由 dawei 数据科学家在日常工作中需要处理大量数据、编写代码、进行分析和可视化，因此高效地使用工具可以显著提升工作效率。一个全面的工具资源库能够帮助数据科学家节省时间，减少重复劳动。
在数据获取阶段，推荐使用如Python的Pandas库和SQL查询工具，它们能快速清洗和整理数据。同时，像Airtable或Google Sheets这样的工具也适合处理轻量级数据集。
编程与开发方面，Jupyter Notebook和VS Code是常用的开发环境，前者适合交互式数据分析，后者则提供强大的代码编辑功能。搭配Git进行版本控制，有助于团队协作和代码管理。
AI渲染的图片，仅供参考
可视化工具如Tableau和Power BI可以帮助快速生成高质量图表，而Matplotlib和Seaborn则更适合嵌入到代码流程中进行数据探索。
机器学习模型构建可依赖Scikit-learn、TensorFlow和PyTorch等框架，这些工具提供了丰富的算法和模型优化选项。同时，DVC（Data Version Control）可用于管理数据和模型的版本。
•文档和报告生成也是重要环节。使用Markdown结合LaTeX可以轻松创建技术文档，而Jupyter Notebook本身也可以作为报告输出工具，方便展示分析过程和结果。