在当今时代，每天都会产生海量的数据，如何存储和处理这些数据成为了技术行业的一大挑战。这就是数据科学发挥作用的地方。数据科学涉及从大量数据中提取、分析和分类信息，以便能够从中得出有意义的结论。企业利用这些数据做出更明智的决策，以增加业务利润。例如，Netflix通过分析观众的观看模式，了解他们当前正在观看哪种类型的电影或节目，他们的观看习惯是什么，以及他们特别感兴趣的内容等。基于这些信息，Netflix提出建议和决策，推出能够吸引最多观众兴趣的节目。电子商务网站也做同样的事情，分析顾客的购物模式，并将最能吸引顾客注意的产品推向市场。这些例子足以让意识到数据的巨大力量。处理这些数据就是使其变得有意义的地方。
数据科学不仅仅是机器学习和构建模型。数据质量是数据科学过程中最关键的方面。干净的数据对于构建更好的机器学习模型至关重要，因为它可以提高模型的整体性能和准确性。尽管在数据科学过程中准备和清理数据是一项非常耗时且不愉快的工作，但不能否认准备和清理数据是一个关键步骤，因为数据质量差可能导致不准确的洞察，给企业组织造成重大损失。有太多的数据源可供选择。了解选择哪种数据格式，考虑需求的成本和收集数据源，处理数据收集中的故障数据或故障，高效地将数据存储在数据库中，这些都是在现实世界中需要询问的问题的缩小版。在创建和部署模型之前涉及许多过程。因此，模型构建只是数据科学的一部分，而不是数据科学本身。维护和监控模型，必要时重新训练它，也是数据科学涉及的一些步骤。因此，仅拥有足够的算法知识和模型构建方法的实施知识是不足以使成为数据科学家的。
数据科学由数学家主导。对数据科学在企业中的实施缺乏了解，常常导致这种误解，即扎实的数学背景对于任何人追求这一领域都很重要。良好的统计和概率知识确实可以在学习数据科学的过程中提供帮助，但如果不知道作为数据科学家如何应用这些公式，这些知识就毫无用处。例如，可能知道如何计算z分数或卡方公式，但如果不，知道这些公式也不会有帮助。有许多软件可以直接计算这些值。因此，数据科学家需要的是关注统计技术的解释，而不是它们的机制。这就是为什么数据科学家不必一定是数学极客。