數(shù)據(jù)科學(xué)的普及迅速增長(zhǎng)，導(dǎo)致創(chuàng)建了各種各樣的工具和技術(shù)，為數(shù)據(jù)科學(xué)愛好者帶來了整體收益和利益。

世界上有一個(gè)新的流行術(shù)語，稱為數(shù)據(jù)。而且大多數(shù)技術(shù)巨頭，例如Google，F(xiàn)acebook，Microsoft，IBM以及許多其他大型和小型公司，都將大量寶貴的時(shí)間和寶貴的資源投入到數(shù)據(jù)和數(shù)據(jù)科學(xué)領(lǐng)域。

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對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行測(cè)量，收集，報(bào)告和分析，然后可以使用圖形，圖像或其他分析工具將其可視化。數(shù)據(jù)作為一般概念是指這樣的事實(shí)，即以適合于更好地使用或處理的某種形式來表示或編碼一些現(xiàn)有信息或知識(shí)。

數(shù)據(jù)科學(xué)是一個(gè)統(tǒng)一統(tǒng)計(jì)，數(shù)據(jù)分析及其相關(guān)方法的概念，以理解和分析數(shù)據(jù)中的實(shí)際現(xiàn)象。它使用了從數(shù)學(xué)，統(tǒng)計(jì)學(xué)，計(jì)算機(jī)科學(xué)，領(lǐng)域知識(shí)和信息科學(xué)等眾多領(lǐng)域中汲取的技術(shù)和理論。換一種說法 -

數(shù)據(jù)科學(xué)是一個(gè)跨學(xué)科領(lǐng)域，它使用科學(xué)的方法，過程，算法和系統(tǒng)從許多結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)中提取知識(shí)和見解。數(shù)據(jù)科學(xué)與數(shù)據(jù)挖掘，機(jī)器學(xué)習(xí)和大數(shù)據(jù)有關(guān)。

在本文中，我們將了解并深入介紹您必須知道的十種出色的工具和技術(shù)!它們對(duì)于創(chuàng)建一些獨(dú)特而酷炫的Python和數(shù)據(jù)科學(xué)項(xiàng)目將非常有幫助。您可以利用它們來構(gòu)建模型，創(chuàng)建項(xiàng)目，分析結(jié)果，部署目的等等!

因此，不費(fèi)吹灰之力，讓我們開始探索這些工具和技術(shù)，您可以使用這些工具和技術(shù)來提高創(chuàng)建新項(xiàng)目的效率和效率。

1. GitHub(和Git)

GitHub知識(shí)是數(shù)據(jù)科學(xué)家的基本要求之一。GitHub是展示代碼和與精彩社區(qū)討論項(xiàng)目的最佳場(chǎng)所。您可以按Gist的形式在存儲(chǔ)庫(kù)或代碼塊中共享您的工作，輸入您的個(gè)人資料的眾多受眾可以訪問它們。

GitHub，Inc.是Microsoft的子公司，該公司使用Git為軟件開發(fā)和版本控制提供托管。它提供了Git的分布式版本控制和源代碼管理(SCM)功能，以及其自己的功能。它為每個(gè)項(xiàng)目提供訪問控制和多種協(xié)作功能，例如錯(cuò)誤跟蹤，功能請(qǐng)求，任務(wù)管理，持續(xù)集成和Wiki。

GitHub免費(fèi)提供其基本服務(wù)。其更高級(jí)的專業(yè)和企業(yè)服務(wù)是商業(yè)性的。免費(fèi)的GitHub帳戶通常用于托管開源項(xiàng)目。自2018年以來，它一直是Microsoft的子公司，總部位于加利福尼亞州。

如果您還沒有一個(gè)GitHub帳戶，我強(qiáng)烈建議您創(chuàng)建一個(gè)。它是完全免費(fèi)的，它將為您打開展示您的項(xiàng)目并與社區(qū)中其他出色的Data Science成員合作的最佳場(chǎng)所之一。您可以從這里查看我的GitHub個(gè)人資料。

