在數(shù)據(jù)科學(xué)社區(qū)中最受歡迎的編程語(yǔ)言，使用最多的有三種：Python、SQL和R，其中使用率最高的編程語(yǔ)言是Python。
眾所周知，數(shù)據(jù)科學(xué)家們需要處理復(fù)雜的問(wèn)題，一般問(wèn)題的解決過(guò)程都包括這四個(gè)主要的步驟：數(shù)據(jù)收集和清洗、數(shù)據(jù)探索、數(shù)據(jù)建模和數(shù)據(jù)可視化。
Python可以在整個(gè)過(guò)程中提供必要有效的處理工具，每一個(gè)步驟都有專(zhuān)門(mén)的工具庫(kù)。Python包括許多強(qiáng)大的統(tǒng)計(jì)學(xué)和數(shù)據(jù)工具，比如Pandas、Numpy、Matplotlib、Scipy等，另外還包括先進(jìn)的深度學(xué)習(xí)工具，比如Tensorflow、PyBrain等。
此外，Python被認(rèn)作是人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)語(yǔ)言，而數(shù)據(jù)科學(xué)和人工智能又有著密切的交集。因此，Python被視為數(shù)據(jù)科學(xué)領(lǐng)域應(yīng)用最廣泛的語(yǔ)言，并不會(huì)令人感到意外。
數(shù)據(jù)收集和清洗：通過(guò)Python，你可以加載各式各樣不同格式的數(shù)據(jù)，比如說(shuō)CSV、TSV或者來(lái)源網(wǎng)絡(luò)的JSON。無(wú)論是你想要直接把SQL表格載入到你的程序中，還是需要抓取網(wǎng)站信息，Python都可以幫你輕松完成這些任務(wù)。
數(shù)據(jù)探索：你已經(jīng)收集好數(shù)據(jù)，并對(duì)這些數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理的工具，接下來(lái)就是進(jìn)行數(shù)據(jù)探索了。在這一過(guò)程中你需要清理業(yè)務(wù)邏輯中所發(fā)現(xiàn)的問(wèn)題，并將這一問(wèn)題轉(zhuǎn)換成標(biāo)準(zhǔn)化的數(shù)據(jù)科學(xué)問(wèn)題。為了實(shí)現(xiàn)這一點(diǎn)，需要對(duì)數(shù)據(jù)的類(lèi)型進(jìn)行探索，并將它們分離成不同的數(shù)據(jù)類(lèi)型，以便提供它們所需的處理方式，這種情況下你可以使用Python的Numpy和Pandas來(lái)對(duì)這些數(shù)據(jù)進(jìn)行探索。
數(shù)據(jù)建模：對(duì)于數(shù)據(jù)科學(xué)流程來(lái)說(shuō)是一個(gè)非常關(guān)鍵的階段，而建模之前的特征選擇階段，你需要對(duì)現(xiàn)有的數(shù)據(jù)集進(jìn)行降維的工作。Python語(yǔ)言能夠非常方便的幫助你進(jìn)行這一項(xiàng)任務(wù)，它擁有許多高級(jí)的工具庫(kù)來(lái)幫助你解決問(wèn)題。
數(shù)據(jù)可視化和解釋?zhuān)篜ython帶有許多數(shù)據(jù)和可視化的包，Matplotlib是最為常用的庫(kù)，可以生成基本的圖形和圖表，如果你需要設(shè)計(jì)精美的高級(jí)圖標(biāo)，可以嘗試一下Python的另外一個(gè)包Plotly。
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