Datu mācība
Datu mācība izmanto un kombinē daudzveidīgas metodes no dažādām zinību nozarēm - matemātikas, statistikas, datu apstrādes, tēlu atpazīšanas un mašīnmācīšanās, programmēšanas, datu vizualizācijas, nenoteiktības modelēšanas, datu noliktavām, un mākoņdatošanas - izvirzot par mērķi datu nozīmes noskaidrošanu un datu produktu veidošanu. Datu mācība ir jauns termins, ko izmanto līdz ar radniecīgiem apzīmējumiem (komercdatu analīze, business analytics), tomēr termins datu mācība kļūst izplatītāks. Datu mācība tiecas apzināt visus nepieciešamos datus, veikt to apstrādi tā, lai efektīvi veidotu stāstu, ko viegli var saprast citu nozaru speciālisti. Datu mācības praktiķus sauc par datu zinātniekiem (data scientists). Šo terminu lietoja D.Dž.Patils un Džefs Hamerbahers, bet termins bija pazīstams jau dažus gadus agrāk. Patiesībā Džefs Vu pirmoreiz lietoja vārdu datu zinātnieki 1998. gada 10. novembrī savā ievadlekcijā par godu H.C.Karvera norīkošanai par Mičiganas Universitātes Statistikas koledžas profesoru. Datu zinātnieki risina sarežģītas datu problēmas, balstoties uz kādas zinātniskas jomas dziļu pārzināšanu. Parasti sagaida, ka datu zinātnieki spēj strādāt ar dažādiem matemātikas, statistikas un datorzinātnes elementiem, bet tas nenozīmē vienlaicīgu specializēšanos šajās nozarēs. Parasti datu zinātnieks ir eksperts tikai vienā vai divās disciplīnās, un orientējās vēl divās vai trīs. Nebūtu pamata sagaidīt, ka dzīvs cilvēks varētu viens pats būt eksperts visās nozarēs, kas saistītas ar datu mācību. Tas nozīmē, ka ar datu mācības uzdevumiem parasti nodarbojas komandas, kur komandas ietvaros ir pietiekamas prasmes visās nepieciešamajās disciplīnās. Labi datu zinātnieki spēj veikt visdažādākos datu apstrādes uzdevumus, t.sk. atrast un interpretēt datu avotus, apstrādāt lielus datu apjomus, neraugoties uz aparatūras, programmnodrošinājuma un tīkla ierobežojumiem, sapludināt datu avotus, nodrošināt datu kopu nepretrunīgumu, radīt vizualizācijas, kas palīdz radīt izpratni par datiem, un būvēt daudzveidīgus rīkus, kas ļautu citiem efektīvi strādāt. Prasmes un kompetences, ko datu zinātnieki pielieto, var stipri atšķirties. Datu zinātnieki darbojas arī "biznesa inteliģences" (competitive intelligence) jomā, kas pielieto datizraci (data mining) un analīzes rīkus un ļauj uzņēmumiem iegūt konkurences priekšrocības. Būtisks datu mācības mērķis ir atvieglot citiem datu meklēšanu un savietošanu. Datu mācības tehnoloģijas ietekmē, kā mēs piekļūstam datiem, nodarbojamies ar pētījumiem dažādās specializētās jomās, ieskaitot bioloģijas zinātnes, medicīnisko informātiku, sociālās un humanitārās zinības.