# 數據科學 > 原文： [https://pythonbasics.org/data-science/](https://pythonbasics.org/data-science/) 數據科學是科學地從各種結構化和非結構化數據中提取知識的過程。 它是一個多學科領域，使用不同種類的算法和技術來識別數據的真實目的和含義。 數據科學家需要具備高超的技術才能解釋數據并提取含義。 數據科學家需要成為各種數據科學工具的專家，例如分析工具，數據可視化工具，數據庫工具和其他工具。 數據科學包括以下組件，數據分析&： ## 數據科學 ### 探索數據 數據科學主要從探索和分析開始。 數據科學家探索數據并將其處理到微觀層次。 在開始數據分析之前，將識別具有不同數據集的常見數據并進行分類。 KNIME，OpenRefin，Orange，RapidMiner，Pentaho，Talend 是用于此類工作的一些數據探索和數據分析工具。 ### 數據可視化 數據科學中的可視化意味著通過各種可視內容以更容易理解的方式呈現數據。 這主要是針對不了解數據技術表示形式的普通讀者完成的。 數據的可視化對于將數據呈現給最終用戶非常有效。 一些數據可視化工具是 Tableau，Infogram，ChartBlocks，Datawrapper，Plotly，RAW，Visual.ly 等。 ### 經典機器學習 在數據科學中，計算機本身學習如何使用不同的算法和統計信息來計算不同的數據。 該技術非常耗時且復雜。 但是隨著時間的流逝，它現在變得越來越快。 這些類型的計算稱為機器學習或人工智能。 它無需程序員的幫助即可自動從工作和系統中學習。 這些類型的軟件應用程序根據其計算經驗進行學習。 一些機器學習工具包括 Google ML Kit，OpenNN，Apache Mahout，HPE Haven OnDemand，HPE Haven OnDemand 等。 ### 深度學習 深度學習或深度學習實際上是機器學習的一部分。 它基于數據表示和算法。 這種深度學習技術對于數據科學至關重要。 ylearn2，Theano，Caffe，Torch，Cuda-convent，Deeplearning4j 這些是用于數據科學中深度學習的一些工具。 ### 數據存儲和大數據框架 數據是數據科學過程的核心和主要組成部分。 公司將數據存儲在大型基礎架構中，并為存儲的數據設置不同的框架。 所有數據都以井井有條的方式存儲，因此用戶可以輕松訪問和處理數據。 它使數據科學家可以輕松地分析，探索，訪問和處理海量數據。  ### 總結 如今，對數據科學的最初威脅是難以閱讀某些自然語言，數據處理和圖像處理。 盡管開發了各種應用程序和軟件來限制這些威脅，但仍出現了新問題。 數據科學是計算機科學中的下一件大事。 對新數據科學家的需求正在迅速擴展，并且該行業正在迅速發展。