2023年数据科学家的工具包
数据科学领域是一个不断变化的动态领域，新的工具和技术如同数据本身一样快速涌现。
在这份综合指南中，我们将深入研究2023年数据科学家的工具包，重点介绍在这个不断发展的领域取得成功的关键技能和技术。如果你想了解更多关于数据科学的相关内容，可以阅读以下这些文章：
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SQL：数据科学的基石
结构化查询语言（SQL）是构建数据科学的基石。它是一种专门为管理和操作关系数据库而设计的编程语言。对SQL的深刻理解是任何数据科学家都必须具备的，因为它使他们能够有效地从数据中提取见解。SQL使数据科学家能够过滤和排序数据，执行复杂的聚合操作，并连接来自不同来源的数据。随着大数据的出现，SQL的重要性不断增长。
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Excel：数据科学家的多能工具
Microsoft Excel或Google Sheets仍然是数据科学家工具箱中的强大工具，特别适用于基本的数据操作和分析。这些工具提供了一个用户友好的界面，用于组织和分析数据，以及提供大量的统计功能、数据可视化工具和图表，这些都很容易创建和解释。
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Python：数据科学通用语言
Python已经成为数据科学的通用语言。这种通用的编程语言拥有各种库，可以简化和优化数据分析和可视化。一些最受数据科学家信赖的库包括NumPy、SciPy、Pandas、Matplotlib、Keras、SciKit-Learn、PyTorch、Scrapy和BeautifulSoup。这些库为数据操作、机器学习、网络爬虫和数据可视化提供了强大的工具。
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数据可视化工具：Tableau和Power BI
数据可视化是数据科学的一个重要方面，而Tableau和Power BI是用于创建交互式和引人注目的可视化效果的两个最流行的工具。Tableau提供了广泛的可视化类型，并允许数据科学家创建可以与其他人共享的仪表板。Power BI是一个基于云的工具，提供与Tableau类似的功能，但具有更高级的协作功能。
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Github：版本控制引擎
Github是版本控制、协作和代码管理的强大工具。它允许数据科学家存储和共享他们的代码，跟踪更改，并与团队成员协作。Github对于大型数据科学项目特别有用，在这些项目中，多个团队成员正在处理同一个代码库。
Colaboratory：基于云的大型代码运行器
Colaboratory（简称Colab）是一个运行大型代码的基于云的平台。对于无法在单台机器上轻松处理大型数据集的数据科学家来说，它特别有用。Colab为运行Python代码提供了一个免费的、基于web的环境，可以访问强大的GPU和TPU进行深度学习。
Googling和Stack Overflow：快速解决方案的查找器
快速高效地在Google和Stack Overflow等资源中查找信息的能力对任何数据科学家来说都是一项至关重要的技能。这些资源可以提供快速解决编码问题的方法、复杂概念的解释，以及对该领域最新趋势和技术的见解。数据科学家必须精通搜索策略和技巧，以便高效地找到相关信息。
ChatGPT：代码编写和创意生成工具
ChatGPT是一种语言模型，可用于编写代码、头脑风暴、查找结果和自动化许多任务。对于想要自动化重复任务、生成代码片段或获得新数据分析项目灵感的数据科学家来说，它特别有用。ChatGPT可以在各种数据集上进行训练，使其成为数据分析和机器学习的强大工具。
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Kaggle：数据科学家的游乐场和学习中心
如果不提到Kaggle，关于数据科学家工具包的讨论就不完整。Kaggle通常被称为数据科学家的游乐场，是一个提供机器学习竞赛、数据集和笔记本的在线社区。对于初学者和经验丰富的数据科学家来说，这是一个学习、协作和竞争的绝佳平台。
简而言之，Kaggle不仅仅是一个工具，而且是一个蓬勃发展的社区和丰富的学习资源。在这里，数据科学家可以相互学习，挑战自我，并随时了解该领域的最新趋势。所以，如果你是2023年的数据科学家，确保你的工具包中有Kaggle！
总之，数据科学领域是一个动态的、令人兴奋的领域，数据科学家可以使用大量的工具和平台。从SQL到Python，从Excel到Tableau，从Github到Colaboratory，从Google和Stack Overflow到Kaggle和ChatGPT，可能性是无限的。在2023年，对于数据科学家来说，保持适应能力、不断学习并继续探索新的工具和技术是至关重要的。毕竟，最成功的数据科学家不仅是那些掌握当今工具的人，而且是那些准备好拥抱明天工具的人。
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原文作者：Michael Zats
翻译作者：文玲
美工编辑：过儿
校对审稿：Chuang
原文链接：https://medium.com/geekculture/the-toolkit-of-a-data-scientist-in-2023-c827f9087b54
