数据科学是一个涉及统计学、机器学习、数据挖掘等多个领域的交叉学科。以下是一些数据科学中常见的技术技能：
编程语言：
- Python：广泛用于数据分析和机器学习，具有丰富的库和框架，如NumPy、Pandas、Scikit-learn等。
- R：专门用于统计分析和图形表示，尤其在生物统计和金融领域应用广泛。
数据分析工具：
- Excel：基础的数据处理和分析工具，适合小规模数据。
- Tableau：数据可视化工具，可以制作交互式图表和仪表板。
机器学习框架：
- TensorFlow：由Google开发的开源机器学习框架，支持多种深度学习模型。
- PyTorch：由Facebook开发的开源机器学习库，以其动态计算图和易于使用而闻名。
数据库管理：
- SQL：结构化查询语言，用于数据库的查询、更新和管理。
- NoSQL：非关系型数据库，如MongoDB、Cassandra等，适用于大数据存储。
版本控制：
- Git：分布式版本控制系统，用于代码管理和协作开发。
更多关于数据科学的学习资源，可以访问数据科学基础教程。