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对于刚入门的数据科学新手来说，学习一门编程语言（如Python）是与计算机交互、处理数据和构建强大AI及机器学习模型的必经之路。

Python作为一种编程语言，其流行源于其多功能性和易用性，这使其成为包括机器学习和AI在内的多种项目的理想选择。尽管入门相对简单，但新数据科学家仍需学习如何设置环境以及为特定项目安装合适的库。在正确的培训和指导下，Python的灵活性能让数据科学家在不同领域中脱颖而出。

继续阅读，深入了解Python在数据科学中的应用以及数据科学家最 essential 的工具。

数据科学是什么？

数据科学是一个关键领域，它结合了不同的工具和技巧，从结构化数据（如数据库或电子表格中以预定义格式或模式组织的数据）和非结构化数据（如电子邮件、视频和音频录音等以文本为主或多媒体形式且缺乏一致结构的数据）中提取知识和见解。

数据科学还有许多子领域，包括：

• 数据工程：涉及收集和管理数据，以供其他数据科学学科使用。
• 数据分析：更侧重于分析过去表现并促进数据驱动决策。
• 人工智能（AI）：计算机科学的一个分支，专注于创建能够执行通常需要人类智能的任务的系统。
• 机器学习：AI的一个子领域，使系统能够在不进行显式编程的情况下从数据中学习。
• 深度学习：机器学习的一个分支，使用神经网络在非常大的数据集中识别复杂模式。

根据具体使用场景，数据科学家可能会选择使用不同的编程语言。Python或R是进行分析、对数据应用统计方法以及构建AI/ML模型的有用语言。许多数据科学家还使用SQL来操作数据和提取相关见解，特别是在数据分析和商业智能场景中。

为什么Python被用于数据科学？

Python是数据科学和机器学习领域中最受欢迎的语言之一，因其多功能性和拥有一个充满活力的开源生态系统。因此，有一个庞大的开发者社区，他们创建了库和工具，使Python更易于使用。事实上，Python包装索引（PyPI）上有数十万个开源包可用。

许多开源Python库为数据科学家提供了更多功能，用于操作和分析数据、处理大型数据集、构建新的AI/ML模型、创建交互式可视化等。这种可扩展性和多功能性使Python成为初学者和有经验的数据科学家的理想选择。

让我们看看一些最受欢迎的Python工具、库和框架，用于各种数据科学项目。

pandas

pandas是一个开源的数据分析和操作库，旨在让处理结构化数据更加容易。该库提供了快速且灵活的数据结构和分析工具，扩展了Python的功能。pandas在分析、清理和探索大型数据集方面很受欢迎。

NumPy

NumPy是一个用于更高级数值计算的数据分析库。该库提供了强大的数组和数学运算功能，这对于机器学习和其他数据科学场景非常有用。许多最受欢迎的Python库依赖NumPy进行数值运算，因为它既快速又高效。

PyTorch

PyTorch是由Meta AI开发的用于机器学习项目的开源平台。该库包含全面的功能，用于处理机器学习模型，并且有一个丰富的工具和库生态系统，扩展了其功能。PyTorch在构建和部署深度学习模型方面特别有用，以支持计算机视觉和自然语言处理应用。

TensorFlow

TensorFlow是一个用于构建深度神经网络的开源机器学习框架，代码量很少。该框架提供端到端的机器学习功能，重点在于模型训练和推理。TensorFlow非常适合大规模机器学习应用，因为它可以部署在各种平台上，并且可以在多个CPU和GPU上运行。

Apache Spark

Apache Spark是一个用于大规模数据处理的开源统一分析引擎。它支持数据科学、数据工程和机器学习场景。该平台在实时流处理和大型数据集的批处理方面特别有用。

Keras

Keras是一个用于处理深度神经网络的开源深度学习框架。该库提供了一个简单的Python界面，旨在快速实验深度学习模型，并且与JAX、PyTorch和TensorFlow框架集成。Keras受欢迎的原因在于其API易于学习，可以减少构建原型所需的时间。

Matplotlib

Matplotlib是一个用于创建静态、交互式和动画可视化的库。它是最古老的数据可视化库之一，包括广泛的2D绘图类型和输出格式。Matplotlib是需要精细控制和高度自定义可视化的项目的不错选择。

Seaborn

Seaborn是一个统计数据可视化的库，扩展了Matplotlib的功能。额外的功能包括更多的绘图类型和开箱即用的高级选项。Seaborn非常适合用最少的代码快速创建数据可视化。

Scikit-learn

Scikit-learn是建立在NumPy、SciPy和Matplotlib之上的流行预测数据分析库。它提供了众多聚类、分类和回归算法，以及决策树。Scikit-learn非常适合在Python中构建和部署机器学习模型。

Anaconda

Anaconda是一个Python发行版和综合平台，带有许多数据科学和机器学习包，以及一个名为Conda的包管理器，可以轻松安装更多包。该平台有一个名为Spyder的IDE，专为Python的科学计算和数据分析而设计。许多数据科学家选择Anaconda，因其交互式控制台、调试工具、数据探索能力以及对ML和AI模型的支持，以及其能够促进企业开源安全使用的能力。

Jupyter Notebook

Jupyter Notebook是一个界面，用于创建和共享结合了代码、文本解释、可视化等元素的文档。Jupyter笔记本对于各种数据科学任务非常有用，包括探索性分析和数据科学项目的协作。

Python在数据科学中无价，因为有众多免费的开源库和工具可以加速数据工作流程和项目。同时，这也使得在学习如何使用Python进行数据科学时，选择正确的资源和解决方案变得至关重要。

像Anaconda笔记本、AI助手和AI导航器这样的工具，使数据科学家更容易上手Python，并共享代码和协作数据项目。这是一个学习和共同加速数据科学、Anaconda和Python创新的社区。