機器學習和數據挖掘的工具有很多，首先需要確定自己選用的編程語言，比如說Python是一種通用語言，具有高質量的機器學習和數據分析庫，非常適合快速原型設計；C++是用于CUDA并行計算的中級語言，可以開發在實時約束下直接與硬件交互的驅動程序和軟件，應用很廣泛；還有R語言，適合統計計算和圖形，是統計，可視化和數據分析的語言和環境，可以實現快速數據分析和可視化等等。

用于數據分析和可視化工具的有pandas，用于增強分析和建模的Python數據分析庫；matplotlib，用于高質量可視化的Python機器學習庫；jupyternotebook，用于交互式計算的免費Web應用程序，可實時創建代碼和共享文檔，開發和執行代碼；還有Tableau，用于數據科學和商業智能的數據可視化工具。

還有一些機器學習庫，比如Numpy，使用Python進行科學計算的擴展包；scikit-learn，一個開源的Python機器學習庫，集成了很多機器學習算法等等。

一些機器學習/深度學習框架工具，包括Tensorflow、Caffe、Pytorch、Keras、CNTK、MXNET、Theano在內的十幾種深度學習框架，最常用的、用的最多的是Tensorflow和Caffe。