2. IDE

集成開發(fā)環(huán)境(IDE)是一種軟件，可為程序的編譯和解釋提供全面的工具。它為編碼人員，發(fā)燒友和開發(fā)人員提供了一個(gè)使用源代碼編輯器，自動(dòng)化工具以及調(diào)試器進(jìn)行實(shí)驗(yàn)和解釋代碼/程序的平臺(tái)。

IDE可以支持單一編程語言(例如Pycharm)(是Python獨(dú)有的)，也可以支持多種編程語言(例如Visual Studio Code)。由于python是現(xiàn)代流行的語言，因此它具有各種各樣的開發(fā)軟件，例如Pycharm，Visual Studio代碼，Jupyter筆記本等。

例如，Visual Studio Code是Microsoft為Windows，Linux和macOS開發(fā)的免費(fèi)源代碼編輯器。功能包括對(duì)調(diào)試，語法突出顯示，智能代碼完成，代碼段，代碼重構(gòu)和嵌入式Git的支持。它支持各種編程語言，包括python。您可能需要進(jìn)行一些其他安裝才能開始使用Python，但這很簡(jiǎn)單。它具有不斷的更新，并且是Python和其他編程語言的最佳平臺(tái)之一。我經(jīng)常使用它，強(qiáng)烈建議您使用它。

Jupyter Notebook是一個(gè)開源Web應(yīng)用程序，允許您創(chuàng)建和共享包含實(shí)時(shí)代碼，方程式，可視化效果和敘述文本的文檔。用途包括：數(shù)據(jù)清理和轉(zhuǎn)換，數(shù)值模擬，統(tǒng)計(jì)建模，數(shù)據(jù)可視化，機(jī)器學(xué)習(xí)等。Jupyter筆記本電腦絕對(duì)是上手?jǐn)?shù)據(jù)科學(xué)和機(jī)器學(xué)習(xí)的絕佳選擇。

這些筆記本可以與任何人共享，并有助于更有效地協(xié)作代碼。我強(qiáng)烈建議您也使用Jupyter Notebook，因?yàn)槟梢苑謩e使用每個(gè)代碼塊，并且還可以選擇使用降價(jià)促銷。它被許多獲利的公司廣泛使用。

榮譽(yù)獎(jiǎng)：Google合作實(shí)驗(yàn)室

Colaboratory(也稱為Colab)是一個(gè)免費(fèi)的Jupyter筆記本環(huán)境，該環(huán)境在云中運(yùn)行并將其筆記本存儲(chǔ)在Google云端硬盤中。Colab最初是Google內(nèi)部的項(xiàng)目;試圖開源所有代碼并在上游更直接地工作，從而開發(fā)了"在Colab中打開" Google Chrome擴(kuò)展程序，但最終還是結(jié)束了，并且Colab在內(nèi)部繼續(xù)進(jìn)行開發(fā)。

3. GPU

圖形處理單元是一種專用的電子電路，旨在快速操作和更改內(nèi)存，以加快在幀緩沖區(qū)中創(chuàng)建圖像的速度，以輸出到顯示設(shè)備。

GPU是現(xiàn)代計(jì)算的關(guān)鍵部分。GPU計(jì)算和高性能網(wǎng)絡(luò)正在改變計(jì)算科學(xué)和AI。GPU的進(jìn)步為當(dāng)今深度學(xué)習(xí)的發(fā)展做出了巨大貢獻(xiàn)。

GPU經(jīng)過優(yōu)化，可訓(xùn)練人工智能和深度學(xué)習(xí)模型，因?yàn)樗鼈兛梢酝瑫r(shí)處理多個(gè)計(jì)算。它們具有大量?jī)?nèi)核，可以更好地計(jì)算多個(gè)并行進(jìn)程。

NVIDIA提供了一種稱為計(jì)算統(tǒng)一設(shè)備架構(gòu)(CUDA)的軟件，這對(duì)于支持各種深度學(xué)習(xí)應(yīng)用程序至關(guān)重要。CUDA是Nvidia創(chuàng)建的并行計(jì)算平臺(tái)和應(yīng)用程序編程接口模型。

