数据科学是一门新兴的热门科学，国外优秀大学纷纷设立同名课程，相应的专业、课程及书籍也深受欢迎。本书是国内首部系统阐述数据科学的重要专著，填补了国内此领域的空白。本书在结构设计和内容选择上不仅充分借鉴了国外有名大学设立的相关课程以及靠前的外文专著，也考虑到了国内相关课程定位与专业人才的培养需求。
本书共包括8个部分（基础知识、数据预处理、数据统计、机器学习、数据可视化、数据计算、数据管理以及R编程），既涵盖了数据科学的基本内容，又避免了与相关课程的低级重复。每章设有综合例题，做到理论学习与动手操作相结合。例题均采用R语言完成数据科学的特定任务。每章的首尾配有“导读”与“小结”，便于教师的教学和学生的自学。“习题”部分以主动数据收集和分析的开放题目为主，旨在帮助学生提高自我学习能力。书后附有R语言语法，便于入门的教学与学习。
本书可以满足数据科学、计算机科学与技术、管理学、数据统计、数据分析、图情档类等多个专业的老师、学生（含硕士生和博士生）的教学与自学需要。

第1章基础理论
1.1数据
1.1.1数据模型
1.1.2数据维度
1.2大数据
1.2.1内涵与特征
1.2.2大数据时代的新理念
1.2.3大数据时代的新术语
1.3数据科学概述
1.3.1研究目的
1.3.2理论基础
1.3.3研究内容
1.3.4基本流程
1.3.5主要原则
1.3.6典型应用
1.4数据科学家
1.4.1主要任务
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