如果你有志于做一个数据专家，你就应该保持一颗好奇心，总是不断探索，学习，问各种问题。在线入门教程和视频教程能帮你走出第一步，但是最好的方式就是通过熟悉各种已经在生产环境中使用的工具而为成为一个真正的数据专家做好充分准备。

我咨询了我们真正的数据专家，收集整理了他们认为所有数据专家都应该会的七款 Python 工具。The Galvanize Data Science 和 GalvanizeU 课程注重让学生们花大量的时间沉浸在这些技术里。当你找第一份工作的时候，你曾经投入的时间而获得的对工具的深入理解将会使你有更大的优势。下面就了解它们一下吧：

IPython

IPython 是一个在多种编程语言之间进行交互计算的命令行 shell，最开始是用 python 开发的matlab高维数据可视化，提供增强的内省，富媒体，扩展的 shell 语法，tab 补全，丰富的历史等功能。IPython 提供了如下特性:

由数据分析总监，Galvanize 专家 Nir Kaldero 提供。

GraphLab Greate

GraphLab Greate 是一个 Python 库，由 C++ 引擎支持，可以快速构建大型高性能数据产品。

这有一些关于 GraphLab Greate 的特点：

由Galvanize数据科学家Benjamin Skrainka提供。

Pandas

pandas 是一个开源的软件，它具有 BSD 的开源许可，为 Python 编程语言提供高性能，易用数据结构和数据分析工具。在数据改动和数据预处理方面，Python 早已名声显赫，但是在数据分析与建模方面，Python 是个短板。Pands 软件就填补了这个空白，能让你用 Python 方便地进行你所有数据的处理，而不用转而选择更主流的专业语言，例如 R 语言。

整合了劲爆的 IPyton 工具包和其他的库，它在 Python 中进行数据分析的开发环境在处理性能，速度，和兼容方面都性能卓越。Pands 不会执行重要的建模函数超出线性回归和面板回归；对于这些，参考 statsmodel 统计建模工具和 scikit-learn 库。为了把 Python 打造成顶级的统计建模分析环境，我们需要进一步努力matlab高维数据可视化，但是我们已经奋斗在这条路上了。

由Galvanize 专家，数据科学家Nir Kaldero提供。

PuLP

线性编程是一种优化，其中一个对象函数被最大程度地限制了。PuLP 是一个用 Python 编写的线性编程模型。它能产生线性文件，能调用高度优化的求解器，GLPK，COIN CLP/CBC，CPLEX，和GUROBI，来求解这些线性问题。

由Galvanize 数据科学家Isaac Laughlin提供

Matplotlib

matplotlib 是基于 Python 的 2D（数据）绘图库，它产生（输出）出版级质量的图表，用于各种打印纸质的原件格式和跨平台的交互式环境。matplotlib 既可以用在 python 脚本, python 和 ipython 的 shell 界面 (ala MATLAB® 或 Mathematica®)，web 应用服务器，和6类 GUI 工具箱。

matplotlib 尝试使容易事情变得更容易，使困难事情变为可能。你只需要少量几行代码，就可以生成图表，直方图，能量光谱（power spectra），柱状图，errorcharts，散点图（scatterplots）等,。

为简化数据绘图，pyplot 提供一个类 MATLAB 的接口界面，尤其是它与 IPython 共同使用时。对于高级用户，你可以完全定制包括线型，字体属性，坐标属性等，借助面向对象接口界面，或项 MATLAB 用户提供类似（MATLAB）的界面。

Galvanize 公司的首席科学官Mike Tamir供稿。

Scikit-Learn

Scikit-Learn 是一个简单有效地数据挖掘和数据分析工具（库）。关于最值得一提的是，它人人可用，重复用于多种语境。它基于 NumPy，SciPy 和 mathplotlib 等构建。Scikit 采用开源的 BSD 授权协议，同时也可用于商业。Scikit-Learn 具备如下特性

来源【首席数据官】，更多内容/合作请关注「辉声辉语」公众号，送10G营销资料！