A data science és engineering olyan skálázható, megbízható és fenntartható módszerek tervezésére irányul, amelyek a heterogén adatok megszerzését, integrálását és átalakítását támogatják, hogy azok elemzésre és mesterséges intelligenciára készen álló tudássá váljanak.

Ez a terület a modellvezérelt absztrakciókat és a föderált architektúrákat vizsgálja, amelyek biztonságos, interoperábilis és szabályozásnak megfelelő adatmegosztást tesznek lehetővé szervezetek között (like Gaia-X and IDS).

Ez a terület fenntartható, nyílt és reprodukálható kutatási szoftverek fejlesztésére összpontosít, amelyek megbízható adatcsatornákat, analitikára érzékeny modelleket és hosszú távú karbantarthatóságot tesznek lehetővé adatintenzív tudományos munkafolyamatokban.