以下是一些常用的数据科学工具，适合用于数据分析、机器学习和可视化任务：
🐍 Python
- 用途: 数据处理、算法开发、科学计算
- 特点: 丰富的库（如Pandas、NumPy）和活跃的社区
📝 Jupyter Notebook
- 用途: 协作式编程、实时数据分析
- 特点: 支持多种编程语言，交互式代码展示
📊 数据可视化工具
- Tableau: 可视化与交互分析
- Power BI: 商业智能工具
- Matplotlib/Seaborn: Python的绘图库
🤖 机器学习框架
- Scikit-learn: 传统机器学习算法
- TensorFlow/PyTorch: 深度学习框架
📁 数据存储与管理
- SQL/NoSQL数据库（如MySQL、MongoDB）
- CSV/Excel文件处理
如需了解更多数据科学教程，可访问 course-center/resources/data-science-tutorial。