1. Apache Hadoop: Hadoop được sử dụng để giải quyết các vấn đề tính toán phức tạp và các tác vụ đòi hỏi nhiều dữ liệu bằng cách sử dụng xử lý song song giữa các node trong clusters.
2. SAS: Công cụ thống kê đầy quyền lực này được sử dụng để khai thác dữ liệu, phân tích thống kê, ứng dụng BI, phân tích thử nghiệm lâm sàng và phân tích chuỗi thời gian.
3. Tableau: Hiện thuộc sở hữu của Salesforce, Tableau là một công cụ trực quan hóa dữ liệu.
4. TensorFlow: Được phát triển bởi Google và được cấp phép theo Giấy phép Apache 2.0, TensorFlow là một thư viện phần mềm dành cho học máy thường được sử dụng để đào tạo và suy luận về deep neural networks.
5. DataRobot: Nền tảng học máy tự động này được sử dụng để xây dựng, triển khai và duy trì AI.
6. BigML: BigML là một nền tảng học máy khác. Nó tập trung vào việc đơn giản hóa việc xây dựng và chia sẻ tập dữ liệu và mô hình.
7. Apache Spark: Công cụ phân tích hợp nhất này được thiết kế để xử lý dữ liệu quy mô lớn, với hỗ trợ làm sạch, chuyển đổi dữ liệu, xây dựng mô hình và đánh giá.
8. RapidMiner: Nền tảng khoa học dữ liệu này nhằm hỗ trợ các nhóm, với hỗ trợ chuẩn bị dữ liệu, học máy và triển khai mô hình dự đoán.
9. Matplotlib: Thư viện vẽ đồ thị mã nguồn mở cho Python này cung cấp các công cụ để tạo hình ảnh trực quan tĩnh, động và tương tác.
10. Excel: Phần mềm excel của Microsoft có lẽ là công cụ BI (Business Intelligence) được sử dụng rộng rãi nhất hiện nay. Nó cũng tiện dụng cho các nhà khoa học dữ liệu, làm việc với các bộ dữ liệu nhỏ hơn.