En termes généraux, la science des données est l'extraction de conaissance d'ensembles de données.   
 
Elle emploie des techniques et des théories tirées de plusieurs autres domaines plus larges des mathématiques, 
la statistique principalement, la téorie de l'information et la technologie de l'information, notamment le traitement de signal, 
des modèles probabilistes, l'apprentissage automatique, l'apprentissage statistique, la programmation informatique, 
l'ingénierie de données, la reconnaissance de formes et l'apprentissage, la visualisation, l'analytique prophétique, 
la modélisation d'incertitude, le stockage de données, la compression de données et le calcul à haute performance. 
 
Les méthodes qui s'adaptent aux données de masse sont particulièrement intéressantes dans la science des données, 
bien que la discipline ne soit généralement pas considérée comme limitée à ces données.   
 
Le premier objectif est de produire des méthodes automatisées, autant que possible de tri et d'analyse de données 
de masse et de sources plus ou moins complexes ou disjointes de données, afin d'en extraire des informations utiles 
ou potentiellement utiles. 
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