自然語言處理等高級文本分析技術不斷進化，有助於從非結構化的文本資料(如社群網站留言)提取信息和商業智能。
數據分析工具：老牌的統計軟體SPSS、SAS功能較受侷限，在大數據領域領航的是R和Matlab，兩者的語法和功能函數相近，但最大差別在於Matlab是昂貴的商業軟體，R則是免費開放程式碼，因此成為數據科學界最受歡迎的語言。R學習簡單、直觀好用，有各式各樣的軟體包或函數庫可運用，而且GUI (圖形使用介面)與繪圖功能做得很好，所以擁有龐大的使用者社群，不斷向其貢獻新內容。
資料庫：大數據的主要特色，就是包含大量非結構化∕半結構化的資料，因此資料庫方面，在以結構化查詢語言(SQL)為基礎的關聯式資料庫(RDMBS)之外，湧現眾多新興的NoSQL資料庫，它們從早期的「No SQL」(不用SQL)，後來演變為「Not only SQL」(不只用SQL)，結合關聯式與非關聯式資料庫的優點。因此對於想從事數據科學的人，SQL仍是不可廢的基本功。
軟體工程師出身者：首先要學習向量化運算，這是R和Matlab很重要的概念。再來是學習高級的統計分析技巧，以及資料探勘、機器學習、預測分析等數據處理的新知識；如果還不知道什麼是集群分析、模式識別，最好多花一點時間用心學。此外還得稍微熟悉一下數據視覺化工具，因為大部分的程式語言都無法提供美觀、高品質的數據視覺呈現。
統計背景出身者：統計學的樣本數，無法和大數據相提並論。因此首先必須熟悉MapReduce架構及配套工具，主要是Hadoop (包括Pig、Hive)或Spark。如果沒時間學這麼多東西，或許可以試著用現成整合好的分析平台如IBM的BigInsights。而寫程式的能力也不可或缺，除了R語言外，至少還要學習一種物件導向的程式語言，其中Python是很好的入門，若是能通曉C++更佳，再搭配一些IDE (整合開發環境)像是Eclipse，使用起來會更得心應手。可以試著用這些新學會的語言，寫一些你以往在統計工作中用過的算法。除此之外，還需要懂得資料庫操作語言，先從SQL起步，再進一步學習NoSQL。
資料庫管理師出身者：本身已經精通SQL，學習可由近而遠，先從Hadoop生態系統的資料查詢語言Hive切入，試著動手建立一個HBase資料庫，同時延伸學習其他NoSQL語言。由於所學背景缺乏統計學與機器學習的訓練，因此這方面需要投注較多精力。若想節省時間，並且讓學習過程更有樂趣，可以一邊看書學習統計與數據分析，一邊在R、Matlab實作練習。最後是要熟悉資料視覺化工具的運用，使數據意義更容易為外界理解。