Wprowadzenie do narzędzi Data Science

Jeszcze kilka(naście) lat temu, osoby zajmujące się data science poruszały się, co do zasady, w obrębie najważniejszych bibliotek wybranego języka - R albo Pythona. W miarę upływu czasu oraz rozrastania się społeczności praktyków, dostępnych narzędzi, a także upowszechniania się praktyk związanych z zarządzaniem projektem DS, pojawiło się wiele nowych rozwiązań, które w zasadzie trzeba znać i umieć wykorzystać, aby skutecznie poruszać się w profesjonalnych projektach DS.

W ramach tej sekcji zostaną przedstawione najistotniejsze spośród nich. Lista oczywiście nie jest wyczerpująca, oraz będzie się zmieniać z upływem czasu: nie ma miesiąca, by nie pojawiło się nowe narzędzie, które zasługuje na uwagę.