您可以肯定地说的一件事是：没有人可以肯定地说。在某种程度上，它可能确实是基于意见的。一些人认为是“炒作”或“流行语”的“大数据”等术语的引入并不能更容易地在此处充实适当的答案。但我会试试的。

一般而言，跨学科领域似乎常常存在不被它们所跨越的任何一个领域认真对待的问题。然而，对某一特定领域的研究投入越多，将该领域拆分为多个子主题的冲动就越大。并且这些后来的子主题必须以新的方式重新组合，以防止过度专业化，并增加和扩大由（过度？）专业专家在不同领域开发的技术的适用性。

我认为“数据科学”是一种将不同领域的专业知识和发现结合起来的方法。你把它描述为

...计算机科学和统计技术的结合

事实上，这里有几个问题旨在区分数据科学和统计学。但是纯统计学家很可能无法设置 Hadoop 集群并在交互式 HTML5 仪表板中显示他的分析结果。可以实现一个漂亮的 HTML5 仪表板的人可能不太熟悉卡方检验的数学背景。

可以合理地假设，为学生提供足够的知识来应用数据科学涵盖的不同领域的最重要技术将导致这些技术的新应用，并且对这些领域的“纯粹主义者”也是有益的。在许多情况下，这些技术的组合并不简单，并且可以证明自己的研究分支是合理的。

您还问，10 年后，数据科学是否会被视为“只是计算机科学中的一个话题”。再说一遍：没有人可以肯定地说。但我想知道在什么时候人们不再问“计算机科学”是否有一天只会被视为电气工程和数学的混合体（或学科）......