数据科学技术Python库数据集PythonLibrariesforDataScienceDataset-elakapoor
数据来源：互联网公开数据
标签：数据科学，Python，数据集，机器学习，数据分析，编程工具，学术资源，技术文档
数据概述： 该数据集包含来自Python数据科学领域的常用库和工具的信息，记录了数据科学和机器学习任务中常用的Python库的详细资料。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围从2010年到2023年，涵盖近年来流行的库和工具。
地理范围：数据覆盖全球范围内的开源社区和学术资源，主要来自GitHub，PyPI等平台。
数据维度：数据集包括库的名称，版本，功能描述，开发者，依赖项，应用领域，评分和用户评价等信息。
数据格式：数据提供CSV格式，方便进行数据分析和处理。
来源信息：数据来源于GitHub，PyPI等开源平台的公开文档和社区贡献，已进行标准化和清洗。
该数据集适合用于数据科学和机器学习领域的研究和应用，特别是在库选择，性能比较，技术选型等任务中具有重要价值。
数据用途概述： 该数据集具有广泛的应用潜力，特别适用于以下场景：
研究与分析：适用于数据科学工具的比较研究，库的功能分析及趋势预测，如不同库的性能对比，应用场景分类等。
行业应用：可以为数据科学团队和开发者提供数据支持，特别是在工具选型，项目开发和技术优化方面。
决策支持：支持数据科学项目和机器学习任务的工具选择和技术路线优化。
教育和培训：作为数据科学和编程课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解Python库的功能和应用方法。
此数据集特别适合用于探索数据科学技术工具的特性和趋势，帮助用户实现高效的技术选型，提升数据科学项目的开发效率和效果。
