在当今数字化时代，数据已成为企业最宝贵的资产之一。数据科学作为一种新兴领域，通过运用各种方法、流程、算法和技术，从海量的结构化和非结构化数据中提取有价值的知识和洞察。数据科学不仅包括数据挖掘、机器学习和大数据，还融合了数学、统计学、计算、领域知识和信息科学等多个领域的理论和技术。本文将深入探讨对数据科学技能发展和独特实用项目创建极为有帮助的工具。
GitHub是一个代码托管平台，支持版本控制和协作。它的核心优势在于版本控制系统，允许开发者在不影响原始项目完整性的情况下与其他开发者无缝协作。GitHub上的项目大多是开源软件，超过6500万开发者在此平台上共同塑造软件的未来。对于数据科学家而言，GitHub不仅是代码展示和讨论项目的平台，也是基本技能要求之一。数据科学家使用GitHub的原因与软件工程师相同，包括协作、项目修改以及追踪和回滚更改的能力。GitHub免费且开放，为开发者提供了展示项目和与社区中其他杰出数据科学家合作的最佳场所。
集成开发环境（IDE）是一个为开发者提供全面编码和开发设施的软件平台。它是一个编码工具，允许更高效地编写、测试和调试代码，因为这些IDE通常提供代码补全或通过高亮显示提供代码洞察。IDE在数据科学（DS）和机器学习（ML）的发展中扮演着重要角色，因为它拥有丰富的库。选择合适的IDE以满足需求通常是最重要的任务。以下是一些适合数据科学和机器学习的IDE列表：
一个好的IDE就像数据科学家的助手，帮助编译、调试、测试代码，并使其无误。