建模可以帮助数据科学家更快、更准确地完成数据分析和建模任务，让他们轻松成为数据科学家的原因如下
Pydas等，这些库提供了丰富的数据处理、可视化和机器学习工具，能够快速完成各种数据科学任务。
语言简单易学，语法简洁，容易理解和编写，使得数据科学家可以更快速地处理数据和构建模型。
dowsux、MacOS等，可跨平台运行，提高了数据科学家的工作效率。
社区庞大，有大量的文档、教程和开源项目，数据科学家可以得到很好的支持和帮助。
建模常常与Jupyter Notebook等交互式开发环境结合使用，能够快速迭代和验证模型，提高了数据科学家的工作效率和模型准确率。
建模为数据科学家提供了一种高效、灵活、易用的数据分析和建模工具，让他们可以更快、更准确地完成各种数据科学任务，轻松成为数据科学家。