全书共5章, 其中第1章介绍了数据科学入门的基础知识, 让读者对数据科学领域有一个整体认识; 第2章介绍了R&Python的语法基础和编程入门相关知识, 为编程基础薄弱的读者顺利学习本书打好坚实的编程基础; 第3-4章介绍了非常重要的数据处理、数据分析和用R语言实现的统计建模方法; 第5章介绍了用Python实现的以预测为目的的机器学习方法。对实践中经常遇到的数据质量问题和处理要点、回归模型、决策树、聚类、降维, 以及常用的监督学习方法和深度学习等内容均进行了讲解。