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数据分析师入门要熟悉的工具和编程语言

这里使你入门的是你要熟知的一些最流行的编程语言和工具，希望对在学习中的同学有所帮助。

Python或R：不仅仅是这些编程语言易于学习（相对于C来说），一些最流行的数据科学库，从数据分析到数据可视化，都是在这两种编程语言之上建立的。

Pandas/Numpy/Scipy：Python数据科学库中的三驾马车一起工作真的很好。Pandas有助于结构化数值或时间系列数据，这样数据就容易用于分析和处理。Numpy有助于实现许多常用的科学和数学运算，如矩阵乘法，所以你不必重复发明轮子。Scipy在Numpy基础上拓展，包含很多比你能在Numpy找到的数学运算功能更完备的版本。

Scikit-Learn：机器学习算法难以高效且正确地实现。Scikit-Learn是一个经过实战测试的工具，它是一个已经为你实现了常用机器学习算法的Python库，从组合方法到k均值到SVM，它都有。

当你准备创建一个指数尺度的散点图和成千上万的数据点，Mattplotib和Ggplot2应该是你要找的库。他们分别是Python和R的实质上的绘图可视化标准库。

这是列表中仅有的JavaScript库。如果你想创建静态可视化或图形，Mattplotib和Ggplot2很棒。然而，如果你想创建交互式可视化，例如当你的鼠标停在图形上，一些东西弹出，或改变形状，D3.js是你要的库。不过，你要使用一些HTML、CSS和JavaScript，所以在尝试D3.js之前，确保复习一下你的前端web开发技能。

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