2024年的十大数据科学工具包括Python编程语言、R编程语言、Numpy、Seaborn、Pandas、Jupyter笔记本、R工作室、Apache Spark、Hadoop、Hugging Face、TensorFlow、Scikit-learn、SQL、MySQL、MongoDB、Microsoft Excel、Tableau、Power Bi、IBM统计软件和SAS统计分析系统。这些工具可帮助数据科学家和分析师从数据中提取有洞察力的信息，进行数据清理、操作、可视化和分析。

韦斯·麦金尼回顾了数据科学工具的发展，提到了Apache Arrow、Ibis、RAPIDS、DuckDB和Velox等项目，讨论了数据交换、查询处理和编程接口的模块化，以及硬件加速和数据分析的中间表示的重要性。他预测未来几年将有更多投资在用户界面生产力方面。