数据科学作为一个多学科交叉的领域，其主要研究领域广泛且深入，涵盖了从理论基础到应用实践的多个层面。以下是数据科学的主要研究领域：

1. 基础理论：

包含数据科学的新理念、方法、技术及工具。

研究目的、理论基础、流程、原则、应用、人才培养和项目管理等。

2. 数据加工（Data Wrangling 或 Data Munging）：

数据审计、清洗、变换、集成、脱敏、归约和标注。

强调增值过程，结合数据科学家的创造性思维。

3. 数据计算：

从传统计算模式转向云计算，如GFS、BigTable、MapReduce、Hadoop、Spark和YARN。

关注计算瓶颈、矛盾和思维模式的变革。

4. 数据管理：

传统关系型数据库与新兴技术如NoSQL、NewSQL、关系云的结合。

数据的存储、维护、再利用和长期管理。

5. 数据分析：

应用统计学、机器学习方法对数据进行深入分析，发现模式和洞察力。

6. 数据可视化：

将复杂数据转换为直观图形，帮助理解数据模式和关系。

7. 数据产品开发：

以数据为中心的产品设计，强调多样性、层次性和增值性。

提升数据科学家的竞争力。

8. 专业数据科学与专业中的数据科学：

专业数据科学：作为独立学科，与其他学科并列。

专业中的数据科学：特定领域内的大数据研究，如数据新闻、工业大数据等。

9. 研究热点：

大数据挑战与数据科学必要性。

统计学与计算机科学的继承与创新。

数据安全、隐私保护、项目管理与团队建设。

公众数据科学的兴起。

数据科学的主要研究领域

10. 专业中的数据科学热门话题：

数据新闻：数据驱动的新闻制作。

工业大数据：制造业的创新应用。

消费大数据：精准营销与用户画像。

健康大数据：医疗健康领域的应用。

生物大数据：生物学的数据范式转变。

社会大数据：舆情分析与社会网络。

机构大数据：企业、的决策支持。

智慧类应用：智慧城市等的智能化。

敏捷类应用：软件开发与组织管理的敏捷化。

这些领域共同构成了数据科学的复杂生态系统，每个部分都对理解和利用数据以支持决策至关重要。