1980 年代後半に教育用およびスクリプト用の言語として考案された Python は、それ 以来、学界や産業界の多くのプログラマー、エンジニア、研究者、そしてデータ科 学者にとって不可欠なツールとなっています。
競合するツールとしては
などがあるのはご存知でしょう。 上記のライバルたちに比して Python は大規模で成熟したエコシステムに支えられていることが特徴と考えられます。逆に言えば Python を使っていないと有効な情報が得られないことが多いようです。 この辺の事情は，ビジネスにおける Microsoft Excel，Web 開発における javascript と同じ状況だと考えられます。
- NumPy 多次元配列の操作，計算など
- SciPy 数学，科学，技術，の数値計算など
- Pandas データ処理，操作など
- Matplotlib 図など
- Scikit-Learn 機械学習のアルゴリズムを適用
- seaborn matplotlib に基づくデータ視覚化インタフェイス
- Jupyter noteboook Python を Web ブラウザ上でインタラクティブに実行
- Colaboratory jupyter notebook のクラウド版だと考えてください。別項で説明します