Python数据科学专业，学习哪些技术？

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学习Python数据科学技术时，以下是一些关键的技术和工具： Python编程基础 ：理解基本的语法、数据类型、控制结构（如循环和条件语句）、函数和类。 数据处理与分析 ： Pandas ：用于数据操作和分析的库，可以处理数据框、时间序列等。 NumPy ：用于高性能数值计算的库，特别适用于矩阵操作和数学函数。 数据可视化 ： Matplotlib ：基础的绘图库，用于生成静态、交互式和动画可视化。 Seaborn ：基于Matplotlib的高级绘图库，提供更美观和简便的统计图形。 Plotly ：用于创建交互式图表和仪表板的库。 机器学习 ： Scikit-learn ：提供简单高效的数据挖掘和数据分析工具。 TensorFlow 和 Keras ：用于构建和训练深度学习模型的框架。 PyTorch ：另一个流行的深度学习框架，特别适用于研究和开发。 大数据处理 ： PySpark ：用于大数据处理的Spark API。 数据获取与 ………………………………