从事数据科学和了解数据科学的人，应该都知道数据和数据科学的重要性。数据科学就是利用数据来辅助决策、解决实际面临的问题。特别是现在大数据时代，企业乃至个人都已经深刻认识到数据背后的无限魅力。
但是，数据科学家们要想完成这复杂而又繁琐的数据收集、存储、分析处理工作，就必须依赖这种统计学工具和编程语言。这里给大家整理和比较了10款较为常用的数据科学工具，而且最后一款是绝对不容错过！
Weka是一款基于Java语言编写的机器学习软件，主要集合了用于数据挖掘的各种机器学习算法，例如分类、回归、聚类、数据准备和可视化等。而且，Weka是一款开源的工具，能够在短时间内无需大家编写任何代码去理解和实现机器学算法。这对于数据科学的初学者来说，是一款非常理想的工具。
Scikit-Learning是仅支持python编程语言，是一款目前广泛用于分析和数据科学的工具，同时也支持各种机器学习算法，包括数据预处理、回归、降维、聚类等。
Matplotlib是基于python开发的画图和可视化库，是比较常用的可视化分析数据的工具，可以生产直方图、条形图、散点图等。Pyplot是Matplotlib中最为常用之一的模块，能够帮助我们用简单的代码绘制复杂的图形。
SAS是专门为统计操作而设计的开源软件，使用适合执行统计建模的SAS编程语言。特别大型机构组织，一般都会选择SAS来帮助他们分析数据。SAS同样也提供了很多统计库，让我们能够简单地对数据进行建模分析。
BigML是一个基于云环境的数据可视化分析工具，能够通过云计算根据企业需求来提供标准化的工具，让公司各个部门能够用机器学习算法来改善公司组织策略等。
Matlab是一个多范式数值计算的工具，能够简单处理各种各样的数学问题。特别是在学术科研领域，Matelab是一款非常通用且优秀的工具，能够帮助你解决从数据清理到更高级的深度学习算法的各种问题。
Apache Spark也被称为Spark，是一种功能强大的分析引擎，旨在以最佳的方式处理需要批处理和流处理的问题。Spark可以被认为是Hadoop的改进版，执行速度是MapReduce的100倍之多。Sparks还包括许多API，帮助我们进行机器学习、SQL存储和其他更多功能。
D3.js是一个完整的javascript库，允许我们在Web上进行交互可视化。并通过各种API，帮助我们创建动态可视化和浏览器中的数据分析。
数据分析，当然少不了我们最为常用的Excel。毫无疑问，Excel被称为数据科学最强大的分析工具之一。Excel被称为传统的数据分析工具，附带了各种公式、过滤器、表格，切片器等。
最后一个款，也是我经常使用的工具——Jupyter。Jupyter是基于IPython的开放源代码工具，帮助我们制作各种交互式计算设计。而且不仅仅是IPython，Jupyter还支持R，Julia和Python等多种语言。丰富的扩展和计算交互能力，让很多数据科学分析变得容易起来。
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