数据和分析为数字化转型提供了燃料，而企业充分发挥这些燃料的唯 途径是，为其统计学家、数据专家和企业分析专家提供正确的数据科学工具，从而为企业提供宝贵的洞察力。无论是用于直接统计分析、机器学习建模还是可视化，大数据科学工具对于建设数据驱动的企业文化都关重要。较近我们采访了各个行业中经验丰富的数据科学家，询问他们较常使用的工具。奇酷大数据从中精心挑选的5个工具。
Python
与用于创建自定义算法的编程方法不同，Python不是 种独特的软件，但它是很多数据科学家的。在较近数据科学网站KDnuggets对2052名用户进行的分析/数据科学软件调查中，Python被65.6%的受访者列为工具。
奇酷大数据：“我们将Python用于数据科学和后端，这为我们提供了快速开发和机器学习模型部署。对于我们来说，同样重要的是确保部署工具的安全性。”
我们使用 Python库(包括Scrapy)用于网络抓取，并能够从互联网上提取数据并将其上传到数据框架进行分析”， “同时，我们使用Pandas和NumPy Python库进行数据分析和矩阵操作。这些都有助于我们更快创建代码，而NumPy还允许复杂的广播功能。”
Python的用例非常多。我们已经成功部署Python数据科学模型，用于优化直接面向客户的营销活动和人寿保险承保，以及改善在线广告的实时定价。
这里的缺点是，Python是基于代码，这里需要高水平的编程和分析技能。
R
与Python类似，R是很多数据科学专业人员喜爱的另 种编程语言，它更加简单且更专注于数据科学。在KDnuggets调查中，R排名第三，48.5%的受访者将其列为数据科学工具之 。
R具有非常复杂的机器学习和统计功能，除Python之外的常用选择之一。这取决于具体情况，我们有多种需求，所以这两个我们都喜欢。从统计和定量社会科学方面来看，R更多些。我可以快速查看平均值、中位数和四分位数等摘要统计数据;快速创建不同的图表;以及创建测试数据集，这些可轻松地共享并导出位CSV格式。
Jupyter Notebook
从数据可视化和数据通信来看，很多数据科学团队的数据科学工具列表中还会有Jupyter Notebook。Jupyter Notebook支持R和Python，对数据访问和可视化提供强大库支持。它正成为数据科学领域的标准。Jupyter的另 个好处是，可灵活使用受欢迎的数据科学库。
Tableau
在硬数据科学团队和更多以业务为的分析人员之间，Tableau可提供良好的桥梁。“对于数据科学家和数据科学新手来说，这是很棒的工具。这是 个快速仪表板工具，可提供可视化洞察力和分析数据，它有着非常短的学习曲线。”
Tableau的可视化和报告功能的速度可为各种用户提供洞察力。
Keras
Keras是使用Python编写的开源神经网络库，以快速通过深度神经网络进行实验。并且，它能够运行在TensorFlow、微软Cognitive Toolkit或Thea。”
Kera的优势在于高维模式匹配。
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