●前言
第1章引言
1.1數據科學
1.2多遠分析的對像
1.3需要的工具
1.4各章的安排
1.5軟件和編程
……
第2章矩陣代數回顧
第3章回歸
第4章分類
第5章主成分分析
第6章因子分析
第7章聚類分析
第8章典型相關分析
第9章對應分析
第10章多維尺度變換
參考文獻

本書基於數據驅動的思維，以R和Python作為編程工具對大量實際案例做了分析。介紹了回歸、分類及分析方法（包括主成分分析、因子分析、聚類分析、典型相關對應分析、多維尺度變換分析）的概念、應用及可能的誤區。
本書並不要求讀者有數理統計的預備知識，而且本書在一開始為讀者提供了為理解概念而必要的代數知識，並附有學習編程語言的練習。讀者可以通過本書學到機器學習的最重要內容並同時學習編程語言，打下數據科學的基礎。