Capaian pembelajaran (learning outcomes) adalah suatu ungkapan tujuan pendidikan, yang merupakan suatu pernyataan tentang apa yang diharapkan diketahui, dipahami, dan dapat dikerjakan oleh peserta didik setelah menyelesaikan suatu periode belajar. Capaian pembelajaran adalah kemampuan yang diperoleh melalui internalisasi pengetahuan, sikap,keterampilan, kompetensi, dan akumulasi pengalaman kerja. Istilah capaian pembelajaran kerapkali digunakan bergantian dengan kompetensi, meskipun memiliki pengertian yang berbeda dari segi ruang lingkup pendekatannya. Allan dalam Butcher (2006) menjelaskan bahwa banyak terminologi digunakan untuk menjelaskan educational intent, di antaranya adalah; learning outcomes; teaching objectives; competencies; behavioural objectives; goals; dan aims.

Reformulasi CPL dilakukan untuk memudahkan dalam mengukur ketercapaian mahasiswa dalam mencapai empat aspek kompetensi yang telah dirumuskan sebelumnya. Reformulasi CPL ini dengan cara mengintegrasikan beberapa capaian pembelajaran lulusan dengan kemampuannya dalam membentuk sikap dan karakter, kemampuan menguasai konseptual, memformulasikan pemecahan masalah, mengaplikasikan bidang keahlian, dan membangun kerjasama tim. Reformulasi CPL Program Studi Sains Data dirumuskan sebagai berikut.
Berikut adalah Learning Outcomes Program Studi Sains Data Universitas Pembangunan Nasional “Veteran” Jawa Timur :

1. Mampu menunjukkan sikap menjadi insan yang bertaqwa, bertanggung jawab, mandiri dan bekerjasama, sesuai dengan nilai nilai bela negara, cinta tanah air, serta kepedulian terhadap masyarakat dan lingkungan.
2. Mampu menganalisis dan mengaplikasikan teknik analisis data dengan menggunakan perangkat lunak untuk menyelesaikan permasalahan di bidang analisis data.
3. Mampu merancang, mengintegrasikan, dan mengimplementasikan arsitektur manajemen basis data untuk kebutuhan pemrosesan data berskala besar.
4. Mampu menguasai konsep big data dan mengembangkan model prediktif berbasis kecerdasan buatan dalam menyelesaikan permasalahan di berbagai bidang dan domain keilmuan.
5. Mampu merancang, mengembangkan, dan mengimplementasikan sistem berbasis kecerdasan buatan ke dalam bentuk suatu aplikasi sistem cerdas.
6. Mampu merancang, membangun, dan mengkombinasikan algoritma dan model statistik dalam melakukan identifikasi pola, pengambilan keputusan, dan pembuatan model prediksi berdasarkan data yang diberikan
7. Mampu merancang, melaksanakan, mengembangkan ilmu pengetahuan, dan mendokumentasikan penelitian ilmiah dalam bidang sains data
8. Mampu mengkomunikasikan informasi dalam bentuk narasi serta visualisasi dari hasil temuan dan wawasan data.
9. Mampu menguasai konsep matematika, statistika, dan dasar ilmu komputer untuk memperkuat landasan ilmiah keilmuan sains data.
10. Mampu membangun pemrograman, kerangka kerja pengembangan, dan penyebaran (deployment) perangkat lunak berbasis kecerdasan buatan.
11. Mampu memiliki ketrampilan interpersonal dan profesional dengan menerapkan nilai-nilai etika dalam profesi sains data.