大数据的概念兴起数年来，关于其核心价值和应用场景的讨论从未间断。有人称，宏观上，数据科学的核心使命在于对“人”（用户）的习惯、喜好的把握，从而结合人的需求指定合理的调整和优化策略；也有人认为，数据科学的实际应用应更贴近微观层面，在捕捉客户需求、实现服务优化、整合管理体系、降低人工成本等方面为机构或企业提供支持。
不可否认的是，数据科学已经不再是孤立于计算机领域的理论学科。从地球大气环境到城市建设规划、从国家经济调控到企业财务管理、从数理理论模型到生物医药研究……随着数据分析方法的发展，数据科学在跨学科领域的应用场景逐渐丰富起来，甚至有些产业已经全面依赖数据驱动。
医疗与大数据
美国的医疗消费与应变能力都在榜首、总体卫生系统表现排第37位、总体人口健康程度排第72位。2007年至2008年的统计显示，最少有15%的美国国民得不到任何医疗保险计划的保障，另外还有很大部分的美国国民购买的医疗保险未能有效保障其受益人。而美国个人医疗费用开支是全世界最昂贵：根据 经济合作与发展组织 以 购买力平价 计算，美国2007年的 人均 医疗开支为7,290美元、占 国内生产总值 16%，这两项数据都是全球最高的。美国拥有全世界最健全但也最昂贵的医疗体系。这是政府，医药公司，保险公司，医院，药房等多变博弈的结果。分析美国全国范围内的医疗保险数据，全国范围内疾病（如流感）分布和经济发展程度将有助于了解医疗体系价格昂贵的原因。全面分析美国的医保信息与疾病，经济，文化，教育等资源的关系，更有助于了解帮助相关决策层做出有益于民生的决定
娱乐圈与大数据
影视明星之间的合作可以被想象做一张巨大的网络。 比如美国知名明星演出了某电影，电影的女主演和男主演就可以被看作两个点，而这部电影就可以被当作链接他们的一条细。的演员与影视作品整合起来就成了张巨大的网络。而且这张巨大的网络会随时间不停的变化。从网络的结构与动态中可以分析出电影业的兴衰与趋势以及其与经济的关系。在影视文学作品中人物之间的网络结构与作品的受欢迎程度也有直接/间接的关系。
得益于数据科学的实用性，美国研究生申请者中不乏本科为非计算机类专业、转专业申请数据科学(Data Science)的学员，也有大量计算机专业本科生希望在这个领域继续深造。
