چرخه حیات علم داده شامل نقش‌ ها، ابزارها و فرآیندهای مختلفی است به تحلیلگران پشتیبانی می کند تا به نتایجی دست اشکار کنند که بدون منفعت گیری از ابزارهای دیتاساینس ممکن نیستند. برای مثال، بازدید اسبق خرید همه مشتریان در یک فروشگاه آنلاین بزرگ و به دست آوردن الگوهای زیاد دقیق خرید گروهی از نمونه هایی است که بدون علم داده امکان پذیر نیست. به طور کلی، تحلیل و تصمیم گیری بر پایه مطالعات انجام شده در بازار، ربط زیاد مهمی با زمان انجام این فعالیت ها دارد. برای مثال، یک گزارش کامل از سلایق و نیازمندی های مشتریان در فروشگاه آنلاینی که در عرصه بازی های رایانه ای فعالیت می کند اگر در زمان مناسب ارایه نشود منفعت چندانی برای کسب و کار نخواهد داشت.

دانشمند داده (Data scientist) مهم ترین گفتن شغلی در علم داده است. تحلیل و راهبری فرآیند های مهم در چرخه حیات علم داده بر مسئولیت دانشمند داده است. برنامه نویسی، یادگیری ماشین و آمار از توانایی هایی می باشند که یک دانشمند داده برای رسیدن به سطوح تخصصی این علم به آن ها نیاز دارد. در پروژه های بزرگ، فعالیت های مرتبط با داده های به دست آمده به طور تخصصی تفکیک می شوند و شغل هایی همانند مهندس داده (Data engineer) و تحلیل گر داده (Data analyst) نیز در کنار دانشمند داده وجود اشکار می کنند. به طور خلاصه می توان او گفت مهندسان داده در مباحث فنی و پیاده سازی مرتبط با داده ها فعالیت می کنند. جمع آوری داده ها و پاکسازی آن ها نیز زیاد تر بر مسئولیت تحلیلگر داده است.

پایتون (Python) و آر (R) دو زبان برنامه نویسی محبوب در بین دانشمندان داده برای تجزیه و تحلیل داده ها و اجرای مدل های آماری می باشند.

• زبان برنامه نویسی R که زیاد تر در محیط نرم افزاری R Studio از آن منفعت گیری می بشود به طور تخصصی برای اجرای مدل های ریاضیاتی و آماری طراحی شده است. نرم افزار «آر استودیو» به طور رایگان و متن باز ارایه شده و دارای دو نسخه دسکتاپ و تحت سرور است.
• پایتون یک زبان برنامه نویسی دلنشین و کاربردی است. این زبان در سال های تازه محبوبیت زیاد بسیاری اشکار کرده است. کتابخانه های متنوع و کارآمدی همانند NumPy ،Pandas ،Matplotlib علتشده اند که برنامه نویسان پایتون بتوانند بدون نیاز به دیگر زبان های برنامه نویسی به تجزیه و تحلیل سریع داده ها در پروژه های مبتنی بر پایتون بپردازند.

از آنجایی که علم داده و هوش تجاری (Business Intelligence) که به اختصار BI نامیده می بشود هر دو به تجزیه و تحلیل داده ها مربوط می باشند بعضی اوقات اوقات با یکدیگر نادرست گرفته می شوند. هوش تجاری در ادبیات آکادمیک به گفتن چتری در نظر گرفته می بشود که فعالیت هایی همانند آماده سازی داده ها، داده کاوی، مدیریت داده ها و بصری سازی را امکان پذیر می کند. اگرچه تعداد بسیاری از این مباحث با علم داده نیز مشترک می باشند اما تمرکز مهم هوش تجاری بر داده های قبل و ساختاری است. و همانطور که از نام هوش تجاری نیز اشکار است مقصد مهم آن به بهبود فعالیت های اقتصادی و افزایش سود و جریان های درآمدی مربوط می بشود.