Python 是一个很棒的语言。它是世界上发展最快的编程语言之一。它一次又一次地证明了在开发人员职位中和跨行业的数据科学职位中的实用性。整个 Python 及其库的生态系统使它成为全世界用户（初学者和高级用户）的合适选择。它的成功和流行的原因之一是它强大的第三方库的集合，这些库使它可以保持活力和高效。

在本文中，我们会研究一些用于数据科学任务的 Python 库，而不是常见的比如 panda、scikit-learn 和 matplotlib 等的库。尽管像 panda 和 scikit-learn 这样的库，是在机器学习任务中经常出现的，但是了解这个领域中的其它 Python 产品总是很有好处的。

数据科学家的能力主要由三方面：较强的数学功底和数字敏感程度、很强的问题解决能力、很强的业务沟通能力。

数据大多数大型科技公司都在招聘有技能的专业人士，他们能够识别出先进技术的需求，并充分发挥其潜力。以下是10家顶尖的数据科学独角兽公司，他们正在招聘数据专业人士，并提供丰厚的职业机会。

数据科学家的能力主要由三方面：较强的数学功底和数字敏感程度、很强的问题解决能力、很强的业务沟通能力。

Apache Spark 被设计为大规模处理的接口，而 Apache Hadoop 为大数据的分布式存储和处理提供了更广泛的软件框架。两者既可以一起使用，也可以作为独立服务使用。

数据科学已经彻底改变了企业AI，如果提供有价值的见解，以做出数据驱动的决策，那么数据科学有很大的升级潜力。

数据科学正逐渐成为一些组织梦寐以求的资产，随着时间的推移，它必将获得更多的关注。