它允許軟件開發(fā)人員和軟件工程師使用具有CUDA功能的圖形處理單元(GPU)進(jìn)行通用處理-一種稱為GPGPU的方法。這些CUDA核心在人工智能領(lǐng)域非常有益，并且正在不斷發(fā)展。

當(dāng)您使用TensorFlow或Pytorch之類的深度學(xué)習(xí)框架時(shí)，與使用相同性能的CPU相比，您可以利用這些CUDA內(nèi)核顯著更快地計(jì)算深度學(xué)習(xí)算法。

GPU是用于計(jì)算機(jī)視覺和具有深度學(xué)習(xí)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的超級(jí)計(jì)算功能的動(dòng)態(tài)資源，可以執(zhí)行復(fù)雜的任務(wù)，有時(shí)甚至超出人類的想象力。此外，還有許多其他用于GPU的應(yīng)用程序。GPU在嵌入式系統(tǒng)，移動(dòng)電話，個(gè)人計(jì)算機(jī)，工作站和游戲機(jī)中得到了應(yīng)用。

4. IBM Watson Studio

Watson Studio，以前是Data Science Experience或DSX，是IBM的數(shù)據(jù)科學(xué)軟件平臺(tái)。該平臺(tái)由一個(gè)工作區(qū)組成，該工作區(qū)包括用于數(shù)據(jù)科學(xué)的多個(gè)協(xié)作和開源工具。

IBM Watson Studio允許用戶使用Auto AI管理AI生命周期，準(zhǔn)備，優(yōu)化和探索模型，構(gòu)建可共享的開源筆記本，在云上運(yùn)行和訓(xùn)練模型，最后部署您的Data Science項(xiàng)目。

在Watson Studio中，數(shù)據(jù)科學(xué)家可以與一組協(xié)作者一起創(chuàng)建一個(gè)項(xiàng)目，所有協(xié)作者都可以訪問各種分析模型并使用各種語言(R / Python / Scala)。Watson Studio在一個(gè)集成的環(huán)境中將包括RStudio，Spark和Python在內(nèi)的主要開源工具以及在安全和受管環(huán)境中的其他工具(例如托管Spark服務(wù)和數(shù)據(jù)整形工具)整合在一起。

Watson Studio提供對(duì)本地或云上通過Watson Data Platform可用的數(shù)據(jù)集的訪問。該平臺(tái)還擁有一個(gè)龐大的社區(qū)和嵌入式資源，例如有關(guān)數(shù)據(jù)科學(xué)界和公共數(shù)據(jù)集的最新發(fā)展的文章。該平臺(tái)以本地，云和桌面形式提供。

IBM Watson Studio為用戶提供了許多選項(xiàng)，其中包括一個(gè)已經(jīng)具有多個(gè)受過訓(xùn)練的模型的選項(xiàng)，例如，您可以利用它們來創(chuàng)建對(duì)象檢測(cè)項(xiàng)目，而無需實(shí)際編碼。

使用IBM Watson Studio的好處是，您可以有效地優(yōu)化AI和云，預(yù)測(cè)結(jié)果并輕松地制定操作，將AI的功能同步到各種應(yīng)用程序中，使AI生命周期自動(dòng)化等。

5. 亞馬遜網(wǎng)絡(luò)服務(wù)

Amazon Web Services(AWS)是Amazon的子公司，按按需付費(fèi)方式為個(gè)人，公司和政府提供按需云計(jì)算平臺(tái)和API。這些云計(jì)算Web服務(wù)提供了各種基本的抽象技術(shù)基礎(chǔ)結(jié)構(gòu)以及分布式計(jì)算構(gòu)造塊和工具。

