数据科学工具链是一系列工具和技术的集合，用于支持数据科学项目的不同阶段。以下是一些常见的数据科学工具：
- 数据分析工具：用于数据探索、统计分析和数据可视化。例如，Python 的 Pandas、NumPy 和 Matplotlib，R 语言的 RStudio 和 ggplot2。
- 机器学习框架：用于构建和训练机器学习模型。例如，Python 的 Scikit-learn、TensorFlow 和 PyTorch，R 语言的 caret 和 xgboost。
- 数据处理工具：用于数据清洗、转换和预处理。例如，Python 的 BeautifulSoup 和 Scrapy，R 语言的 dplyr 和 tidyr。
- 数据库工具：用于存储和管理数据。例如，SQL 数据库（如 MySQL、PostgreSQL）和 NoSQL 数据库（如 MongoDB、Cassandra）。