1樓：
不同意R就足夠了，也不同意pandas就足夠了，哪怕只做資料處理
只用這兩個工具，永遠不會明白什麼是資料結構，也無法具有程式設計師的思維方式，DS需要統計+計算機。資料科學家這麼高階的名詞，不是只拿工具做上層的應用
業務分析做的好，可以說是好的分析師，程式編的溜，可以說是好的工程師。科學家起碼要有點區別吧
2樓：
對於絕大多數的資料分析問題
import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt就足夠了
pandas的DataFrame結構作為資料的容器，pandas和numpy提供資料處理的函式和方法，matplotlib用來作圖
剩下的，比如scipy在求解最優化問題或者數值積分有時會用一下但是用的不多；要是樓主還玩機器學習的話再加上scikit-learn
總之，最最常用的還是一開頭列的那三個
3樓：肖凱
pattern_classification/python_data_libraries.md at master · rasbt/pattern_classification · GitHub
4樓：唐學偉
掌握到熟練使用pandas為止
有人說掌握R即可，我不太同意。
據我所知，目前北美幾大著名創業公司採用的都是scikit，比如airbnb、Strip等大量使用機器學習的公司都是採用Python下的Scikit。
可以參照如下鏈結
5樓：
會不會都行. R在這方面屬於新秀, 到目前為止這個領域還是spss, stata, sas, matlab和R的天下.
如果一定要選python, 那麼也僅需要掌握基本語法, 常用資料結構和關於資料處理還有統計的那些包就夠了.
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