Die Bioinformatik beschäftigt sich im Bereich Data Science besonders mit Mikrobiologie und Genetik und der Analyse biologischer Sequenzen.
Um die riesigen Datenmengen der durchgeführten Experimente auszuwerten, werden statistische Modelle und maschinelles Lernen eingesetzt. Durch paralleles Verarbeiten der Daten und effiziente Algorithmen können so die Daten schneller und einfacher ausgewertet werden.
Data Science hilft somit der Bioinformatik schneller und mit weniger Aufwand zu Ergebnissen zu kommen.

In der Wirtschaftsinformatik wird Data Science angewendet, um große Datenmengen, z.B. statistische Daten, auszuwerten und zu analysieren.
Häufig werden Methoden des Machine Learnings benutzt, um Prognosen zu erstellen. Ein aktuelles Forschungsprojekt ist z.B. die Auswertung von Shitstorms in sozialen Netzwerken. Dabei werden die Faktoren bestimmt, die einen solchen Shitstorm kennzeichnen.
Mit automatisierten Analysen dieser Faktoren soll diese Erkennung in Zukunft erfolgen, bevor solch ein Shitstorm sich verbreiten kann., wodurch frühzeitige Gegenmaßnahmen ermöglicht werden sollen.
Data Science in der Wirtschaftsinformatik trägt somit dazu bei, unser Miteinander im Internet fairer und angenehmer zu gestalten.

In der Medizinischen Informatik werden Methoden der Data Science u.a. eingesetzt um klinische Studien auszuwerten.
Dabei werden unterschiedliche Daten zusammengebracht und für die Auswertung vorbereitet. So werden sie z.B. auf ihre Plausibilität geprüft.
Langfristig soll Data Science in der Medizininformatik auch dazu benutzt werden, um aus den gewonnenen Ergebnissen Prognosen abzuleitenund könnte damit in der Zukunft die medizinische Forschung revolutionieren.

Digital Humanities ist ein sehr breites Forschungsfeld, das sich im weitesten Sinn mit der Digitalisierung und ihren Methoden für die Geisteswissenschaften beschäftigt.
Data Science kommt auch hier bei der Analyse bestehender Forschungsdaten, z.B. der Analyse alter religiöser Texte zum Einsatz. Daneben werden neue Methoden erforscht, wie etwa die Konzeption virtueller Ausstellungen im Museum oder Präsentationsarten von Forschungsergebnissen.
Ein anderes Beispiel ist die Archäologie, in der historische Stätten rekonstruiert oder fehlende Teile von Plastiken digital ergänzt werden.
Data Science bietet somit auch für die Geisteswissenschaften ein breites Spektrum an Anwendungen und neue Methoden bereits bestehende Daten zu analysieren.

Die Züchtungsinformatik beschäftigt sich mit der Nutzbarmachung von Big Data für die Verbesserung von Tier- und Pflanzenzüchtung und verwandten Gebieten.

So werden beispielsweise aus mehreren 100 Gigabyte umfassenden Sequenzdaten diejenigen genomischen Varianten herausgefiltert, die für wünschenswerte Tier- oder Pflanzeneigenschaften sorgen. Dieses Wissen kann in Zuchtprogrammmen genutzt werden um die erfolgversprechendsten Individuen für die Reproduktion zu identifizieren.
Zudem werden Verfahren des Maschinellen Lernens angewendet um aus Kamera-Bildsequenzen anomales Verhalten in Tierbeständen in Echtzeit zu erkennen und Maßnahmen ergreifen zu können.

Beim Precision Farming wird z.B. die richtige Menge an Dünger für jede Pflanze individuell bestimmt und verabreicht. Auch werden Folgenabschätzung des Klimawandels auf die heimische Tier- und Pflanzenvielfalt durchgeführt und Gegenmaßnahmen vorgeschlagen.

Züchtungsinformatik sorgt somit dafür, dass wir auch in Zukunft immer mehr Menschen auf der Erde ernähren können und zugleich nachhaltiger Landwirtschaft betreiben.

Die Physik stellt ein vielfältiges Forschungsgebiet dar, dessen umfangreiche - nicht selten riesige - experimentelle Datensätze mit Hilfe von revolutionären Methoden der Data Science ausgewertet werden. Insbesondere maschinelles Lernen, statistische Methoden, sowie die Zeitreihenanalyse werden für diesen Zweck angewendet, aber auch Verfahren der Bilderkennung werden in Gebieten wie beispielsweise der Material- oder Biophysik immer relevanter. Der Begriff "Big Data" trifft daher auch auf die Physik genauestens zu.

Der Anwendungsbereich von Data Science bildet innerhalb der Physik ein breites Spektrum - von der Untersuchung fundamentaler Teilchen bis hin zu Beobachtungen des für uns sichtbaren Universums. Dieses Anwendungsfach soll daher dazu dienen, mehr darüber zu erfahren, wie Methoden der Data Science eingesetzt werden, um unsere Welt und unser Universum besser und tiefgreifender zu verstehen.

Das Anwendungsfach beschäftigt sich mit der Analyse von Daten aus den Bereich Geologie sowie Forst- und Agrarwissenschaften. Der Fokus liegt auf klimatischen Daten und Daten, die Ökosysteme und deren Zustand beschreiben. Daraus lassen sich mithilfe von Data Science zum Beispiel Modelle entwickeln, die Prognosen über den CO2-Ausstoß ermöglichen oder Satellitenbilder hinsichtlich Landschaftseigenschaften analysieren.

Die Computational Neuroscience verbindet Neurowissenschaften mit mathematischen Modellen und Data Science, um die Funktionsweise des Gehirns zu verstehen. Moderne Messtechniken wie Calcium-Imaging oder Neuropixel-Elektroden erzeugen riesige Datenmengen aus Tausenden von Neuronen gleichzeitig – eine Herausforderung, die ohne Data Science nicht zu bewältigen wäre.

Methoden des maschinellen Lernens, insbesondere Deep Learning, werden eingesetzt, um neuronale Aktivitätsmuster zu analysieren und vorherzusagen, wie das Gehirn sensorische Informationen verarbeitet. So können beispielsweise Modelle trainiert werden, die aus der Aktivität visueller Hirnareale rekonstruieren, welches Bild ein Tier gerade sieht. Umgekehrt helfen künstliche neuronale Netze dabei, Hypothesen über biologische Berechnungsprinzipien zu entwickeln und zu testen.

Anwendungen reichen von der Grundlagenforschung – etwa dem Verständnis von Sehen, Riechen oder Bewegungssteuerung – bis hin zu klinischen Fragestellungen wie der Entwicklung von Gehirn-Computer-Schnittstellen oder der Analyse neurologischer Erkrankungen. Data Science trägt in Computational Neuroscience dazu bei eines der komplexesten Systeme der Natur – das Gehirn – besser zu verstehen und dieses Wissen für medizinische und technologische Innovationen nutzbar zu machen.