数据科学是一个 跨学科领域，它结合了统计学、信息科学和计算机科学的科学方法、系统和过程，以数据为研究对象，特别是大数据。数据科学的目标是通过结构化或非结构化数据提供对现象的洞察，并帮助组织实现数据的价值。
数据科学的主要内涵包括：
研究数据本身：
探索数据的类型、状态、属性及变化形式和规律。
为其他科学研究提供新方法：
称为科学研究的数据方法，旨在揭示自然界和人类行为现象和规律。
利用数据学习知识：
通过数据获取、处理、分析等过程，生产数据产品。
跨学科整合：
结合了应用数学、模式识别、机器学习、数据可视化、数据仓库以及高性能计算等多个领域的理论和技术。
数据驱动决策：
为商业决策、科学研究、医疗健康、金融风控等各行各业提供数据驱动的解决方案。
数据科学的工作步骤通常包括：
数据采集：
从网络、智能手机、客户、传感器等来源收集数据。
数据处理：
清洗、整理和转换数据，以便进行分析。
数据分析：
运用统计学、机器学习、数据挖掘等方法提取有价值的信息和洞察。
数据可视化：
将分析结果以图形、图表等形式呈现，便于理解和决策。
行动和决策：
根据分析结果采取行动，实现数据的价值。
总的来说，数据科学是一个不断发展和演进的领域，它利用先进的分析工具和技术，帮助组织从海量数据中提取有价值的信息，以支持决策制定和战略规划。