根據您最感興趣的職業（資料分析師、資料科學家、資料工程師等），您的資料科學工具箱會略有不同。
在本文中，我們將列出每個成熟資料分析師都應該擁有的一些必備資料分析工具。本質上，數據分析師關注的是：
收集、處理和執行統計數據分析以發現重要模式。
將大型資料集轉換和操作為可用的形式，例如報告或簡報。
透過數據視覺化和數據說故事技術傳達數據見解。
現在您已經了解了資料分析師的工作，讓我們進入他們的工具箱吧！
選擇資料分析工具的標準
數據科學是一個快速發展的行業。新的軟體和工具，包括數據分析工具，每天都在推出。面對如此充滿活力的生態系統，選擇正確的工具可能具有挑戰性，特別是如果您是資料科學領域的新手。
與任何工具箱一樣，沒有任何工具絕對能夠最好地解決您作為資料分析師將面臨的所有問題。相反，關鍵是擁有一套完整且平衡的工具來幫助您在每種情況下取得成功。
每個案例都是不同的，您或您所在的公司必須考慮多種因素，以找到最適合您需求的方案。下面，您可以找到在選擇資料分析工具之前應評估的一系列因素：
確定業務需求
這可能是最重要的因素。雖然問自己想學習什麼工具以及最喜歡什麼工具很重要，但您永遠不應該忘記問您的公司（或您想工作的公司）需要什麼。這是有道理的：如果團隊的其他成員使用 Python，那麼先學習 R 可能不是最明智的決定。
同時，您應該始終關注最新趨勢和尖 克羅地亞電話號碼列表 端數據技術，以便您可以學習它們並增加您在團隊中的價值。
可擴充性和靈活性
過去幾年，大數據格局發生了巨大變化。如今，數據驅動的公司處理不同格式的大量數據，這些數據通常近乎即時地處理。
在此背景下，可擴展性和靈活性對於成功至關重要。數據科學技術領域正在快速發展，許多工具和應用程式專門設計用於解決數據量、速度和可變性不斷增加的挑戰。因此，在選擇工具時，請務必考慮您或您的團隊需要多少靈活性和可擴充性。
易於使用和學習曲線
數據分析工具的易用性和複雜性差異很大。特性和進階功能越多，學習曲線就越陡峭。相較之下，更簡單的數據分析工具更適合非技術用戶，他們將能夠快速上手。
數據實驗室
跳過安裝過程，並使用 DataLab（DataCamp 的人工智慧筆記本）在瀏覽器中試驗資料科學程式碼。
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9 個頂級資料分析工具
考慮到上述因素，這裡列出了資料分析師最常使用的 9 種資料分析工具。
1.Python
蟒蛇標誌
Python 在多種程式語言的流行指數中排名第一，是資料分析師的必備工具。 Python 是一種開源且用途極其廣泛的程式語言，在資料科學產業和其他學科（例如 Web 開發和視訊遊戲開發）中具有廣泛的適用性。您可以在另一篇文章中詳細了解Python 的用途。
Python 可以執行任何資料科學任務。這主要得益於其豐富的圖書館生態系。憑藉由龐大用戶社群支援的數千個強大的軟體包，Python 可以執行各種操作，從資料預處理、視覺化和統計分析到部署機器學習和深度學習模型。
由於其簡單易讀的語法，Python 通常被認為是初學者最容易學習的程式語言之一。
然而，在處理大量資料時，其他程式語言和解決方案（例如 Julia 或 Spark）可以提供比 Python 更好的效能和效率。
如果您想成為 Python 專家，DataCamp 可以為您提供協助。您會在我們的課程目錄中找到許多適合各個級別的 Python 課程。查看我們的Python 資料分析師職涯軌跡，為您的 Python 學習之旅做好準備。
2.R編程
R 標誌
儘管不如 Python 流行，R 仍然是資料分析師的首選。經常被描述為 Python 的主要競爭對手，學習這兩種語言中的一種（或兩種）是成為資料分析師的關鍵一步。查看我們的Python 與 R 比較以了解更多詳細資訊。
R 是一種開源的、特定領域的語言，專門為資料科學和高階計算而設計。 R 在金融和學術界非常流行，是資料操作、處理、視覺化、統計計算和機器學習的完美語言。
R 擁有龐大的使用者社群和大量用於資料分析和機器學習的專業庫。其中一些最著名的屬於 Tidyverse 系列，這是一個資料科學套件的集合。它包括用於資料操作的 dplyr 和強大的 ggplot2（R 中資料視覺化的標準庫）。
與 Python 相比，初學者可能會發現 R 更困難且通用性較差。然而，如果您是資料科學新手或想要在您的武器庫中添加新語言，那麼學習 R 是一個完美的選擇。查看我們豐富的R 課程目錄，包括我們流行的R 課程簡介，以提高您今天的技能。您也可以關注我們的R 數據分析師職業軌跡。
3. SQL
SQL標誌
世界上的大部分資料都儲存在資料庫中。 SQL（結構化查詢語言）是一種特定於領域的語言，允許程式設計師與資料庫進行通訊、編輯和提取資料。如果你想成為資料分析師，紮實的資料庫和 SQL 知識是必須的。
了解 SQL 將使您能夠使用不同的關聯式資料庫，包括 SQLite、MySQL 和 PostgreSQL 等流行系統。
無論您選擇Python還是R來開始您的資料分析師之旅，您也應該考慮學習SQL。由於其聲明性、簡單的語法，與其他語言相比，SQL 非常容易學習，並且會為您提供很多幫助。
然而，雖然 SQL 語法看起來簡單且基本，但編寫高級 SQL 查詢可能很棘手，尤其是在處理大型複雜資料庫時。
想要開始使用 SQL？查看我們的SQL 資料分析師職涯軌跡，成為查詢精靈。
4.茱莉亞
