数据科学是一门正在兴起的学科，是“数据科学与大数据技术”专业一门入门和统领式的课程。这本教材为《数据科学概论》课程而设计，兼顾理论、技术、方法的论述和实践性。教材包括四大模块，前两个模块主要讲述数据科学的基本概念、原则、方法，以及各种类型数据的管理和分析技术，后两个模块介绍具体的平台和工具，以及数据科学的成功案例和具体领域的实践。
该教材采用深度展开和宽度展开的内容展示路线图，将内容有效组织起来。
在理论部分，先由浅入深，层层递进，再宽度展开，旨在培养学生宽广的视野，形成完整的知识体系。在介绍数据科学基本概念、原则和方法的基础上，本教材按照在线事务处理和数据服务、在线数据分析和结构化数据分析、到数据的深度分析(包括统计分析、机器学习和数据挖掘)的路线，从简单分析到复杂分析，层层引导用户了解数据的管理和分析的主要技术和方法。而后进行宽度展开，介绍批处理模式之外的流数据处理，结构化数据之外的文本数据、社交网络数据、时间序列数据、轨迹数据等的管理和分析的技术与方法。
在应用部分，先宽度展开，再深入量化交易领域，旨在培养学生的动手能力和浓厚兴趣。该部分在介绍云平台、Hadoop和Spark生态系统、Python语言以及相关数据挖掘/机器学习/统计分析函数库基础上，带领读者深入金融应用中的量化交易领域，实现全流程的数据分析和应用（各位老师在实际教学中，也可以根据需要替换成政府、电商、互联网、金融、经济、新闻、法律等领域的应用案例）。
同时，作为一本入门的教材，该教材避免陷入数学公式的复杂推导过程。在对数据管理和分析的主要技术和方法的介绍中，采用直观的案例、形象化的图形等手段，通过浅显易懂的语言，深入浅出地进行论述。
据悉，教育部于2018年3月公布第三批“数据科学与大数据技术”新专业，至此共有200多所高校获批建设该专业。如何建设这个新型的学科、各门课程如何设置等是各位学科负责人和教师都非常关心的问题。中国人民大学出版社“数据科学与大数据技术丛书”结合学科研究与教学实践，编写配套教材，探索数据科学学科发展与课程教学路径。
