علم داده ریاضی و آمار، برنامه‌نویسی تخصصی، تجزیه و تحلیل پیشرفته، هوش مصنوعی (AI) و یادگیری ماشین را با تخصص موضوعی خاص ترکیب می‌کند تا بینش‌های عملی پنهان در داده‌های سازمان را آشکار کند. از این بینش ها می توان برای هدایت تصمیم گیری و برنامه ریزی استراتژیک استفاده کرد.
حجم فزاینده منابع داده و متعاقباً داده ها باعث شده است که علم داده یکی از سریع ترین زمینه های در حال رشد در هر صنعت باشد. در نتیجه، جای تعجب نیست که نقش دانشمند داده توسط هاروارد بیزینس ریویو به عنوان «جذابترین شغل قرن بیست و یکم» شناخته شد (لینک خارج از IBM قرار دارد).
سازمان ها برای تفسیر داده ها و ارائه توصیه های عملی برای بهبود نتایج کسب و کار به طور فزاینده ای به آنها متکی هستند.امروزه حوزه مالی و حسابداری از این علم بی بهره نمانده است و میتواند در تجزیخه و تحلیل صورت های مالی نیز مورد استفاده قرار بگیرد .چرخه حیات علم داده شامل نقش‌ها، ابزارها و فرآیندهای مختلفی است که تحلیلگران را قادر می‌سازد تا بینش‌های عملی را به دست آورند. به طور معمول، یک پروژه علم داده مراحل زیر را طی می کند:
Data ingestion
Data storage and data processing
Data analysis
Communicate
Data science tools
دانشمندان داده برای انجام تجزیه و تحلیل داده های اکتشافی و رگرسیون آماری به زبان های برنامه نویسی محبوب متکی هستند. این ابزارهای منبع باز از مدل سازی آماری از پیش ساخته شده، یادگیری ماشین و قابلیت های گرافیکی پشتیبانی می کنند. این زبان ها شامل موارد زیر است
یک زبان برنامه نویسی منبع باز و محیطی برای توسعه محاسبات آماری و گرافیک R Studio
Python: یک زبان برنامه نویسی پویا و انعطاف پذیر است. پایتون شامل کتابخانه های متعددی مانند NumPy، Pandas، Matplotlib برای تجزیه و تحلیل سریع داده ها است.
