Egy akadémiai adatszakértő (academic data scientist) szerepe rendkívül összetett. Ezek a szakemberek az akadémiai, statisztikai és programozási ismereteiket használják az adatok begyűjtésére, elemzésére és modellezésére annak érdekében, hogy támogassák az oktatást, a kutatást és a döntéshozatalt a legkülönbözőbb területeken. Szerepük különösen fontos az adatvezérelt döntéshozatalban, amely egyre nagyobb jelentőséggel bír az üzleti, a kormányzati és az akadémiai életben egyaránt.

Az akadémiai adatszakértők gyakran dolgoznak együtt más tudományágak szakértőivel, vagy optimális esetben maguk is akadémiai szakemberek annak érdekében, hogy komplex problémákat még hatékonyabban oldjanak meg. Például egy jogi kutatás során az adatszakértő segíthet a jogszabályok, egyedi vagy nemzetközi döntések elemzésében és ezek értelmezésében, míg egy közgazdasági kutatásban az adatok modellezésével és előrejelzésekkel járulhat hozzá a kutatás sikeréhez. Az akadémiai adatszakértő szerep betöltéséhez számos technikai és módszertani ismeretre és készségre van szükség. Ezek közé tartozik a programozás, a statisztikai elemzés, a gépi tanulás, valamint az adatok vizualizálása és a problémamegoldás készsége. Ezek mellett ugyanilyen fontos a tudományos módszertan ismerete, az üzleti érzék, valamint a kiváló kommunikációs készség. A programozási nyelvek közül a Python a leggyakrabban használt az adattudomány területén, mert lehetővé teszi az adatok hatékony feldolgozását és elemzését, valamint a gépi tanulási modellek fejlesztését. Az R és SQL is népszerű programozási nyelvek, amelyeket adatkezelés, adatelemzés és adatbázis-kezelés terén használnak. Az SQL adatbázis-kezelő nyelv, amely lehetővé teszi a felhasználók számára, hogy egyszerűen kezeljék, elemezzék és tárolják az adataikat, valamint bonyolult adatelemzéseket és vizualizációkat végezhessenek. Az adatok vizualizálása mindháromnál kulcsfontosságú, mivel segítenek a kutatási eredmények érthető és áttekinthető bemutatásában.