1. Excel: 作为数据处理的入门工具，Excel提供了基础的数据分析功能，如排序、筛选、Pivot Tables（数据透视表）、图表制作和简单的公式计算。

2. SQL: 用于从数据库中提取和管理数据，是数据科学家必须掌握的技能，它帮助进行数据整合和查询。

3. Python: 目前非常流行的数据科学编程语言，因其免费、功能强大且拥有丰富的库（如NumPy、Pandas、Matplotlib、Scikitlearn等）而受到青睐，适合数据清洗、分析、建模和可视化。

4. R语言: 另一种广泛用于统计分析和图形表示的语言，特别适合复杂的统计计算和数据可视化。

5. 数据可视化工具: 包括Power BI、Tableau等，这些工具帮助将数据转换为易于理解的图表和仪表板，对于数据报告至关重要。

6. 版本控制: 如Git，用于代码和项目文件的版本管理，是团队合作中的重要工具。

数据科学的基本工具是什么

7. 大数据处理框架: 如Hadoop和Spark，用于处理大规模数据集，Hadoop包括HDFS、MapReduce等组件，而Spark提供更高效的内存计算能力。

8. 机器学习和深度学习库: 包括Scikitlearn、TensorFlow、PyTorch和Keras，这些库支持构建、训练和部署机器学习模型。

9. 统计和数学软件: 如SAS、SPSS、Stata，虽然在学术界和特定行业仍然广泛使用，但在现代数据科学中，Python和R往往提供了更灵活的替代方案。

10. 编程环境和IDE: 如Jupyter Notebook、Anaconda、RStudio，提供交互式编程和数据分析环境。

掌握这些基本工具，结合良好的数学和统计学基础，能够帮助初学者进入数据科学领域，并逐步向更高级的数据分析和建模工作发展。