مهارت‌های کلیدی برای تبدیل شدن به یک داده‌پرداز شامل برنامه‌نویسی، آمار، یادگیری ماشین، تجسم داده و دانش حوزه مورد نیاز است.

داده‌های علمی بر تخریب بینش‌ها از داده‌ها با استفاده از تکنیک‌ها و الگوریتم‌های مختلف تمرکز دارد، در حالی که تحلیل داده بر تجزیه و تحلیل داده‌ها برای اطلاع‌رسانی تصمیم‌گیری تمرکز دارد.

نقش یک داده‌پرداز در یک شرکت تجزیه و تحلیل داده‌ها، ساخت مدل‌های پیش‌بینی و ارائه بینش‌ها برای کمک به تصمیم‌گیری‌های مبتنی بر داده است.

زبان‌های برنامه‌نویسی معمول در علم داده شامل پایتون، R و SQL می‌شود.

یادگیری نظارت‌شده شامل آموزش یک مدل بر داده‌های برچسب‌خورده است، در حالی که یادگیری بدون نظارت شامل آموزش یک مدل بر داده‌های برچسب‌نخورده است.

پاک‌سازی داده در علم داده اهمیت دارد زیرا اطمینان حاصل می‌شود که داده دقیق، کامل و سازگار است که برای ساختن مدل‌های قابل اعتماد ضروری است.

یادگیری ماشین زیرمجموعه‌ای از علم داده است که شامل ساخت مدل‌هایی است که می‌توانند از داده یاد بگیرند و پیش‌بینی یا تصمیم‌گیری کنند بدون اینکه به صورت صریح برنامه‌نویسی شوند.

طبقه‌بندی شامل پیش‌بینی یک نتیجه دسته‌ای است، در حالی که رگرسیون شامل پیش‌بینی یک نتیجه پیوسته است.

تعادل بین سوژه و واریانس مفهوم کلیدی در یادگیری ماشین است که به تعادل بین توانایی یک مدل در گرفتن الگوهای پایه در داده‌ها (سوژه) و توانایی آن در عمومی‌سازی به داده‌های جدید و دیده‌نشده (واریانس) اشاره دارد.

بیش‌برازش رخ می‌دهد زمانی که یک مدل در داده‌های آموزش خوب عمل می‌کند اما در داده‌های جدید و دیده‌نشده بد عمل می‌کند، که نشان دهنده این است که مدل نویز در داده را یاد گرفته است به جای الگوهای پایه.

اعتبارسنجی متقابل یک تکنیک استفاده شده برای ارزیابی عملکرد یک مدل با تقسیم داده به چند زیرمجموعه و آموزش مدل بر ترکیب‌های مختلف از زیرمجموعه‌ها می‌باشد.

مهندسی ویژگی فرآیند انتخاب، تبدیل و ایجاد ویژگی‌های جدید از داده‌های خام برای بهبود عملکرد یک مدل یادگیری ماشین است.

یادگیری عمیق زیرمجموعه‌ای از یادگیری ماشین است که شامل ساخت شبکه‌های عصبی با چند لایه برای یادگیری الگوهای پیچیده در داده‌ها می‌شود.

تجسم داده در علم داده اهمیت دارد زیرا به کمک آوردن بینش‌ها و یافته‌های از داده به صورت روشن و قابل فهم کمک می‌کند.

داده‌های ساختاری داده‌هایی هستند که در یک فرمت پیش‌تعیین شده، مانند جداول یا صفحات اکسل، سازماندهی شده‌اند، در حالی که داده‌های بی‌ساختاری داده‌هایی هستند که فرمت پیش‌تعیین شده‌ای ندارند، مانند متن، تصاویر یا ویدیوها.

پردازش زبان طبیعی زیرمجموعه‌ای از علم داده است که شامل تجزیه و تحلیل و تفسیر داده‌های زبان انسانی، مانند متن، گفتار و تحلیل احساسات می‌شود.

استخراج داده زیرمجموعه‌ای از علم داده است که بر استخراج الگوها و دانش از مجموعه داده‌های بزرگ با استفاده از تکنیک‌های آماری و یادگیری ماشین تمرکز دارد.

علم داده تاثیر قابل توجهی بر صنایع مختلف از جمله بهداشت، مالی، بازاریابی و خرده فروشی داشته است، با اینکه شرکت‌ها را قادر می‌سازد تصمیم‌گیری‌های مبتنی بر داده انجام دهند و عملکرد خود را بهبود بخشند.

چالش‌های معمول در پروژه‌های علم داده شامل مسائل کیفیت داده، کمبود دانش حوزه، بیش‌برازش و قابلیت تفسیر مدل‌ها می‌شود.