Нет однозначного мнения о том, какие библиотеки Python наиболее важны для Data Science. Несколько популярных и широко используемых библиотек:

• Pandas. 15 Библиотека для работы с табличными данными, такими как CSV, Excel, SQL, JSON. 1 Предоставляет инструменты для сбора, очистки и моделирования данных. 5
• Scikit-learn. 25 Библиотека для машинного обучения в Python. 2 У неё есть множество алгоритмов и инструменты для предобработки данных и оценки моделей. 2
• TensorFlow. 15 Библиотека для создания нейронных сетей. 5 Использует многомерные массивы (тензоры), которые позволяют производить несколько операций на одних входных данных. 5
• Keras. 15 Высокоуровневое API для глубокого обучения. 1 Библиотека позволяет создавать и обучать нейронные сети с помощью простого и интуитивного интерфейса. 1
• Statsmodels. 1 Библиотека для статистического анализа данных. 1 Предоставляет множество методов для разных задач, таких как линейные и обобщённые линейные модели, анализ временных рядов и другие. 1
• PyTorch. 1 Используется для компьютерного зрения, обработки естественного языка и создания нейросетей. 1
• Hugging Face. 1 Один из лидеров в области NLP и машинного обучения. 1 Библиотека имеет широкий выбор предварительно обученных моделей, таких как BERT, GPT, RoBERTa. 1
• SciPy. 12 Библиотека для научных и инженерных вычислений. 2 Включает модули для оптимизации, интеграции, интерполяции, обработки сигналов и изображений. 2