資料科學 - 需求工具
資料科學工具用於深入挖掘原始和複雜的資料（非結構化或結構化資料），並使用統計學、計算機科學、預測建模和分析以及深度學習等不同的資料處理技術對其進行處理、提取和分析，以發現有價值的見解。
資料科學家在資料科學生命週期的不同階段使用各種工具來處理每天產生的澤位元組和堯位元組的結構化和/或非結構化資料，並從中獲得有用的見解。這些工具最重要的方面在於，它們使得在無需使用複雜的程式語言的情況下執行資料科學任務成為可能。這是因為這些工具已經內建了演算法、函式和圖形使用者介面（GUI）。
最佳資料科學工具
市場上有很多資料科學工具。因此，很難決定哪一個最適合您的學習和職業發展。下圖根據需求展示了一些最佳的資料科學工具：
SQL
資料科學是對資料的全面研究。要訪問和處理資料，必須從資料庫中提取資料，這需要使用 SQL。資料科學嚴重依賴關係資料庫管理。使用 SQL 命令和查詢，資料科學家可以管理、定義、修改、建立和查詢資料庫。
雖然許多現代行業已將其產品資料管理與 NoSQL 技術結合起來，但 SQL 仍然是許多商業智慧工具和辦公流程的最佳選擇。
DuckDB
DuckDB 是一個基於表的關聯資料庫管理系統，它也允許您使用 SQL 查詢進行分析。它是免費和開源的，並且具有許多功能，如更快的分析查詢、更簡單的操作等等。
DuckDB 還與 Python、R、Java 等資料科學中使用的程式語言相容。您可以使用這些語言來建立、註冊和操作資料庫。
Beautiful Soup
Beautiful Soup 是一個 Python 庫，可以從 HTML 或 XML 檔案中提取或抓取資訊。它是一個易於使用的工具，允許您讀取網站的 HTML 內容以從中提取資訊。
這個庫可以幫助資料科學家或資料工程師建立自動的網路爬取，這是完全自動化資料管道的重要步驟。
它主要用於網路抓取。
Scrapy
Scrapy 是一個開源的 Python 網路爬取框架，用於抓取大量網頁。它是一個網路爬蟲，可以同時抓取和爬取網頁。它為您提供了從網站快速獲取資料、以所需方式處理資料以及以所需結構和格式儲存資料的所有必要工具。
Selenium
Selenium 是一款免費的開源測試工具，用於在不同瀏覽器上測試 Web 應用程式。Selenium 只能測試 Web 應用程式，因此無法用於測試桌面或移動應用程式。Appium 和 HP 的 QTP 是其他兩種可用於測試軟體和移動應用程式的工具。
Python
Python 是資料科學家使用最多的程式語言，也是最受歡迎的程式語言之一。Python 在資料科學領域如此受歡迎的主要原因之一是它易於使用且語法簡單。這使得沒有工程背景的人也可以輕鬆學習和使用它。此外，還有許多開源庫和線上指南來實現機器學習、深度學習、資料視覺化等資料科學任務。
以下是 Python 在資料科學中一些最常用的庫：
- NumPy
- Pandas
- Matplotlib
- SciPy
- Plotly
R
R 是繼 Python 之後資料科學中使用第二多的程式語言。它最初是為了解決統計問題而建立的，但後來發展成為一個完整的資料科學生態系統。
大多數人使用庫 dplyr 和 readr 來載入和轉換資料。ggplot2 允許您使用各種方式以圖形方式表示資料。
Tableau
Tableau 是一款視覺化分析平臺，正在改變個人和組織使用資料解決問題的方式。它為個人和組織提供了充分利用其資料的工具。
在溝通方面，Tableau 至關重要。資料科學家通常需要將資訊分解，以便團隊、同事、高管和客戶能夠更好地理解。在這種情況下，資訊需要易於檢視和理解。
Tableau 幫助團隊深入挖掘資料，發現通常隱藏的見解，然後以美觀且易於理解的方式呈現這些資料。Tableau 還幫助資料科學家快速瀏覽資料，動態新增和刪除元素，最終生成一個互動式視覺化，突出顯示所有相關內容。
TensorFlow
TensorFlow 是一個開源的、免費使用的機器學習平臺，使用資料流圖。圖的節點是數學運算，邊是在它們之間流動的多維資料陣列（張量）。這種架構非常靈活，可以將機器學習演算法描述為協同工作的操作圖。它們可以在 GPU、CPU 和 TPU 上以及各種平臺（如行動式裝置、桌上型電腦和高階伺服器）上進行訓練和執行，而無需更改程式碼。這使得來自不同背景的程式設計師可以協同使用相同的工具，從而極大地提高了他們的生產力。Google Brain 團隊建立了該系統來研究機器學習和深度神經網路 (DNN)。但是，該系統足夠靈活，可以應用於各種其他領域。
Scikit-learn
Scikit-learn 是一個流行的開源 Python 機器學習庫，易於使用。它提供各種監督和無監督學習演算法，以及用於模型選擇、評估和資料預處理的工具。Scikit-learn 在學術界和工業界得到廣泛應用。它以快速、可靠和易用而聞名。
它還提供了降維、特徵選擇、特徵提取、整合技術和內建資料集的功能。我們將依次探討這些功能。
Keras
Google 的 Keras 是一個高階深度學習 API，用於建立神經網路。它是用 Python 編寫的，用於簡化神經網路的構建。此外，它支援不同的後端神經網路計算。
由於它提供了一個高度抽象的 Python 介面和許多用於計算的後端，因此 Keras 相對易於學習和使用。這使得 Keras 比其他深度學習框架慢，但對於初學者來說非常友好。
Jupyter Notebook
Jupyter Notebook 是一款開源的線上應用程式，允許建立和共享包含即時程式碼、方程式、視覺化和敘述文字的文件。它在資料科學家和機器學習從業者中很受歡迎，因為它提供了一個互動式環境來探索和分析資料。
使用 Jupyter Notebook，您可以在 Web 瀏覽器中直接編寫和執行 Python 程式碼（以及其他程式語言編寫的程式碼）。結果會顯示在同一文件中。這使您能夠將程式碼、資料和文字解釋都放在一個地方，從而輕鬆共享和重現您的分析。
Dash
Dash 是一個重要的資料科學工具，因為它允許您使用 Python 建立互動式 Web 應用程式。它使建立資料視覺化儀表板和應用程式變得快速而簡單，而無需瞭解 Web 開發。
SPSS
SPSS（代表“社會科學統計軟體包”）是資料科學中一個重要的工具，因為它為新手和經驗豐富的使用者提供了一套完整的統計和資料分析工具。