• OpenRefine er et værktøj til oprensning af data
• Programmet gør det let at danne overblik og rydde op i rodede datasæt med inkonsekvent brug af række- og kolonnenavne
• Ved hjælp af forskellige filtre kan programmet transformere tekstdata til et format, der gør det mere egnet til videre analyse
• OpenRefine kan også bruges til at berige datasæt med metadata om f.eks. sprog og geografi gennem eksterne API’er
• AU Library tilbyder hjælp til at komme i gang med OpenRefine 
• Læs mere om OpenRefine

• Python er et programmeringssprog med mange anvendelsesmuligheder
• Python kan bl.a. bruges til indsamling, oprensning, analyse og visualisering af data
• Det kan også bruges til automatisering af tilbagevendende opgaver
• Python er fri open-source software, og der findes udvidelsespakker til ethvert formål
• AU Library tilbyder hjælp til at komme i gang med Python
• Læs mere om Python

Kom i gang med Python

• Python.org, Python for Beginners 
• McKinney, Wes. Python for Data Analysis
• Sweigart, Al. Automate the Boring Stuff with Python

• R er et programmeringssprog og miljø til statistisk databehandling og grafik
• R kan udvides med programpakker til specialiserede opgaver såsom analyse og visualisering af forskellige datatyper
• RStudio er et integreret udviklingsmiljø, som gør det lettere at arbejde i R
• R kan køres på forskellige UNIX-platforme og lignende systemer, Windows og MacOS styresystemer
• R er frit tilgængeligt inden for licensen Free Software Foundations’s GNU General Public License
• AU Library tilbyder hjælp til at komme i gang med R og RStudio
• Læs mere om R og RStudio

Kom i gang med R

• Wickham, Hadley, and Garrett Grolemund. R for Data Science
• Grolemund, Garrett. Hands-on Programming with R: write your own functions and simulations
• Silge, Julia and David Robinson. Text Mining with R: a Tidy Approach