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是一个流行的软件包，提供了大量高级数学函数。许多包都是基于 Numpy 对象的，例如著名的 NumPy 数组。
pandas - 是数据科学中的一个关键库，用于执行所有类型的数据库操作，也称为 DataFrame。
Matplotlib – 用于数据可视化的 Python 标准库。
scikit-learn – 构建在 NumPy 和 SciPy 之上，它已成为用于开发机器学习算法的最流行的 Python 库。
TensorFlow – 由 Google 开发，是一个用于开发机器学习和深度学习算法的强大计算框架。
Keras – 一个开源库，旨在训练高性能神经网络。
由于其简单易读的语法，Python 通常被认为是初学者最 中东手机号码清单 容易学习和使用的编程语言之一。如果您是数据科学新手，并且不知道先学习哪种语言，Python 是最好的选择之一。

如果您想成为 Python 专家，DataCamp 可以为您提供帮助。，成为一名成功的数据科学家。

右

尽管近年来它不像 Python 那样流行，但根据受欢迎程度，R 是有抱负的数据科学家的最佳选择之一。作为 Python 的主要竞争对手，经常出现在数据科学论坛上，学习这两种语言之一是进入该领域的基本步骤。

R 是一种开源的特定领域语言，专为数据科学而设计。 R 在金融和学术界非常流行，是数据操作、处理和可视化以及统计计算和机器学习的完美语言。

PYPL 2023 指数中的 R
资料来源：PYPL
与 Python 一样，R 拥有庞大的用户社区和大量用于数据分析的专用库。其中最著名的一些来自 Tidyverse 系列，这是数据科学包的集合。它包括用于数据操作的 dplyr，以及强大的 ggplot2（R 中用于数据可视化的标准库）。对于机器学习任务，像 caret 这样的库将使您在开发算法时变得更加轻松。

尽管可以直接在命令行上使用 R，但通常使用 Rstudio，这是一个强大的第三方界面，集成了各种功能，例如数据编辑器、数据查看器和调试器。

无论您是数据科学新手还是想要向您的武器库添加新语言，学习 R 都是一个完美的选择。查看我们丰富的R 课程目录，开始磨练您的技能。

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