6个用于数据科学的基本Python工具
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本篇文章分享了6个用于数据科学的基本Python工具，目前最热门的6个数据科学Python依赖包。
数据科学是科学方法，过程，算法开发和技术的新兴，多学科领域，可以以巧妙的方式从结构化或非结构化数据中提取知识或见解。
数据科学的核心是数据。将其负载存储在企业数据仓库中并存储在企业数据仓库中。根据IBM的数据，我们目前每天在全球范围内产生超过2.5亿字节的数据。这些数据的范围从分子生物学到社交媒体活动，天文学，气候监测到医疗保健。现在，几乎科学，社会和商业中的每一项活动都会生成大型数据集。通过挖掘数据，查找模式并根据这些数据进行预测，可以学到很多东西。数据科学最终是要提出有趣的问题，然后使用能够增加价值的数据找到答案。
那么数据科学家做什么呢？好吧，他们需要处理大量的数据点，并应用数学和编程方法来清理，整理和整理数据，使其有意义。数据科学深入研究，以挖掘和理解复杂的行为，趋势和推论。最好的数据科学家乐于解决问题，具有强大的分析和统计技能，技术技能以及业务敏锐度。
Python可以说是数据科学家的首选编程语言，尤其是在工业界（R也很流行）。世界各地的公司经常使用Python从数据中获得有价值的见解并获得竞争优势。Python易于学习，提供出色的支持，并且几乎所有好的数据科学库和机器学习框架都可以使用Python接口。对于数据科学来说，它是一门出色的语言，主要是因为它具有用于存储，操作数据和从数据中获取见识的广泛库。
面向数据科学的优秀开源Python工具如此之多，至少可以这样选择使选择感到困惑。对于想要掌握或使用数据科学的任何人，这里有6种开源工具。他们来了我们最强烈的建议。下面列出的开放源代码软件并非详尽选择。
数据科学的Python工具
| Python Tools for Data Science | |
|---|---|
| scikit-learn | 简单高效的数据挖掘和数据分析工具 |
| pandas | 进行现实世界数据分析的基本高级构建块 |
| NumPy | 使用Python进行科学计算的核心软件包 |
| SciPy | 适用于Python的科学计算工具 |
| Cython | 为Python优化静态编译器 |
| Dask | 高级并行分析 |
数据科学家的日常工作很大一部分涉及处理，分析和可视化数据。我们介绍了我们最喜欢的Python可视化包。该文章中介绍的所有软件均以开放源代码许可发布。
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