Есть много разных фреймворков, и каждый из них используется для решения определенных задач.
Я, как человек, который использует в работе python, часто использую библиотеку pandas. В ней есть много встроенных функций для подсчета различных аналитических показателей и обработки данных, с помощью этой библиотеки удобно считывать и обрабатывать табличные данные.
Если вам нужно совершить преобразование данных (например, нормализацию), то вы можете воспользоваться встроенными функциями библиотеки scikit-learn, они отлично работают с датасетами в pandas.
Если же вас интересует глубинное обучение, то тут все зависит от задач и фреймворка. Например, в pytorch vision, который используется для обработки изображений, есть набор трансформаций для аугментации изображения.
Так что инструментов много, и их набор зависит от задач, которые вы решаете :)