在數據科學社區中最受歡迎的編程語言，使用最多的有三種：Python、SQL和R，其中使用率最高的編程語言是Python。
眾所周知，數據科學家們需要處理復雜的問題，一般問題的解決過程都包括這四個主要的步驟：數據收集和清洗、數據探索、數據建模和數據可視化。
Python可以在整個過程中提供必要有效的處理工具，每一個步驟都有專門的工具庫。Python包括許多強大的統計學和數據工具，比如Pandas、Numpy、Matplotlib、Scipy等，另外還包括先進的深度學習工具，比如Tensorflow、PyBrain等。
此外，Python被認作是人工智能和機器學習的基礎語言，而數據科學和人工智能又有著密切的交集。因此，Python被視為數據科學領域應用最廣泛的語言，并不會令人感到意外。
數據收集和清洗：通過Python，你可以加載各式各樣不同格式的數據，比如說CSV、TSV或者來源網絡的JSON。無論是你想要直接把SQL表格載入到你的程序中，還是需要抓取網站信息，Python都可以幫你輕松完成這些任務。
數據探索：你已經收集好數據，并對這些數據進行標準化處理的工具，接下來就是進行數據探索了。在這一過程中你需要清理業務邏輯中所發現的問題，并將這一問題轉換成標準化的數據科學問題。為了實現這一點，需要對數據的類型進行探索，并將它們分離成不同的數據類型，以便提供它們所需的處理方式，這種情況下你可以使用Python的Numpy和Pandas來對這些數據進行探索。
數據建模：對于數據科學流程來說是一個非常關鍵的階段，而建模之前的特征選擇階段，你需要對現有的數據集進行降維的工作。Python語言能夠非常方便的幫助你進行這一項任務，它擁有許多高級的工具庫來幫助你解決問題。
數據可視化和解釋：Python帶有許多數據和可視化的包，Matplotlib是最為常用的庫，可以生成基本的圖形和圖表，如果你需要設計精美的高級圖標，可以嘗試一下Python的另外一個包Plotly。
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