Innovationen in der Datenanalyse und im Maschinellen Lernen sind wesentliche Treiber für die Digitalisierung nahezu aller Aspekte unseres Alltags. Sie helfen uns dabei, Wissen aus großen Mengen strukturierter und unstrukturierter Daten zu extrahieren, Entscheidungen (automatisiert) zu treffen, neue Geschäftsmodelle in der Industrie zu generieren, personalisierte Gesundheitstechnologien vorauszusehen und wissenschaftliche Forschungsbereiche durch die Verfügbarkeit neuer Arten von Daten und Informationen zu verändern. Die zunehmende Akzeptanz der Data Science stellt alle Bereiche der Informatik vor spannende Herausforderungen - einschließlich künstlicher Intelligenz, Datenbanktechnologien, verteilter Systeme, Computerarchitektur, Softwareentwicklung, Algorithmus-Design und Theorie -, und wirft jedoch auch neue gesellschaftliche Herausforderungen auf wie Datenschutz, Fairness, Transparenz und Rechenschaftspflicht. Der Data Science-Track soll einen Überblick geben über alle Aspekte im Zusammenhang mit Modellierung, Analyse, Wissensextraktion und Lernen aus Big Data, wobei der Schwerpunkt auf aktuellen Arbeiten der deutschen, österreichischen und schweizerischen Forschungsgemeinschaft liegt.