1. Pandas - основная библиотека для работы с данными в формате таблиц (DataFrame). Позволяет выполнять операции по фильтрации, сортировке, агрегации данных и многое другое.

2. NumPy - библиотека для работы с многомерными массивами данных (ndarray). Предоставляет эффективные функции для математических операций, включая линейную алгебру.

3. Matplotlib - библиотека для создания статических, а также интерактивных графиков и визуализаций данных.

4. Seaborn - более высокоуровневая библиотека для визуализации данных, которая основана на Matplotlib. Предоставляет более красивые и информативные графики по умолчанию.

5. SciPy - коллекция алгоритмов и математических функций для научных и инженерных приложений, включая статистику, оптимизацию, интеграцию и многое другое.

6. Scikit-learn - библиотека машинного обучения, предоставляющая простой и эффективный инструментарий для анализа данных и построения моделей машинного обучения.

7. Statsmodels - библиотека для оценки статистических моделей, выполнения тестов и исследования данных.

8. NLTK (Natural Language Toolkit) - библиотека для обработки естественного языка, предоставляющая инструменты для токенизации, стемминга, лемматизации текста и многое другое.

9. TensorFlow и PyTorch - библиотеки для глубокого обучения и построения нейронных сетей. TensorFlow разработан Google, а PyTorch - Facebook. Обе платформы используются для создания и обучения сложных моделей глубокого обучения.

10. Bokeh - библиотека для создания интерактивных визуализаций на веб-страницах. Позволяет строить сложные визуализации с использованием JavaScript и HTML.

Сохраняем и берем на вооружение😉