數據科學是從單純的大量數據集中提取出“智慧”的數據，用以提供人們發(fā)現(xiàn)新知識并輔助決策的綜合交叉學科。本書為本科教材，闡述了數據科學中數學理論以及相關分析方法。全書包括如下內容：對數據科學和大數據基礎理論與發(fā)展的概述；承接高等教育中基礎的數學理論：線性代數、微積分、概率論與數理統(tǒng)計，并講述數值分析、馬爾科夫預測這類數據科學中常用的理論；結合機器學習知識講解數據科學中常用的分析方法：分類算法、關聯(lián)規(guī)則挖掘、聚類、人工神經網絡和時間序列分析。教材結合案例提供對應Python語言的代碼操作，以進一步加強讀者對知識點的理解。本教材從數據中提煉知識的整個過程所面臨的問題和任務著手，以給出基本數學理論的講解為基礎，逐步在實踐中使用數據科學。