Andmeteadus

Andmeteadus on interdistsiplinaarne valdkond, milles kasutatakse mitmeid tehnikaid ja lähenemisi, et saada teadmisi ja sügavamat arusaamist struktureeritud ja struktureerimata andmetest. Andmeteadus on seotud andmekaeve ja suurandmetega.
Andmeteadus ühendab statistika, andmete analüüsi ja nendega seotud meetodid "mõistmaks, analüüsimaks tegelikke nähtusi" andmete abil. Andmeteadus kasutab matemaatika, statistika, informaatika, valdkondlike teadmiste ja infoteaduste valdkondadest pärinevaid tehnikaid ja teooriaid. Turingi auhinna võitja Jim Gray kujutab andmeteadust ette teaduse "neljanda paradigmana" (empiirilise, teoreetilise, arvutusliku ja nüüd andmetest juhitavana) ning väitis, et "kõik teaduses on infotehnoloogia mõju tõttu muutumas" ja rääkis andmete üleküllusest.
Andmeteaduse mõiste.
Kuigi mitmed uurijad on püüdnud andmeteadust defineerida, puudub sellel üks kindel ja üldtunnustatud määratlus.
Seejuures ollakse üksmeelel, et andmeteadus tegeleb suurandmetest väärtuslike mustrite tuvastamise ja kaevandamisega, andmete muutmisega informatsiooniks ja teadmisteks. Andmeteadus hõlmab kõiki tegevusi, mis aitavad andmete põhjal kasulikke otsuseid teha. Andmeteadus ei ole eraldi eesmärk – see on kogum meetodeid, mis aitab juba seatud eesmärke paremini saavutada, kasutades selleks andmeid.
Mõiste seos statistikaga.
Statistikud koos Nate Silveriga on väitnud, et andmeteadus pole eraldiseisev valdkond ja teda võib pidada uueks statistika nimetuseks. Leidub arvamusi, et andmeteadus erineb statistikast, kuna keskendub probleemidele ja meetoditele, mis on ainuomased vaid digitaalsel kujul esinevatele andmetele. Stanfordi professor David Donoho arvates ei erista andmeteadust statistikast andmekogumite suurus ja masinarvutuste kasutamine. Tema hinnangul nimetavad paljud ülikoolide oma õppekavade analüüsi- ja statistika õppeaineid andmeteadusena reklaami eesmärgil. Tema kirjelduses on andmeteadus rakendusvaldkond, mis on välja kasvanud traditsioonilisest statistikast. Kokkuvõtvalt võib andmeteadust pidada rakendusstatistika haruks.
Andmeteaduse soovituslik töötsükkel.
Autorite Il-Yeol Songi ja Yongjun Su hinnangul peaks andmeteadlane oma töös läbima kaheksa etappi.
Rakendusvaldkonnad.
Andmeteadust rakendatakse aina rohkem paljudes valdkondades, sealhulgas äris, majanduses, tööstuses, hariduses, füüsikas, tervishoius, põllumajanduses, poliitikas, juhtimises, turunduses, transpordikorralduses, linnaplaneerimises, kosmoseteaduses ja sotsioloogias. Enim on suurandmete kasutamisest kasu saanud näiteks jaemüük, telekommunikatsioon, nõustamine, tervishoid, lennutransport, ehitus, toiduainetetööstus, tootmine, tööstusvahendid, autotööstus, klienditeenindus, finantsteenused, kirjastamine ja logistika.
Andmeteaduse rakendusvaldkonnad on näiteks: 
Andmeteadlase oskused.
Andmeteadlane otsib suurtest andmekogumitest mustreid ja seoseid kasutades mitmesuguseid vahendeid, tehnikaid ja kriitilist mõtlemist, et pakkuda reaalse eluga seotud andmekesksele probleemidele kasulikke lahendusi. Andmeteadlase elukutset on peetud üheks 21. sajandi kõige olulisemaks. Ameerika Ühendriikide tööotsinguportaal Glassdoor tunnistas andmeteadlase 2018. aastal parimaks ametiks. Andmeteadlased vajavad komplekssete probleemide lahendamiseks laiapõhjalisi teadmisi ja oskusi mitmetest valdkondadest, näiteks matemaatika ja statistika, arvutiteadus ja infoteadus. Andmeteadus on tihedalt seotud tõenäosusmudelite, andmekaeve, andmete visualiseerimise ja käsitletava valdkonna teadmistega.
Andmeteadlasele vajalikud oskused:
Andmeteaduse õpetamine Eestis.
Tartu Ülikooli arvutiteaduse instituut avas 2020. aasta sügisel andmeteaduse eestikeelse magistriõppekava. Andmeteaduse üliõpilastel on Tartu Ülikoolis võimalik valida kolme õppesuuna vahel: 
Välislingid.
Kõrgkooliõpik "Praktiline andmeteadus"