2024年20大数据科学工具
企业数据变得越来越具有挑战性，并且由于它在战略规划和决策中发挥着关键作用，组织被迫在从数据资产中提取有用的业务洞察所需的人员、程序和技术上投入资金。当我们深入研究 2024 年时，数据科学工具的前景已经发生了显着的创新，并且引人注目。本博客将探讨2024 年十大数据科学工具。这些技术改进使得数据的摄取、清理、处理、分析、建模和显示变得更加容易。此外，某些技术还为模型的构建、跟踪、部署和监控提供了机器学习生态系统。什么是数据科学工具？数据科学家可以借助数据科学工具（即应用程序软件或框架）执行各种数据科学任务。每个工具都包含精选的应用程序。数据科学技术的使用并不局限于一项任务。它们使生态系统能够获
2024年的十大数据科学工具包括Python编程语言、R编程语言、Numpy、Seaborn、Pandas、Jupyter笔记本、R工作室、Apache Spark、Hadoop、Hugging Face、TensorFlow、Scikit-learn、SQL、MySQL、MongoDB、Microsoft Excel、Tableau、Power Bi、IBM统计软件和SAS统计分析系统。这些工具可帮助数据科学家和分析师从数据中提取有洞察力的信息，进行数据清理、操作、可视化和分析。
