从这个意义上说，数据科学家有许多工具可供这些专业人员在日常生活中使用，作为简化流程或提高任务结果的支持。由于市场上有大量此类产品，因此在本文中我们希望选择我们认为最好和最有用的那些，以便您不必自己动手。
我们总共选择了15 个最有趣的数据科学家工具，并根据其功能对它们进行了分类，以便您更轻松地根据您的需求选择最适合您的工具。让我们开始吧！
数据科学家的必备工具
编程语言
编程语言使专业人员能够更有效地处理数据。使用它们，您可以清理和准备数据以进行分析，并加载来自不同来源的数据。
Python
由于其库具有强大的数据操作能力，它是清理、转换和处理数据的最佳选择。此外，它还因其非常易于学习和使用而脱颖而出，没有太陡峭的学习曲线。
另一方面，今天它几乎允许与 R 相同的集成，因此它是最有趣的编程语言之一。
SQL
SQL 通常用于提取和分析 冰岛电话区号 不同数据库中托管的数据并有效地将它们关联起来。
它是管理大量结构化数据的完美工具，只要用于简单的请求，更推荐初学者使用。而如果你想提出复杂的请求，就需要更高级的域名。
数据科学家 SQL 工具
右
R 因其庞大的统计包库和强大的数据分析能力而脱颖而出。此外，它非常灵活，可以让数据分析师轻松开发复杂的统计模型、处理海量数据并进行复杂的计算。
但最重要的是，如果您进行统计分析，R 是三者中的最佳选择，而且相对易于使用且开源。
在集成方面，它不如 Python 有趣。