Veri tabanlarında olan veriler; Python ve R gibi ortamlara veri bilimciler tarafından çekilip burada veri analitiği süreci ve makine öğrenmesi teknikleriyle modelleme süreci başlar. Makine öğrenmesi, bilgisayar programlarının birçok algoritma aracılığıyla verileri öğrenip bunlar hakkında tahminler yaptığı bir yapay zeka uygulamasıdır. Veri içerisinden öğrenen ve tahmin etme yeteneğine sahip olan bir sistem meydana gelir ki; bu çok önemli ve meşakkatli, zor, emek isteyen basamaklardan oluşur. Bu sürece veri bilimi projesi ya da makine öğrenmesi projesi denir. Bu işlemler neticesinde meydana gelen çıktıya ise yapay zeka denir. Gerçek dünyadan örnek verecek olursak; veri içerisinden öğrenen bir sistem oluşturulduğunda, bu bize; “ev fiyat tahminleri”, “araba fiyat tahminleri”, “müşterinin nasıl kaybedilmeyeceği konusunda tavsiyeler”, “bir ürünün nasıl daha fazla satılacağı konusunda öneriler” ve “bir müşteriye hangi ürünlerin önerilmesi gerektiği ” konusunda bilgiler verir. Büyük şirketler bu tavsiye sistemlerinden faydalanıp müşteriye bilinçli bir şekilde yaklaşmaktadır. Anlaşıldığı üzere böylesine verinin arttığı bir dönemde, işin içinden çıkılması zor olan verilerde, veri bilimi bize mucizevi bir kolaylık sağlar.