Data Science beschäftigt sich dabei nicht zwingend mit Big Data – großen, nicht statischen Datensätzen, die zudem sehr variantenreiche, unterschiedlich strukturierte Daten aus unterschiedlichen Quellen umfassen. In der Praxis geht es häufig darum, komplexe Zusammenhänge innerhalb einer großen Menge von Daten aufzudecken. Für dieses Erkennen von Gesetzmäßigkeiten oder Mustern innerhalb der Daten sind Verfahren aus dem Machine Learning von zentraler Bedeutung.
Machine Learning bzw. Maschinelles Lernen bedient sich unterschiedlicher Methoden aus der Mathematik, unter anderem der Statistik, der linearen Algebra, der Optimierungstheorie und der Informationstheorie. Machine Learning gilt als Teilgebiet der Artificial Intelligence, Künstlichen Intelligenz, da die Fähigkeit des Lernens ein Merkmal intelligenter Systeme ist. Letztlich sind aber weder die Begriffe noch die Disziplinen völlig trennscharf.