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数据科学通常被描述为统计和编程的交叉。 本文将介绍如何在你的电脑上设置专业的数据科学环境。 这样你就可以拿到实践和流行的数据科学库。
什么是专业的数据科学环境？ 一个常见的共识是，它的出现有以下两个理由。
很多有编程语言：Python 3实践经验的数据科学家继续使用r。 特别是如果他们有很强的统计学背景。 但是，一般来说，Python是一种更通用、更通用的编程语言，可以更容易地解决从web捕获和数据清理到仪表板建模和构建，或者生产模型等更广泛的问题。 现在很多数据科学家使用Python 3。
要编辑：Jupyter Notebook——，有很多很棒的文本编辑器可以编辑Python代码。 例如，Visual Studio Code是常见的免费选择。 但是，要创建可共享的文件，可以轻松地交错注释、代码和图表。 打败Jupyter Notebook真的很难。
安装Python和Jupyter笔记本电脑最简单的方法是免费的Anaconda版本。 它还包括许多必要的数据科学包，如pandas、statsmodels和scikit-Learn。
安装过程取决于您使用的是Windows、Mac还是linux系统。 我们今天介绍的是如果安装在Windows系统上
出现一个窗口，询问Python是否提供你的信息——。 只要你愿意，就没有必要这么做。
请注意，浏览器窗口的底部下载了. exe文件。 下载完成后，单击浏览器左下角文件名右边的箭头，然后选择“打开”。
在下一个屏幕上，确保选中了“将Anaconda添加到我的路径环境”复选框。 虽然这是不建议的，但它是通过命令行访问Anaconda所必需的，在项目中工作时提供了最大的灵活性。 然后单击“安装”。
文/上海蓝盟 IT外包专家
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