已有如此众多的Python库，它们为支持数据科学工作和机器学习模型开发提供了强大而高效的基础，尽管列表似乎不胜枚举，但您应该重点关注某些库，因为它们是当今常用的一些库，学习数据科学可能是压倒性的，那里有数百种工具和资源，并不总是很明显您应该关注哪些工具或应该学习什么，简短的答案是，您应该学习自己喜欢的东西，因为数据科学提供了广泛的技能和工具，话虽如此，我想与大家分享我认为是数据科学中常用的十大Python库，话虽如此，这里是数据科学的十大Python库。

与多年来的其他行业一样，制造业增加了许多数据源，每个数据源都与一个或多个过程相关。但是，这些孤立的信息使关联数据变得困难，不可避免地会阻止统一视图，通过连接所有工厂零件，机器，系统和应用程序，您可以获得整个端到端过程的完整360度视图。连接，监视和衡量制造过程可实现持续的价值传递，不仅向您的公司，而且还向您的客户，提供更好，更一致的产品质量，准备将来的工厂？了解有关如何在当今的流程中获得360度视图的两种方法。

静默的数据质量问题是当今数据团队面临的问题，他们无视盲目，没有适当的系统或流程来监控和检测不良数据，以免对下游数据造成影响。

Python是像我这样的编程爱好者一直以来喜欢的语言，我对这种语言非常感兴趣，并且已经使用了两年多了，今年我有很多业余时间来学习自己的编程技能，并开发了许多以Web开发，android应用和数据科学为中心的项目，我将解释每个项目的目的，实现方式，与该项目的关联文章以及存储库链接，也许这也可以在您的脑海中孕育出一个类似的项目构想！让我们探索这些项目。

大数据提供了惊人的可能性，但是这些相同的可能性会给业务分析人员增加巨大的头痛，有时会导致视线麻痹，这几乎不是实现的目的，问题在于如今了解客户的含义的概念已大大扩展，并且大多数基础架构都没有建立来实现该概念。

您是否对数据科学感兴趣，但是对数据在现实世界中可以用来完成的工作却一无所知？了解一些数据科学如何有助于预测和预防现实世界中的问题的示例，各行各业的人们对使用数据科学来了解更多有关改善其决策的显着趋势的兴趣日益浓厚。它还有助于预测事件并防止意外后果。