравнение запусков в MLflow или TensorBoard;
• BI для бизнеса: Superset, DataLens, Metabase или Tableau, когда нужен дашборд, который обновляется сам и не требует Python у зрителя.

Схемы систем:

• draw.io и Excalidraw: быстрые схемы пайплайна и архитектуры;
• Mermaid и PlantUML: диаграммы как код. Блок Mermaid в Markdown GitHub и GitLab рендерят сами, схема лежит рядом с кодом и меняется в том же merge request;
• встроенные графы: DAG в Airflow и lineage в dbt docs рисуются из кода автоматически.

Закончите принципом выбора: для себя быстро и в ноутбуке, для бизнеса интерактивно и без кода, для команды в репозитории. Подкрепите одним своим примером: какой график убедил заказчика или какая схема помогла новичку разобраться в пайплайне.

Где спотыкаются

Не уточняют, о каких диаграммах речь, и десять минут рассказывают про дашборды человеку, который спрашивал про схему архитектуры.

Строят графики без подписей осей и единиц, берут круговую диаграмму для десяти категорий или объёмные столбцы. Интервьюер нередко просит набросать график прямо на встрече, и такие вещи сразу видны.

Держат схемы в личном файле, который устаревает через месяц. Лучше показать, что схема живёт в репозитории и обновляется вместе с кодом.