La science des données est l'étude de l’extraction automatisée de connaissance à partir de grands ensembles de données. Plus précisément, la science des données est un domaine interdisciplinaire qui utilise des méthodes, des processus, des algorithmes et des systèmes scientifiques pour extraire des connaissances et des idées à partir de nombreuses données structurées ou non . Elle est souvent associée aux données massives et à l'analyse des données. Elle utilise des techniques et des théories tirées de nombreux domaines dans le contexte des mathématiques, des statistiques, de l'informatique, de la théorie et des technologies de l'information, parmi lesquelles : l’apprentissage automatique, la compression de données et le calcul à haute performance. La science des données produit des méthodes de tri et d’analyse de données de masse afin d’en extraire des informations utiles. Pour cela, elle se met en œuvre selon quatre étapes : La fouille, Le nettoyage/formatage, Le traitement : Traitements classiques, Apprentissage automatique, Visualisation de données, L'exploitation des résultats sous forme de tableaux de bord et d'outils d'aide à la décision, de la publication de résultats (interne à l'entreprise, ou publics) Le spécialiste de science de données est donc souvent appelé à faire appel aux statistiques et au traitement du signal. Il s'attelle donc à la classification, au nettoyage, à l'exploration et à l'analyse de bases de données plus ou moins interopérables. Cette discipline est issue de l'apparition et du développement des bases de données et de l'Internet et répond aussi à la complexité croissante et au volume en croissance exponentielle du nombre de données numériques disponibles dans le monde (infobésité). Elle a reçu beaucoup d'attention dernièrement grâce à l’intérêt grandissant pour les "données massives". Cependant, la science des données ne se limite pas à l’étude de bases de données pouvant être qualifiées de "données massives".