Estruturas de dados customizadas são definidos pelo usuário cientista/analista de dados que permitem organizar e manipular informações de maneira específica, adaptando-se às necessidades de uma análise de dados. Ao contrário das estruturas built-in, que são fornecidas pela linguagem de programação, as estruturas customizadas permitem a criação de tipos complexos que podem incluir múltiplos comportamentos. Elas incluem as seguintes estruturas:

• Filas -> Coleção de itens que usa o conceito FIFO, onde o primeiro a entrar é o primeiro a sair.
• Pilhas -> Coleção de itens que usa o conceito LIFO, onde o último a entrar é o primeiro a sair.
• Árvores -> Armazenamento do tipo hierárquico que facilita operações rápidas de busca, inserção e remoção de dados.
• Grafos -> Estruturas que estabelecem interações complexas entre dados, compondo-se de nós e arestas.
• Hashmaps -> São considerados estruturas mais complexas e úteis empregando dicionário e ideia de pares chave-valor.

Outra estrutura pertencente são as Listas Encadeadas, ou também chamada de Listas Ligadas. De maneira mais técnica, são uma estrutura de dados linear orientado por nós, como também são habitualmente vistas em aplicações que exigem muitas inserção e remoção de dados. Cada nó contém um valor e um ponteiro (ou referência) para o próximo nó na sequência.

Este tipo de armazenamento é mais valorizado do que listas normais devido a melhor performance de inserção e remoção acompanhado da flexibilidade de tamanho conforme o necessário. Uma desvantagem seria o acesso, uma vez que é sequencial, isto é, é necessário percorrer a lista a partir do início até encontrar o valor desejado.

Exemplificando, quando se exclui um item numa lista, existe uma reordenação das posições, enquanto, numa lista encadeada, ele apenas irá pular o valor excluído sem ordenar, dando mais praticidade. Outrossim, para as arrays também é comum impor o tamanho exato, enquanto, a estrutura de dados do assunto é sob demanda de tamanho.