数据科学领域常用的工具和库可大致分为以下几类：
🐍 Python 数据科学生态
- Pandas：数据处理与分析的核心库，支持数据清洗、转换和可视化
- NumPy：提供多维数组对象和数学函数，是科学计算的基础
- Scikit-learn：机器学习算法库，包含分类、回归、聚类等工具
📊 数据可视化工具
- Matplotlib：Python 绘图库，适合生成静态图表
- Tableau：交互式可视化工具，支持拖拽式数据分析
- Power BI：微软推出的商业智能工具，适合企业级数据洞察
🧠 机器学习框架
- TensorFlow：谷歌开发的开源框架，适合深度学习开发
- PyTorch：Facebook主导的框架，动态计算图特性更灵活
🗄️ 数据库与存储
- SQL：结构化查询语言，用于关系型数据库管理
- MongoDB：非关系型数据库，适合处理大规模结构化数据
如需深入了解数据科学的基础概念，可访问 数据科学入门指南 进行学习。