1.转载数据集原链接： [URL] 2.语境 在整个数据科学领域，可以使用许多语言和工具来完成给定的任务。虽然可以使用任何一种工具，但对于数据分析师来说，使用相似的平台通常很重要，这样他们能彼此共享一些代码。了解数据科学行业的专业人员在工作中会用些什么，可以帮助他们更好地了解将来可能需要做的事情。 3.内容 在数据集中，列出了专业人员在日常工作中使用的工具和语言，数据来自Kaggle的数据科学调查，多达10000多人的答复，这些人编写了用于分析日常工作的数据代码。
为什么制造商不直接将最快的处理器构建到移动设备中？ 为什么BIOS需要电池？为什么不能只使用不需要恒定能量的存储呢？ 概率图模型技术如何应用？ 什么是车联网的数据库优化？ 如何理解机器学习中的梯度下降算法，它有什么作用？