علم داده تنها به معنای اجرای چند الگوریتم روی داده‌ها نیست. این حوزه بر پایه‌ی مفاهیم آماری قدرتمندی مانند آزمون فرض، بازه اطمینان و تحلیل رگرسیون استوار است. بدون درک این اصول، تفسیر نتایج مدل‌ها غیرممکن و تصمیم‌گیری‌ها خطرناک خواهد بود. همچنین، آگاهی از مفاهیم یادگیری ماشین، از قبیل بیش برازش و Underfitting، به متخصصان اجازه می‌دهد تا مدل‌هایی بسازند که نه تنها روی داده‌های تاریخی، بلکه بر روی داده‌های جدید نیز به درستی عمل کنند.

تسلط بر این مبانی نظری، دانشمند داده را از یک تکنیسین به یک راه‌حل‌ساز تبدیل می‌کند. چنین فردی قادر است سؤال کسب‌وکار را به یک مسئله‌ی تحلیلی تبدیل کند، مناسب‌ترین روش را انتخاب نماید، خروجی مدل را به درستی ارزیابی کند و در نهایت، یافته‌ها را به زبانی قابل درک برای ذینفعان ارائه دهد.

در نتیجه، برای کسانی که قصد فعالیت در حوزه علم داده را دارند، سرمایه‌گذاری روی درک عمیق مفاهیم پایه، نه یک گزینه، که یک ضرورت است. این تسلط مفهومی است که تضمین می‌کند قدرت بی‌کران داده‌ها به سوی اهداف درست و تصمیم‌گیری‌های هوشمندانه هدایت شود.