Veri Bilimi, verilerin toplanması, işlenmesi, analizi ve yorumlanması süreçlerini içeren çok disiplinli bir alandır. Amacı, yapısal ve yapısal olmayan büyük veri yığınlarından anlamlı bilgiler elde etmek ve bu bilgileri karar alma süreçlerinde kullanmaktır.

Veri Bilimi Teknikleri şunları içerebilir:

1. Veri Madenciliği: Büyük veri setlerinden gizli kalıpları ve ilişkileri keşfetme süreci.
2. Makine Öğrenimi: Modellerin verilerden öğrenmesini ve tahmin yapmasını sağlamaya yönelik algoritmaların kullanımı.
3. İstatistiksel Analiz: Verileri tanımlamak ve anlamak için matematiksel yöntemlerin uygulanması.
4. Veri Görselleştirme: Verilerin görsel temsili ile anlamlı bilgilerin sunulması.
5. Doğal Dil İşleme (NLP): Metin verilerini analiz etme ve anlamlandırma teknikleri.
6. Veri Temizleme ve Önişleme: Analiz öncesinde verilerin doğruluğunu ve tutarlılığını sağlama süreci.
7. Zaman Serisi Analizi: Zaman içinde veri noktalarını analiz ederek eğilimleri belirleme.
8. Tahmin Modelleri: Gelecekteki olayları tahmin etmek için geçmiş verilerden öğrenilen modellerin kullanılması.