這些服務(wù)之一是Amazon Elastic Compute Cloud(EC2)，它使用戶可以隨時(shí)通過Internet使用隨時(shí)可用的虛擬計(jì)算機(jī)集群。AWS版本的虛擬計(jì)算機(jī)模仿了真實(shí)計(jì)算機(jī)的大多數(shù)屬性，包括用于處理的硬件中央處理器(CPU)和圖形處理器(GPU)。本地/ RAM內(nèi)存;硬盤/ SSD存儲(chǔ);選擇操作系統(tǒng);聯(lián)網(wǎng);以及預(yù)裝的應(yīng)用軟件，例如Web服務(wù)器，數(shù)據(jù)庫(kù)和客戶關(guān)系管理(CRM)。

AWS技術(shù)在全球的服務(wù)器場(chǎng)中實(shí)施，并由Amazon子公司維護(hù)。收費(fèi)基于使用情況(稱為"按需付費(fèi)"模型)，訂戶選擇的硬件，操作系統(tǒng)，軟件或網(wǎng)絡(luò)功能(需要可用性，冗余性，安全性和服務(wù)選項(xiàng))的組合。

訂閱者可以為一臺(tái)虛擬AWS計(jì)算機(jī)，一臺(tái)專用物理計(jì)算機(jī)或兩者的集群付費(fèi)。作為訂購(gòu)協(xié)議的一部分，Amazon為訂購(gòu)者的系統(tǒng)提供安全性。AWS在許多全球地理區(qū)域(包括北美的6個(gè))運(yùn)營(yíng)。

對(duì)于那些對(duì)使用Amazon Web Services(AWS)探索，創(chuàng)建和部署模型感興趣的初學(xué)者，我強(qiáng)烈建議您查看免費(fèi)套餐。這種方法將幫助您獲得更好的曝光率，并更好地了解在云環(huán)境中使用Data Science的整體知識(shí)。

6. Microsoft Azure

Microsoft Azure，通常稱為Azure，是由Microsoft創(chuàng)建的一種云計(jì)算服務(wù)，用于通過Microsoft管理的數(shù)據(jù)中心構(gòu)建，測(cè)試，部署和管理應(yīng)用程序和服務(wù)。它提供軟件即服務(wù)(SaaS)，平臺(tái)即服務(wù)(PaaS)和基礎(chǔ)架構(gòu)即服務(wù)(IaaS)，并支持許多不同的編程語言，工具和框架，包括特定于Microsoft的軟件和第三方軟件和系統(tǒng)。

Microsoft Azure是計(jì)算復(fù)雜數(shù)據(jù)科學(xué)項(xiàng)目以及使用人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)分析您的工作的最佳和最受歡迎的場(chǎng)所之一。您還可以在結(jié)合了AI的物聯(lián)網(wǎng)(IoT)上執(zhí)行操作，以創(chuàng)建更多創(chuàng)新作品。

Microsoft Azure與本文中討論的前兩個(gè)工具類似，但是它提供了廣泛的用途和優(yōu)點(diǎn)，客戶，數(shù)據(jù)科學(xué)或AI愛好者必須考慮這些優(yōu)點(diǎn)。您可以使用Microsoft來構(gòu)建，訓(xùn)練，運(yùn)行并最終部署您構(gòu)建的機(jī)器學(xué)習(xí)和數(shù)據(jù)科學(xué)項(xiàng)目。

Microsoft Azure的其他功能包括用于視覺和語音內(nèi)容檢測(cè)的認(rèn)知搜索，使用API將認(rèn)知應(yīng)用程序添加到Apps，創(chuàng)建用于管理各個(gè)方面和領(lǐng)域的機(jī)器人，使用基于Apache Spark的分析設(shè)計(jì)AI以及最終使用AI傳感器和許多其他應(yīng)用程序。

7. Arduino

Arduino是由ATmega微控制器組成的開發(fā)板。這是開始使用機(jī)器人技術(shù)和IoT(物聯(lián)網(wǎng))項(xiàng)目的最佳方法之一。

Arduino是一家開源硬件和軟件公司，業(yè)余愛好者，修補(bǔ)匠和專業(yè)人士可以使用Arduino來構(gòu)建驚人的創(chuàng)新項(xiàng)目。根據(jù)我的經(jīng)驗(yàn)，Arduino絕對(duì)是開始您的機(jī)器人夢(mèng)想的最佳方法之一，因?yàn)樗绕渌⒖刂破鞲菀资褂谩?/p>

