进入 2025 年，数据科学正在改变行业、推动创新，并[为企业和专业人士开辟新的道路](/blog/说服雇主数据技能提升的商业价值-科学）。在数据拥有巨大力量的时代，熟悉正确的工具和技术是保持竞争优势和做出明智战略决策的关键。随着该领域的快速发展，以下是 2025 年必不可少的数据科学工具和技术，它们将帮助数据科学家简化工作流程、提高准确性并揭示更深入的见解。
1.Python
Python 由于其灵活性、丰富的库，仍然是数据科学领域的基本工具生态系统和活跃的社区。 Pandas、NumPy 和 Matplotlib 等库有助于数据分析和可视化，而 TensorFlow 和 PyTorch 等强大的框架则巩固了 Python 作为机器学习和 AI 开发首选语言的地位。
主要特点：
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用于快速开发和原型设计的简单语法
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广泛的数据处理和可视化库
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得到强大的社区和全行业的支持
2.R 编程
R 仍然是统计计算和数据可视化的首选，尤其是在学术和研究环境中。凭借其强大的统计包和数据可视化库（例如 dplyr、ggplot2 和 caret），R 对于涉及复杂统计分析和建模的项目特别有效。
主要特点：
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非常适合统计分析和可视化
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复杂的图形功能
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与机器学习模型无缝集成
3. SQL
结构化查询语言或 SQL 对于管理和查询关系数据库是不可或缺的，特别是随着数据量不断增加。它在管理和查询结构化数据方面的重要性确保 SQL 在 2025 年仍将是数据科学工具包的关键组成部分，因为它与不同的数据平台无缝协作，并促进高效的数据存储和检索。
主要特点：
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关系数据库管理基础
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优化查询和数据管理
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与各种数据科学工具和平台无缝协作
4. Apache Spark
随着数据量不断增加，Apache Spark已成为大数据处理的首选。这种统一的分析引擎有助于大规模数据处理和实时分析。此外，通过 MLlib，Spark 提供了机器学习算法，使数据科学家能够高效且有效地处理大量数据。
主要特点：
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实时、高速数据处理
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兼容各种编程语言（Java、Scala、Python、R）
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支持批量和流数据
5. 画面
Tableau 仍然是数据可视化的首选，它使数据科学家能够将复杂的数据集转变为引人入胜、可共享的仪表板。借助 Tableau 易于使用的界面和引人入胜的视觉效果，企业可以识别趋势、模式和见解，而所有这些都不需要编码知识。
主要特点：
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引人入胜且易于使用的数据可视化
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支持多种数据源
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提供丰富的学习材料
6.TensorFlow
随着人工智能和机器学习的发展，到 2025 年，TensorFlow 仍然是推动创新应用程序的关键参与者。TensorFlow 由 Google 创建，具有多功能性，可适应跨平台应用程序，使其成为构建神经网络、图像识别系统的重要工具和自然语言处理模型。
主要特点：
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非常适合深度学习和人工智能计划
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可针对不同设备进行扩展，例如 CPU、GPU 和 TPU
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全面支持部署大型模型
7.Power BI
Microsoft Power BI 已成为 2025 年业务分析和数据可视化的领先选择。它与 Microsoft 产品和各种数据源的无缝集成使分析师能够创建高度可定制的实时仪表板。
主要特点：
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与微软生态系统无缝集成
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可定制且引人入胜的可视化效果
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实时数据洞察
8.Excel
尽管 Excel 看起来简单且基础，但它对于快速分析和组织较小的数据集仍然至关重要。它目前的流行可归因于其用户友好的界面以及 Power Query 和 Power Pivot 等高级功能，这使其成为强大的数据分析工具。
主要特点：
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广泛使用、适合初学者的工具
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使用数据透视表和公式进行快速数据分析
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与 Power Query 和 Power Pivot 等高级工具集成
9.Hadoop
Apache Hadoop 仍然是存储和处理大量数据的一项有价值的技术。其框架支持大型数据集的分布式存储，对于处理 PB 级数据并需要可扩展解决方案的企业来说是不可或缺的。
主要特点：
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分布式计算和存储
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开源且高度可定制
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强大的管理海量数据集的能力
10.刀
康斯坦茨信息矿工或
KNIME 是一个易于使用的开源平台，旨在简化数据科学工作流程的构建。其直观的拖放界面使 KNIME 成为喜欢在无代码环境中工作的数据科学家的热门选择。
主要特点：
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易于使用的拖放界面
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与流行的编程语言集成
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构建和部署预测模型的理想选择
11. GitHub
协作和版本控制在数据科学项目中发挥着至关重要的作用，而 GitHub 是管理和共享代码的最佳选择。它允许团队轻松协作、监控变更并与其他工具连接以实现高效的项目管理。
主要特点：
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出色的团队协作版本控制
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访问庞大的社区和开源资源
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支持持续集成和部署
12.SAS
统计分析系统（SAS）由于其在高级分析和预测建模方面的可靠性能，仍然是金融和医疗保健等行业的热门选择。该平台的稳定性、强大的支持和广泛的分析能力使其成为在这些高度监管领域工作的数据科学家的可靠选择。
主要特点：
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先进的分析和统计功能
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受到具有严格合规标准的行业信赖
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出色的支持和全面的文档
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