在数据科学社区中最受欢迎的编程语言，使用最多的有三种：Python、SQL和R，其中使用率最高的编程语言是Python。
众所周知，数据科学家们需要处理复杂的问题，一般问题的解决过程都包括这四个主要的步骤：数据收集和清洗、数据探索、数据建模和数据可视化。
Python可以在整个过程中提供必要有效的处理工具，每一个步骤都有专门的工具库。Python包括许多强大的统计学和数据工具，比如Pandas、Numpy、Matplotlib、Scipy等，另外还包括先进的深度学习工具，比如Tensorflow、PyBrain等。
此外，Python被认作是人工智能和机器学习的基础语言，而数据科学和人工智能又有着密切的交集。因此，Python被视为数据科学领域应用最广泛的语言，并不会令人感到意外。
数据收集和清洗：通过Python，你可以加载各式各样不同格式的数据，比如说CSV、TSV或者来源网络的JSON。无论是你想要直接把SQL表格载入到你的程序中，还是需要抓取网站信息，Python都可以帮你轻松完成这些任务。
数据探索：你已经收集好数据，并对这些数据进行标准化处理的工具，接下来就是进行数据探索了。在这一过程中你需要清理业务逻辑中所发现的问题，并将这一问题转换成标准化的数据科学问题。为了实现这一点，需要对数据的类型进行探索，并将它们分离成不同的数据类型，以便提供它们所需的处理方式，这种情况下你可以使用Python的Numpy和Pandas来对这些数据进行探索。
数据建模：对于数据科学流程来说是一个非常关键的阶段，而建模之前的特征选择阶段，你需要对现有的数据集进行降维的工作。Python语言能够非常方便的帮助你进行这一项任务，它拥有许多高级的工具库来帮助你解决问题。
数据可视化和解释：Python带有许多数据和可视化的包，Matplotlib是最为常用的库，可以生成基本的图形和图表，如果你需要设计精美的高级图标，可以尝试一下Python的另外一个包Plotly。
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