31、数据科学实用指南：工具、项目与实践

数据科学实用指南：工具、项目与实践

1. 机器学习利器：scikit - learn

scikit - learn 是 Python 中最受欢迎的机器学习库，它涵盖了众多已实现和未实现的模型。在实际问题中，无需从头构建决策树或手动编写优化算法，scikit - learn 能高效完成这些复杂任务。其文档包含大量示例，展示了它以及机器学习的强大功能。

2. 数据可视化工具

2.1 matplotlib

我们用 matplotlib 创建的图表简洁实用，但缺乏时尚感和交互性。若想深入研究数据可视化，可进一步探索 matplotlib，其官网有丰富的功能示例和精彩图库，适合创建静态可视化图表用于印刷。

2.2 seaborn

seaborn 库能让 matplotlib 图表更具吸引力。

2.3 D3.js

若要创建可在网络上分享的交互式可视化图表，D3.js 是不错的选择。即使不太了解 JavaScript，也可从 D3 图库借鉴示例并调整以适配自己的数据。

2.4 Bokeh

Bokeh 项目将 D3 风格的功能引入 Python。

3. 编程语言 R

虽然不学习 R 也能进行数据科学工作，但很多数据科学家和项目会使用它。了解 R 有助于理解基于 R 的博客文章、示例和代码，更好地体会 Python 的简洁优雅，还能参与“R 与 Python”的讨论。

4. 深度学习框架

4.1 深度学习的重要性

不做深度学习也能