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什么是数据科学？
为什么是数据科学？
数据科学工具
选择适合您职业发展的计划
立即成为一名数据科学家
我们生活在一个数据为王的世界。我们的生活、我们的个人信息、我们的财务、我们的工作、我们的娱乐，都已经数字化并存储为数据。纸质和硬拷贝已经消亡——电子革命万岁！
由于生成的数据不断增加，因此需要对其进行研究和维护。这就是数据科学领域的用武之地。当然，您需要正确的工具来执行与数据科学相关的所有任务。你知道这将走向何方吗？今天，我们正在研究数据科学，特别是用于理解数据的最流行的工具以及每种工具提供的优势。但首先，有一个定义。
什么是数据科学？
毫不奇怪，数据科学被定义为「数据研究」。这确实缩小了范围！幸运的是，还有更多的事情要做。数据科学的目的是从各种结构化或非结构化数据中获取知识和见解。
该过程包括创建和实施记录、分析和存储数据的方法，以有效收集有用的信息。数据科学不是计算机科学；而是计算机科学。后者专注于创建用于处理和记录数据的算法和程序，而数据科学则专注于分析，甚至可能不需要计算机！
为什么是数据科学？
我们之前提到，由于生活的大部分内容都是数字化数据，因此研究数据科学是合乎逻辑的。但理解数据科学并将其应用于更多职业是一个好主意，有几个具体原因：
数据科学工具
现在让我们看看这些工具及其优点：
Rongbrain。
这个工具是跟随着大模型时代开创的一款跨平台的知识整理软件，它可在手机端和网页端同时将搜索到的知识经过自己的语言处理之后，即可通过自带的智能整合技术到相对应的位置，以来更加方柏霓的整理自己的知识地图，地图里面可以有各式各样的知识，这样才能更好展示智能整合带来的方便之处。
优点：
跨平台，多平台协作，有内部数据库对话功能，还有智能整合技术。
算法.io。
该工具是一种机器学习 (ML) 资源，可获取原始数据并将其转化为实时见解和可操作的事件，特别是在机器学习的背景下。
优点：
阿帕奇Hadoop
这个开源框架创建了简单的编程模型，并在数千个计算机集群上分布广泛的数据集处理。Hadoop 同样适用于研究和生产目的。Hadoop 非常适合高级计算。
优点：
阿帕奇火花
也称为「Spark」，这是一个功能强大的分析引擎，并且是最常用的数据科学工具。它以提供闪电般快速的集群计算而闻名。Spark 访问 Cassandra、HDFS、HBase 和 S3 等各种数据源。它还可以轻松处理大型数据集。
优点：
大机器学习
该工具是另一个顶级的数据科学资源，为用户提供完全可交互的、基于云的 GUI 环境，非常适合处理ML 算法。您可以根据需要创建免费或高级帐户，并且网络界面易于使用。
优点：
D3.js
D3.js 是一个开源 JavaScript 库，可让您在 Web 浏览器上进行交互式可视化。它强调网络标准充分利用现代浏览器的所有功能，而不会陷入专有框架的困境。
优点：
数据机器人
该工具被描述为自动化机器学习的高级平台。数据科学家、高管、IT 专业人员和软件工程师使用它来帮助他们构建质量更好的预测模型，并且速度更快。
优点：
Excel
是的，即使是这种无处不在的旧数据库主力也在这里得到了一些关注！它最初由 Microsoft 开发用于电子表格计算，现已广泛用作数据处理、可视化和复杂计算的工具。
优点：
预测这个
如果您是一位想要自动预测模型选择的数据科学家，那么这就是适合您的工具！ForecastThis 可帮助投资经理、数据科学家和定量分析师使用其内部数据来优化其复杂的未来目标并创建可靠的预测。
优点：
谷歌大查询
这是一个非常可扩展的无服务器数据仓库工具，专为高效数据分析而创建。它使用 Google 基于基础设施的处理能力对仅追加表运行超快的 SQL 查询。
优点：
爪哇
Java 是经典的面向对象编程语言，已存在多年。它简单、架构中立、安全、平台无关且面向对象。
优点：
MATLAB
MATLAB 是一种高级语言，具有用于数值计算、编程和可视化的交互式环境。MATLAB 是一种功能强大的工具，是一种用于技术计算的语言，非常适合图形、数学和编程。
优点：
MySQL
MySQL 是另一个广受欢迎的熟悉工具，它是当今最流行的开源数据库之一。它非常适合从数据库访问数据。
优点：
NLTK
这个开源工具是 Natural Language Toolkit 的缩写，可处理人类语言数据，是广受欢迎的 Python 程序生成器。NLTK 非常适合新手数据科学家和学生。
优点：
快速矿工
该数据科学工具是一个统一的平台，融合了数据准备、机器学习和模型部署，使数据科学流程变得简单、快速。它在制造、电信、公用事业和银行业中得到广泛使用。
优点：
SAS
该数据科学工具专为统计操作而设计。它是一种闭源专有软件工具，专门为大型组织处理和分析大量数据。它得到其公司的良好支持并且非常可靠。尽管如此，还是一分钱一分货，因为 SAS 价格昂贵，而且最适合大公司和组织。
优点：
