数据科学（英语：data science）是一门利用数据学习知识的学科，其目标是通过从数据中提取出有价值的部分来生产数据产品。它结合了诸多领域中的理论和技术，包括应用数学、统计、模式识别、机器学习、数据可视化、数据仓库以及高性能计算。

数据科学通过运用各种相关的数据来帮助非专业人士理解问题。数据科学技术可以帮助我们如何正确的处理数据并协助我们在生物学、社会科学、人类学等领域进行研究调研。此外，数据科学也对商业竞争有极大的帮助。

机器学习一种实现人工智能的方法，深度学习是一种实现机器学习的技术。深度学习是利用深度神经网络来解决特征表达的一种学习过程。神经网络一般包括：训练，测试两大阶段，而把训练过程所涉及的环节数据统一抽象，形成可使用的深度学习框架。

人工智能的浪潮正席卷全球，诸多词汇时刻萦绕在我们的耳边，如人工智能，机器学习，深度学习等。“人工智能”的概念早在1956年就被提出，顾名思义用计算机来构造复杂的，拥有与人类智慧同样本质特性的机器。经过几十年的发展，在2012年后，得益于数据量的上涨，运算力的提升和机器学习算法(深度学习)的出现，人工智能开始大爆发。但目前的科研工作都集中在弱人工智能部分，即让机器具备观察和感知能力，可以一定程度的理解和推理，预期在该领域能够取得一些重大突破。电影里的人工智能多半都是在描绘强人工智能，即让机器获得自适应能力，解决一些之前还没遇到过的问题，而这部分在目前的现实世界里难以真正实现。

PYPL 是非常流行的参考指标，其榜单数据的排名均是根据榜单对象在 Google 上相关的搜索频率进行统计排名，原始数据来自 Google Trends，也就是说某项语言或者某款 IDE 在 Google 上搜索频率越高，表示它越受欢迎。

开发者可以将 PYPL 作为一个参考，决定学习何种语言或 IDE，或者在新的软件项目中使用何种语言或数据库。

Visual Studio Code是一个轻量级但功能强大的源代码编辑器，可在您的桌面上运行，并且可用于Windows，macOS和Linux。它具有对JavaScript，TypeScript和Node.js的内置支持，并具有丰富的其他语言（例如C ++，C＃，Java，Python，PHP，Go）和运行时（例如.NET和Unity）扩展的生态系统。

安装一定的扩展，实现Micropython编程及硬件支持。

当今世界学习的最重要技能是知道如何编写计算机程序。如今，计算机已进入几乎每个行业。无论是飞机上的自动驾驶仪还是自行车上的数字速度计，各种形式的计算机都围绕着我们。对于组织进行良好的扩展，计算机非常有用。纸和笔的日子已经一去不复返了。今天，为了存储和访问您的信息，您绝对需要计算机。

编程和开发人员社区的出现速度比以往任何时候都快。即将出现各种新的编程语言，它们适合于不同类别的开发人员（初学者，中级和专家）以及不同的用例（Web应用程序，移动应用程序，游戏开发，分布式系统等）。 让我们来看看2019年为工作和未来前景而学习的最佳编程语言：

在本文中，我们将讨论 Python 中的一些顶级库，开发人员可以使用这些库来解析、清理和表示数据，并在现有应用中实现机器学习。

python库是指python中完成一定功能的可复用代码集合。

根据 2019 年 2 月的 PYPL Top IDE index 的排名，Visual Studio Code 的涨势迅猛，在所有编辑器与 IDE 中排名第六，领先于其他主流的代码编辑器：Sublime、Atom 和 Vim。

可以说是已经在代码编辑器中拔得头筹。

如果你想学Python，或者你刚开始学习Python，那么你可能会问：“我能用Python做什么？”

这个问题不好回答，因为Python有很多用途。Python已在许多应用程序领域中使用，具体在官方Python的应用一节总结为：网络和互联网、数据科学、教育、桌面GUI、软件开发和商业应用，而行业人士有自己的看法。