2026-08-052026-08-05https://hdl.handle.net/11396/9347The modern abundance and prominence of data has led to the development of “data science” as a new field of research, along with a body of epistemological reflections on its foundations, methods, and consequences. This article is derived from the research exercise on the purposes of education where the analysis of knowledge provides a systematic dynamic and a critical review of important problems and open debates in the epistemology of analytics and data science, proposing a division of epistemology of data science in the following five aspects: Maximalistic and minimalist characterizations, descriptive taxonomies, the knowledge generated by data science, black box problems and science in a data-intensive paradigm, aspects that provide a reflective exercise against to understanding and addressing essential aspects of data interpretation and understanding hidden patterns in them, this being the challenge of analytics as such.La abundancia y prominencia moderna de los datos ha llevado al desarrollo de la “ciencia de datos” como un nuevo campo de investigación, junto con un cuerpo de reflexiones epistemológicas sobre sus fundamentos, métodos y consecuencias. Este artículo es derivado del ejercicio investigativo sobre los fines de la educación donde el análisis del conocimiento proporciona una dinámica sistemática y una revisión crítica de importantes problemas y debates abiertos en la epistemología de la analítica y la ciencia de datos, proponiendo una división de la epistemología de la ciencia de datos en los siguientes cinco aspectos: Caracterizaciones maximalistas y minimalistas, taxonomías descriptivas, el conocimiento generado por la ciencia de datos, problemas de la caja negra y la ciencia en un paradigma intensivo en datos, aspectos que brindan un ejercicio reflexivo frente a la comprensión y abordaje de aspectos esenciales de la interpretación de datos y la comprensión de patrones ocultos en ellos, siendo esto el reto de la analítica como tal.A abundância e a proeminência modernas dos dados levaram ao desenvolvimento da “ciência dos dados” como um novo campo de investigação, juntamente com um conjunto de reflexões epistemológicas sobre os seus fundamentos, métodos e consequências. Este artigo deriva do exercício de investigação sobre os propósitos da educação onde a análise do conhecimento proporciona uma dinâmica sistemática e uma revisão crítica de problemas importantes e debates abertos na epistemologia da análise e da ciência de dados, propondo uma divisão da epistemologia da ciência de dados em os seguintes cinco aspetos: caracterizações maximalistas e minimalistas, taxonomias descritivas, o conhecimento gerado pela ciência de dados, problemas de caixa negra e ciência num paradigma intensivo de dados, aspetos que proporcionam um exercício reflexivo contra a compreensão e abordagem de aspetos essenciais da interpretação e compreensão dos dados padrão neles ocultos, sendo este o desafio da análise enquanto tal.application/pdftext/htmlDerechos de autor 2025 Sophiadata sciencefield of researcheducation and researchepistemologyciencia de datoscampo de investigacióneducación e investigaciónepistemologíainfo:eu-repo/semantics/article