Arduino有多種形式和尺寸，分別是Arduino Nano，Arduino Uno和Arduino mega。Nano是一種較小尺寸的板，可用于更簡(jiǎn)單和獨(dú)特的項(xiàng)目。Uno是中等大小的董事會(huì)，非常適合開始實(shí)驗(yàn)和嘗試業(yè)余愛好者級(jí)別的項(xiàng)目。mega是更大的開發(fā)板，可用于稍微復(fù)雜一些的項(xiàng)目和方案。

我認(rèn)為，Arduino是開始任何類型的物聯(lián)網(wǎng)項(xiàng)目的最佳方法。借助Arduino進(jìn)行的傳感器控制和學(xué)習(xí)設(shè)備管理等一些基本項(xiàng)目，對(duì)于在該領(lǐng)域追求更具創(chuàng)意的想法非常有利。

開始學(xué)習(xí)很容易，因?yàn)樗饕荂和C ++等編程語言的混合，并且初學(xué)者主要需要擔(dān)心兩個(gè)代碼塊，即設(shè)置和循環(huán)功能塊。因此，我的初步建議是先嘗試Arduino Uno開發(fā)板，然后再開發(fā)更復(fù)雜的嵌入式設(shè)備。

8. 樹莓派

Raspberry Pi是單板計(jì)算機(jī)，這是開始計(jì)算和編程的絕佳方法。Raspberry Pi提供了許多在分支機(jī)構(gòu)中創(chuàng)建極酷項(xiàng)目的機(jī)會(huì)，例如計(jì)算機(jī)視覺，游戲，物聯(lián)網(wǎng)項(xiàng)目等等。

借助攝像機(jī)附件，Raspberry Pi甚至可以用于諸如物體檢測(cè)，面部識(shí)別和監(jiān)視操作之類的任務(wù)。如果您是想開始編程和編碼的初學(xué)者，那么Raspberry Pi是最便宜，最好的方法。中級(jí)業(yè)余愛好者或?qū)＜乙部梢詫⑵溆糜诟呒?jí)的項(xiàng)目。

使用Raspberry Pi和Raspbian OS之類的操作系統(tǒng)進(jìn)行編程的最好之處在于，您可以使用多種編程語言，包括python。Thony編輯器是操作系統(tǒng)中的預(yù)裝程序，您可以在此處編寫python項(xiàng)目。

Raspberry Pi中編碼的所有程序，包括機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)程序，都可以輕松部署。還可以將外部附件(例如相機(jī)，音頻設(shè)備等)添加到Raspberry Pi中，并對(duì)其進(jìn)行控制以執(zhí)行實(shí)時(shí)計(jì)算機(jī)視覺任務(wù)，例如視頻監(jiān)視，面部識(shí)別等。

9. 英偉達(dá)Jetson Nano

NVIDIA Jetson Nano是用于機(jī)器人技術(shù)中與人工智能相關(guān)的操作的最佳工具之一。它比Raspberry Pi稍貴，但Jetson Nano也具有更高的計(jì)算能力。根據(jù)NVIDIA的說法：

NVIDIA Jetson Nano可以開發(fā)數(shù)百萬個(gè)新型的小型低功耗AI系統(tǒng)。它打開了嵌入式物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用程序的新世界，包括入門級(jí)網(wǎng)絡(luò)視頻錄像機(jī)(NVR)，家用機(jī)器人和具有完整分析功能的智能網(wǎng)關(guān)。

NVIDIA開發(fā)人員套件允許用戶運(yùn)行許多神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)操作，包括圖像分類，分段，對(duì)象檢測(cè)和語音處理等等。

盡管Nvidia Jetson Nano比Raspberry Pi貴一點(diǎn)，但它具有相對(duì)更好的功能，也是開發(fā)中級(jí)和高級(jí)項(xiàng)目的良好起點(diǎn)。如前所述，它功能強(qiáng)大并且可以執(zhí)行各種各樣的任務(wù)。

