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www.kdnuggets.com/2022/03/top-data-science-tools-2022.html
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这个列表包括了针对数据领域的初学者和专家的工具。这些工具将帮助你进行数据分析、维护数据库、执行机器学习任务，并最终生成报告。这些工具也帮助我更快地处理新数据集，因此，如果你想在2022年成为超级数据科学家，那么尝试将这些工具添加到你的数据堆栈中吧。
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这些工具分为五个类别：
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数据库
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网络抓取
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数据分析
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机器学习
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报告
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DuckDB是一个关系型表导向的数据库管理系统，支持 SQL 查询以生成数据分析。它的设计旨在加快分析查询的工作负载。它还提供了与 R、Python 和 Java 的集成。你可以将其与当前的数据堆栈集成，以生成分析结果。我通常用它来分析***.csv***文件和存储网络应用日志。欲了解更多信息，请阅读：使用 DuckDB 进行数据分析的指南。
PostgreSQL是一个开源的对象关系数据库系统，由社区开发并为社区服务，已经开发了 30 年。它可以处理复杂的查询、处理大量数据，并优化查询运行时间。在开发人员和数据工程师中，它是最受欢迎的数据库。几乎所有的技术面试或测试都涉及某种 PostgreSQL 问题。我使用psycopg2来摄取数据并在 Jupyter 笔记本中进行数据分析。
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Beautiful Soup是一个用于从 HTML 和 XML 文件中提取数据的 Python 库。如果你是数据工程师或数据科学家，你必须掌握这个工具来从网站中提取数据。在数据收集过程中，你的经理会要求你学习一个新的网页抓取工具，或者让你创建一个 Python 文件来自动化网页抓取。这是创建完全自动化数据管道的重要一步。我使用 Beautiful Soup 来抓取 COVID19 数据和提取各种社交媒体数据。
Zyte是一个用于运行网络爬虫和网页抓取程序的云平台。你可以管理你的网络爬虫并运行网页抓取作业。我立刻爱上了它的易用性和完全自动化的网页抓取解决方案。我的网络爬虫仍在运行，收集书籍数据到一个*.csv*文件中，所以我可以手动下载文件，或者将其与其他数据库集成以创建一个完全自动化的生态系统。如果你是学生，可以注册 GitHub 的教育包，获得 1 个免费永久 Scrapy Cloud 单元——无限的团队成员、项目或请求。
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Python 是数据科学家和机器学习工程师中使用最广泛的语言。你几乎可以在 Python 中找到所有库来执行任何数据相关的任务，从可视化到构建机器学习 API。我通常使用Pandas和Plotly来进行数据处理和可视化。
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Pandas是一个流行的库，用于执行数据摄取、处理和可视化任务。
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Seaborn：是 matplotlib.pyplot 的高级版本，可以让你用几行代码创建复杂的数据可视化。
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Plotly提供了一种交互式的数据可视化方式。我使用它来完成所有的可视化任务，主要是为了打动管理团队。自定义动画和互动性让数据栩栩如生。
R 在数据分析和统计学家中相当受欢迎。它被创建用于解决统计问题，现在它已发展成一个完整的数据科学生态系统。R 附带了Tidyverse，这是所有包的母体。
以下是一些著名的包：
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ggplot2： 用于创建令人惊叹的数据可视化。
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dplyr： 用于数据扩充和处理。
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readr： 用于加载 CSV 和 TSV 文件。
Julia 是一种新兴的编程语言，旨在解决科学问题。随着流行库的引入，Julia 正在成为进行数据实验和生成数据分析报告的首选工具。如果你想了解更多关于 Julia 的数据分析，可以阅读我的 博客。
数据分析软件包：
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CSV: 用于加载 CSV 文件
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DataFrames: 用于数据操作和数据分析。
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Plots: 用于数据可视化。
Tableau 是一个无需编码的工具，提供了可视化各种数据的自由。它是我用来可视化地理空间、分类和复杂数据集的首选工具。Tableau 可以与流行的编程语言如 Python 和 R 配合使用，提供端到端的数据科学解决方案。它是免费的，可以与多个数据库集成。最近，我创建了一个仪表板，以便给高层管理人员留下深刻印象。它监控了巴基斯坦工程师的分布情况。
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FastAI 是一个对初学者友好的库，提供高层组件以实现最先进的机器学习性能。它现在在 Julia 中可用，以提供更好的模型训练性能。FastAI 基于 Pytorch，这是一个设计深度学习解决方案的流行库。我强烈推荐初学者从免费的 课程 开始他们的深度学习之旅。
Scikit-learn 被数据分析师、数据科学家和数据工程师用于执行数据处理和机器学习任务。它是一个基于 NumPy、Matplotlib 和 Scipy 的开源库。Scikit-learn 用于简单的预测分析，但不支持高级深度学习问题。我经常用于时间序列、回归和分类问题。
TensorFlow（TF）提供了一个完整的机器学习生态系统。它支持 CPU、GPU 和 TPU 用于训练复杂的模型。TF 支持基于浏览器的应用程序、移动设备和云生产。如果你需要一个完整的端到端机器学习解决方案，我建议你将 TF 纳入你的数据堆栈。
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Jupyter Notebook 被开发用来提供以文档为中心的体验。它是一个支持所有主要编程语言的 Web 应用程序。这个工具在各级数据科学家中都很受欢迎，无论你是初学者还是专家，它都是创建科学报告的工具。你可以在本地运行 Web 服务器或使用如 Google Colab 的云平台。
Deepnote 是我最喜欢的执行所有数据任务的工具之一。它是一个云笔记本平台，配备了多种集成功能，如 GitHub 和 PostgreSQL。该平台提供免费的 CPU 时间，并允许你以文章形式发布笔记本。最近，他们允许发布交互式数据应用程序，可用于开发仪表板或机器学习前端应用程序。你可以在 Python、R、Julia、Java 或任何首选编程语言中运行你的笔记本。Deepnote 快速、互动，并被成千上万的数据科学家使用。
Dash 适合构建和部署具有交互用户界面的数据应用程序。你可以创建一个仪表板，并将其用于模型性能监控或监控公司的运营。Dash API 是基于 Plotly.js 和 React.js 构建的。它支持 Python、R 和 Julia，使你能够在 10 分钟内创建用户界面。
数据科学领域仍在不断发展，人们正在学习最新的工具以执行多种任务。大多数公司希望你能够执行数据工程、机器学习和 MLOps 任务。有时，他们会宣称自己在寻找数据科学家，但实际上，他们是在寻找能够自动化工作流程的人。
在这篇博客中，我们学习了关于数据库、网页抓取、数据分析、机器学习和报告工具的内容。在数据科学领域，没有一站式解决所有问题的方案，你需要不断寻找更好的工具以被视为一个合格的员工。所以，如果你希望提高生产力并给老板留下深刻印象，那么开始学习这些工具，以在该领域中脱颖而出。
Abid Ali Awan (@1abidaliawan) 是一位认证的数据科学专业人士，热爱构建机器学习模型。目前，他专注于内容创作和撰写关于机器学习和数据科学技术的技术博客。Abid 拥有技术管理硕士学位和电信工程学士学位。他的愿景是利用图神经网络构建一个 AI 产品，帮助那些在心理健康方面挣扎的学生。