Книга рассчитана на специалистов в области Data Science, обладающих некоторым опытом работы с языком программирования R и имеющих предварительное понятие о математической статистике. В ней в удобной и легкодоступной форме представлены ключевые понятия из статистики, которые относятся к науке о данных, а также объяснено, какие понятия важны и полезны с точки зрения науки о данных, какие менее важны и почему.

Подробно раскрыты темы: разведочный анализ данных, распределения данных и выборок, статистические эксперименты и проверка значимости, регрессия и предсказание, классификация, статистическое машинное обучение и обучение без учителя. 

 "...Эта книга не является ни очередным учебником по статистике, ни руководством по машинному обучению. Она гораздо лучше, поскольку наглядно показывает связь между полезными статистическими терминами и принципами, с одной стороны, и сегодняшними малопонят-ными жаргонизмами и методами глубинного анализа данных, с другой, давая ясные объясне-ния и большое количество примеров. