事实上，这些数据量的可访问性已经允许开发专注于数据驱动的业务和技术 [2]。大数据分析可帮助组织获得新见解、做出更快和明智的决策，并降低成本 [2]。当需要分析所有这些数据时，数据科学家就会发挥作用。也就是说，数据科学家将负责帮助组织通过解析和分析数据来创建常规操作，以达到在数据上识别规律和趋势后可视化的目标[3]。
开源允许公司以非常低的成本尝试不同的工具，并找到使用特定数据科学工具的专业人士。例如，通过开源，可以找到Python开发人员，从而找到从事数据科学和机器学习框架（如 PyTorch、Tensorflow 和 Scikit-learn）的优秀开发人员，这些框架也直接使用 Python 构建。
开源允许公司和不同的利益相关者访问大量数据和不同的模型。如果没有开源，对于没有这么多可用数据和资源的小公司和个人来说，这将是一个挑战。
开源帮助人们学习并实践数据科学。借助大量可用的开源数据科学框架，对数据科学感兴趣的人能够实践他们在教科书中学到的东西。
它允许可靠的可扩展性。也就是说，无需改变软件就可以扩展计算需求或存储。
可以使用微服务进行目标开发。这将能够更快地进行部署并提高团队能力。
它允许拥有数据湖，即可以用原始格式存储数据。这能够更好地训练和部署更新的模型。
数据科学家能够使用工具来帮助他们完成工作。尽管有许多工具可以帮助处理和分析大数据，但开源软件已成为最非常理想的选择之一了，开源软件允许不同的利益相关者尝试不同的工具，并以低成本轻松访问最新的解决方案。例如， Apache open source family（如 Spark、Kafka、Hadoop、Tomcat 和 Cassandra）拥有一个完整的生态来帮助处理大数据。
无论是想要为专注于数据科学的开源项目做出贡献的软件开发人员还是用户，他们都有一些很好的项目作为起点。目前最流行的开源数据科学项目都在 GitHub上管理源代码，如果想开始学习它们，这里有一个简短的列表：
R和Python是最流行的数据科学编程语言，它们本身是开源的。
Scikit-Learn是一个用于 Python 的机器学习库 (ML)，它能够执行许多 ML 任务，例如聚类和分类。
Numpy提供了有助于数据科学的数值计算工具。
Pandas主要用于数据操作和分析。
PyTorch是一个 Python 机器学习框架，具有从原型设计到部署的许多功能。
Tensorflow用于构建和训练神经网络。
关于数据科学的云计算服务，最流行的是Amazon Web Services, Google Cloud Platform, 和Microsoft Azure。
如果想提高您的团队能力并加快部署速度，可以了解一下TARS框架。TARS是一个有助于加快处理大数据的软件的开发和部署的微服务框架。
TARS基金会是Linux基金会下的非营利性、微服务基金会，致力于建设一个强大而灵活的微服务生态系统。无论你在哪个行业，无论你使用什么技术栈，这里能助你快速实现你的创意。
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