數據科學家致力於解釋數據，目 資料科 的是得出有價值且有用的結論。在公司的背景下，數據科學的實踐使我們能夠做出更好的決策，實施更強有力的行動，以取得更好的結果，從而帶來更大的利潤。
從這個意義上說，資料科學家有許多工具可供這些專業人員在日常生活中使用，作為簡化流程或提高任務結果的支援。由於市場上有大量的此類產品，因此在本文中我們希望選擇我們認為最好和最有用的那些，這樣您就不必自己動手。
我們總共選擇了15 個最有趣的資料科學家工具，並根據其功能對它們進行了分類，以便您更輕鬆地根據您的需求選擇最適合您的工具。讓我們開始吧！
資料科學家的必備工具
程式設計語言
程式語言使專業人員能夠更有效地處理資料。使用它們，您可以清理和準備資料以進行分析，並載入來自不同來源的資料。
Python
由於其庫具有強大的資料操作功能，它是清理、轉換和處理資料的最佳選擇。此外，它還因其非常易於學習和使用而脫穎而出，沒有太陡峭的學習曲線。
另一方面，今天它幾乎允 立陶宛電話號碼數據 許與 R 相同的集成，因此它是最有趣的程式語言之一。
資料科學家Python工具
SQL
SQL 通常用於提取和分析不同資料庫中託管的資料並有效地將它們關聯起來。
它是管理大量結構化資料的完美工具，只要用於簡單的請求，就更推薦初學者使用。而如果你想提出複雜的請求，就需要更高級的網域。
資料科學家 SQL 工具
右
R 因其龐大的統計包庫 識別和區分您的品牌以及開始與客戶對話 和強大的數據分析能力而脫穎而出。此外，它非常靈活，可以讓資料分析師輕鬆開發複雜的統計模型、處理大量資料並進行複雜的計算。
但最重要的是，如果您進行統 艾鉛 計分析，R 是三者中的最佳選擇，而且使用起來相對簡單且開源。