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本章首先通过数据来说明Python语言在数据科学实践中举足轻重的地位，同时对Python编程的特性做了简要介绍。
接着详细介绍了Anaconda套件。其中主要说明了Anaconda的重要功能，介绍了Anaconda的下载和安装方法，同时比较了两个常用的环境和工具包管理工具Navigator和Prompt。此外，还针对Conda进行了比较详细的介绍。
然后对Anaconda套件中广泛使用的工具Jupyter Notebook进行了介绍。主要说明了其在使用中的优势、使用界面及一些基本的使用方法。
之后针对Jupyter Notebook中的一大特色——标记（Markdown）单元格进行了单独的说明。主要介绍了Markdown的入门知识及一些基础和扩展的语法。
最后介绍了Anaconda套件中的一个用于科学计算的集成开发环境Spyder。主要说明了其特点、用户界面组件及其核心构建模块。
通过本章的介绍，相信大家对于如何基于Python搭建数据科学环境有了自己的认识，对Python的Anaconda套件也有了一定的了解。