Jupyter ، به عنوان یک نوت بوک محاسباتی شناخته می شود، یکی از ابزارهای متن باز(open-source) علوم داده است که در سال 2014 از پروژه پایتون متولد شد و از آن زمان به دلیل امکان ترکیب کد نرم افزار، پشتیبانی از محاسبات علمی در همه برنامه ها به شهرت رسید. زبان هایی مانند Python ، Julia ، R و Fortran ، در میان ده ها زبان دیگر (به طور دقیق بیش از 40 زبان).
دانش داده برای افرادی که به استخراج، دستکاری و تولید دیدگاه و فهم از داده های بزرگ(Big Data) علاقه مند هستند، به شغلی بسیار پر سود تبدیل شده است. برای استفاده کامل از توان و قدرت علم داده، دانشمندان اغلب نیاز به کسب مهارت در پایگاه داده، ابزارهای برنامه نویسی آماری و مجسم سازی آنلاین داده ها دارند.
شرکت ها برای تقویت فرایندهای تجزیه و تحلیل خود، ساخت یک استراتژی مبتنی بر محاسبات که ارزیابی های آنها را تقویت کند و جهت به دست آوردن فهم و بینش دقیق از داده های خود به دانشمندان داده احتیاج دارند و این موجب می شود که ابزارهای علوم داده طراحی و مورد استفاده قرار گیرند. البته ابزارهای زیادی در این زمینه وجود دارند و انتخاب ابزارهای خوب کار ساده ای نیست و می تواند وقت گیر و اغلب گیج کننده باشد. همچنین دانشمندان داده در حوزه های مختلفی از قبیل دانشگاه ها گرفته تا شرکت های فناوری اطلاعات، به کار گرفته می شوند.