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  1960年代,Peter Naur 就首次提議要用「資料科學(data science、Datalogy)」來替代「電腦科學(computer science)」,後來在上世紀九十年代中期為國際分類社團聯盟所用。  1997年11月,吳建福 發表了題為“統計=資料科學?”的就任演講, 因為他被任命為密歇根大學的 H. C.卡弗教授。 在這次演講中,他將統計工作描述為資料收集、資料建模和分析以及決策制定的三部曲。 在他的結論中,他開創了“資料科學”(而非“電腦科學”)這個術語的現代用法,並提倡將統計學重新命名為資料科學,而統計學家則應重新命名為資料科學家。 後來,他發表了題為“統計=資料科學?”的演講,作為他1998年的首個 P. C. 馬哈拉諾比斯紀念演講。 這些講座是為了紀念印度科學家、統計學家和創始人。  2001年,William S. Cleveland 提議將其設立為一個新的學科,吸收「計算在資料方面取得的進展」作為統計學的延伸。《Data Science Journal》及《The Journal of Data Science》分別於2002年與2003年發行;2005年9月,美國國家科學基金會發表了《長存的數碼資料收集:使21世紀的研究與教育成為可能》,文中將資料科學家定義為「資訊與電腦科學家,資料庫與軟體工程師與程式設計師,跨學科專家,保管員以及專業註釋者,圖書館員,檔案館員和其他人員,這些人對數碼資料收集的成功管理至關重要。」 2008年 Jeff Hamerbatcher 與 DJ Patil circa 分別在 Facebook、LinkedIn 領導全球第一支資料科學團隊,至此資料科學越來越被廣泛流行,並應用到公共衛生、市場、金融、社會等各個領域。

  資料科學家這個職位的頭銜則是1997年吳建福的報告 "Statistics = Data Science?"中首次提及的,他認為資料科學家就是能夠從大型資料集中析取出資料,並進行統計推斷的統計學家。  2009 年 1 月,數字化資料跨機構工作組發表了一份名為《駕馭科學與社會數字化資料之力》的報告,Sadkowsky 從中瞭解到「資料科學家」這個詞,認為該詞是自己所從事工作的最好描述。  2012年,資料科學家被《哈佛商業評論》稱為《二十一世紀最性感的職業》後,資料科學逐漸成為一個時髦術語(英語:Buzzword)。  資料科學家在美歐的需求巨大,麥肯錫公司宣佈全世界上此職業人才短缺超過二十萬工人。《The Data Incubator》國際企業,在矽谷紐約成立,提供國際大資料和資料科學培訓服務。
資料科學(英語:data science)是一門利用資料學習知識的學科,其目標是通過從資料中提取出有價值的部分來生產資料產品。它結合了諸多領域中的理論和技術,包括應用數學、統計、模式識別、機器學習、資料視覺化、資料倉儲以及高效能運算。資料科學通過運用各種相關的資料來幫助非專業人士理解問題。 資料科學技術可以幫助我們如何正確的處理資料並協助我們在生物學、社會科學、人類學等領域進行研究調研。此外,資料科學也對商業競爭有極大的幫助。