大数据时代的到来催生了一门新的学科——数据科学。首先，本文探讨了数据科学的内涵、发展简史、学科地位及知识体系等基本问题，并提出了专业数据科学与专业中的数据科学之间的区别与联系；其次，分析现阶段数据科学的研究特点，并分别提出了专业数据科学、专业中的数据科学及大数据生态系统中的相对热门话题；接着，探讨了数据科学研究中的10个争议及挑战：思维模式的转变（知识范式还是数据范式）、对数据的认识（主动属性还是被动属性)、对智能的认识（更好的算法还是更多的数据）、主要瓶颈（数据密集型还是计算密集型）、数据准备（数据预处理还是数据加工）、服务质量（精准度还是用户体验）、数据分析（解释性分析还是预测性分析）、算法评价（复杂度还是扩展性）、研究范式（第三范式还是第四范式）、人才培养（数据工程师还是数据科学家）。再次，提出了数据科学研究的10个发展趋势：预测模型及相关分析的重视、模型集成及元分析的兴起、数据在先，模式在后或无模式的出现、数据一致性及现实主义的回归、多副本技术及靠近数据原则的广泛应用、多样化技术及一体化应用并存、简单计算及实用主义占据主导地位、数据产品开发及数据科学的嵌入式应用、专家余及公众数据科学的兴起、数据科学家与人才培养的探讨。最后，结合本文工作，为数据科学研究者给出了几点建议和注意事项。
大数据正在改变着人们的工作、生活与思维模式，进而对文化、技术和学术研究产生了深远影响。一方面，大数据时代给各学科领域带来了新的机遇——认识论和研究范式的转变，出现了一种区别于传统科学研究中沿用至今的“知识范式”的新研究范式——“数据范式”。“数据范式”的广为应用成为现代科学研究的一个重要转变。另一方面， 大数据带来的挑战在于数据的获得、存储、计算不再是瓶颈或难题，各学科领域中的传统知识与新兴数据之间的矛盾日益突出，传统知识无法解释和有效利用新兴的大数据，进而促使传统理论与方法的革命性变化。
目前，大数据已受到各学科领域的高度关注，成为包括计算机科学和统计学在内的多个学科领域的新研究方向，表现出不同专业领域中的数据研究相互高度融合的趋势，进而即将独立出一门新兴学科——数据科学。同时，大数据研究中仍存在一些误区或曲解，如片面追求数据规模、过于强调计算架构和算法、过度依赖分析工具、忽视数据重用、混淆数据科学与大数据的概念以及全盘否定大数据等。因此，现