LIMPIEZA DE DATOS
Los datos deben estar libres de imperfecciones, como formato inconsistente, valores perdidos, etc. La manipulación de datos le permite llevarlos  a un nivel uniforme que se puede procesar más fácilmente. 

LENGUAJES DE PROGRAMACIÓN Y SOFTWARE
Los  datos que se manejan están procesar que provienen de una variedad de fuentes y en diferentes formatos están llenos de errores ortográficos, duplicaciones, información errónea y formatos incorrectos que pueden confundir sus resultados. Para presentar correctamente los datos, es importante extraer los datos, limpiarlos, analizarlos y visualizarlos. 

ESTADÍSTICA
Un científico de datos debe poseer una sensibilidad estadística racional para aplicar la prueba más relevante para realizar interpretaciones orientadas a resultados. El conocimiento sólido del álgebra lineal y el cálculo multivariable ayuda a crear rutinas de análisis.

INTELIGENCIA ARTIFICIAL Y MACHINE LEARNING
Potencia las máquinas al proporcionar inteligencia en el sentido real para minimizar la intervención manual a niveles extremos. El aprendizaje automático funciona con algoritmos automatizados para obtener reglas y analizar datos.

MICROSOFT EXCEL
Incluso antes de que existiera cualquiera de las herramientas modernas de análisis de datos, MS-Excel había estado ahí. Probablemente sea la herramienta de datos más antigua y popular.