[1][2] Su campo de investigación es el uso del aprendizaje automático aplicado a los datos multidimensionales.
[5] Escribió su tesis doctoral, Una descomposición matricial con penalización, y sus aplicaciones, bajo la supervisión de Robert Tibshirani.
[10] Witten aplica el aprendizaje estadístico al tratamiento médico personalizado y la decodificación del genoma.
[11] Utiliza aprendizaje máquina aprendiendo para analizar conjuntos de dato en neurociencia y genómica.
[21] También ha impartido un seminario del programa Big Data to Knowledge,[22] y dio una charla TED en la Universidad de Washington titulada Cancer by Numbers.
[23] Ganó una beca National Science Foundation CAREER en 2013, lo que le permitió desarrollar nuevos métodos estadísticos para el modelado gráfico.