我認(rèn)為，這三個(gè)工具是AIOT入門的最佳工具。顯然，還有許多其他很棒的選擇和嵌入式設(shè)備可供選擇，以開發(fā)有效的模型。

10. Google Cloud Platform

Google提供的Google Cloud Platform(GCP)是一套云計(jì)算服務(wù)，可在Google內(nèi)部為其最終用戶產(chǎn)品(例如Google Search，Gmail，文件存儲(chǔ)和YouTube)使用的相同基礎(chǔ)架構(gòu)上運(yùn)行。

除了一套管理工具外，它還提供了一系列模塊化云服務(wù)，包括計(jì)算，數(shù)據(jù)存儲(chǔ)，數(shù)據(jù)分析和機(jī)器學(xué)習(xí)。注冊(cè)需要提供信用卡或銀行帳戶詳細(xì)信息。Google Cloud Platform提供基礎(chǔ)架構(gòu)即服務(wù)，平臺(tái)即服務(wù)和無服務(wù)器計(jì)算環(huán)境。

Google Cloud Platform是Google Cloud的一部分，其中包括Google Cloud Platform公共云基礎(chǔ)結(jié)構(gòu)，Google Workspace(以前稱為G Suite)，Android和Chrome OS的企業(yè)版以及用于機(jī)器學(xué)習(xí)和應(yīng)用開發(fā)的應(yīng)用程序編程接口(API)。企業(yè)制圖服務(wù)。

Google云端為數(shù)據(jù)科學(xué)愛好者提供了許多功能和產(chǎn)品，可以充分利用。這些范圍包括云計(jì)算，存儲(chǔ)和數(shù)據(jù)庫(kù)，網(wǎng)絡(luò)，大數(shù)據(jù)，云AI，物聯(lián)網(wǎng)(IoT)，API平臺(tái)和管理服務(wù)。

具體來說，大數(shù)據(jù)提供的功能包括BigQuery(可擴(kuò)展的托管企業(yè)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)，用于分析)，Cloud Dataflow(基于Apache Beam的托管服務(wù)，用于流和批處理數(shù)據(jù))，Cloud Dataproc(大數(shù)據(jù)平臺(tái))，用于運(yùn)行Apache Hadoop和Apache Spark作業(yè)等更多功能。

Google Cloud AI提供以下功能：

• Cloud AutoML —用于訓(xùn)練和部署自定義機(jī)器，學(xué)習(xí)模型的服務(wù)。截至2018年9月，該服務(wù)處于Beta版。
• Cloud TPU-Google用來訓(xùn)練機(jī)器學(xué)習(xí)模型的加速器。
• 云機(jī)器學(xué)習(xí)引擎—用于基于主流框架訓(xùn)練和構(gòu)建機(jī)器學(xué)習(xí)模型的托管服務(wù)。
• Cloud Job Discovery —基于Google搜索和機(jī)器學(xué)習(xí)功能的招聘生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)。
• Dialogflow Enterprise-基于Google機(jī)器學(xué)習(xí)的開發(fā)環(huán)境，用于構(gòu)建會(huì)話界面。
• 云自然語言—基于Google深度學(xué)習(xí)模型的文本分析服務(wù)。
• 云語音到文本—基于機(jī)器學(xué)習(xí)的語音到文本轉(zhuǎn)換服務(wù)。
• Cloud文本到語音—基于機(jī)器學(xué)習(xí)的文本到語音轉(zhuǎn)換服務(wù)。
• 云翻譯API —用于在數(shù)千種可用語言對(duì)之間動(dòng)態(tài)翻譯的服務(wù)
• Cloud Vision API —基于機(jī)器學(xué)習(xí)的圖像分析服務(wù)
• 云視頻智能—基于機(jī)器學(xué)習(xí)的視頻分析服務(wù)

