數據科學是一門綜合學科，目標是從數據中得到有價值的資訊和洞見，從而協助決策。由於其目標比較寬泛，它涉及眾多學科的技巧，包括數學、統計學、計算機科學、商業智能等。隨著近年數據以驚人的速度增長，數據科學便成為一門顯學。
數據科學和人工智能的關係緊密，但並不是同一回事。人工智能的某些分支，例如機器學習，強調智慧行為必須從數據中學習，因此機器學習便成為數據科學的其中一門核心技能。然而，數據科學的其它領域，例如數據可視化，與人工智能無關。
相比人工智能，數據科學更像是一門實踐科學，強調怎樣在商業環境中利用數據獲得競爭優勢。數據科學亦關注一些工程問題，包括如何讓機器學習模型能夠大規模使用，服務數以百萬計、甚至億計的用戶。相比之下，人工智能更關注演算法的原理。