特別說明：

Kaggle：

Kaggle是數(shù)據(jù)科學(xué)家以其獨(dú)特的問題解決能力和創(chuàng)新思維來展示和展示其技能的最佳平臺(tái)。Kaggle就是這樣一個(gè)網(wǎng)站，這里舉辦了一些與數(shù)據(jù)科學(xué)相關(guān)的最佳競(jìng)賽。不用擔(dān)心您完成哪一個(gè)地方。只要您學(xué)到新知識(shí)，都沒關(guān)系。

Google LLC的子公司Kaggle是一個(gè)由數(shù)據(jù)科學(xué)家和機(jī)器學(xué)習(xí)從業(yè)人員組成的在線社區(qū)。Kaggle允許用戶查找和發(fā)布數(shù)據(jù)集，在基于Web的數(shù)據(jù)科學(xué)環(huán)境中探索和構(gòu)建模型，與其他數(shù)據(jù)科學(xué)家和機(jī)器學(xué)習(xí)工程師合作，并參加競(jìng)賽以解決數(shù)據(jù)科學(xué)挑戰(zhàn)。

Stackoverflow：

Stackoverflow是專業(yè)和發(fā)燒級(jí)程序員的問答網(wǎng)站。它是一個(gè)私有網(wǎng)站，是Stack Exchange Network的旗艦網(wǎng)站。它以計(jì)算機(jī)編程中廣泛主題的問題和答案為特色。創(chuàng)建它是為了更開放地替代早期的問答網(wǎng)站，例如Experts-Exchange。

卡在您長(zhǎng)期從事的問題上，在數(shù)據(jù)科學(xué)中并不少見。最好的部分是數(shù)據(jù)科學(xué)擁有一個(gè)出色的社區(qū)，擁有非常有用的人員和大量資源供您使用，以使您受益。

Stackoverflow是您提出問題的最佳站點(diǎn)之一，并且可以為您的問題提供一些出色的解決方案。遇到困難時(shí)，請(qǐng)隨時(shí)尋求幫助!

其他：

YouTube視頻，免費(fèi)的在線代碼訓(xùn)練營(yíng)，面向數(shù)據(jù)科學(xué)等，以及其他嵌入式IoT設(shè)備都是有用的資源，可供我們所有人利用和提高我們的技能。

在交流想法時(shí)與他人和專家進(jìn)行交流是了解更多信息的好方法。沒有有效的溝通會(huì)導(dǎo)致很多問題，例如您對(duì)某個(gè)特定主題的查詢中的誤解。

此外，與人交談對(duì)分享您的觀點(diǎn)以及獲得知識(shí)非常有幫助。通過與更多的人交談，您可以開發(fā)出更好的想法，最重要的是要進(jìn)行交互，這對(duì)于在與數(shù)據(jù)科學(xué)項(xiàng)目團(tuán)隊(duì)合作的公司中非常有用。

結(jié)論：

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在本文中，我們討論了十個(gè)很棒的工具和技術(shù)，您可以使用它們來創(chuàng)建數(shù)據(jù)科學(xué)宇宙的現(xiàn)代化時(shí)代。這篇文章中討論的各種工具和技術(shù)從用于創(chuàng)建更好的數(shù)據(jù)科學(xué)項(xiàng)目的集成開發(fā)環(huán)境(IDE)到用于加快計(jì)算和計(jì)算速度的圖形卡不等。

我們還討論了各種嵌入式設(shè)備，開發(fā)人員可以使用這些嵌入式設(shè)備來創(chuàng)建更新的創(chuàng)新，并使用這些嵌入式系統(tǒng)和微控制器來開發(fā)鏡面項(xiàng)目。利用各種網(wǎng)站來提高效率和整體生產(chǎn)力也是一個(gè)絕妙的主意。

最后，我們討論了大型公司為實(shí)施，可視化，改善總體模型性能以及部署數(shù)據(jù)科學(xué)項(xiàng)目提供的各種技術(shù)。這些都是為了鼓勵(lì)數(shù)據(jù)科學(xué)愛好者開發(fā)各種獨(dú)特的項(xiàng)目并在該領(lǐng)域取得進(jìn)步。

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原文鏈接：https://towardsdatascience.com/10-best-tools-and-technologies-for-data-science-e335fb99c2f2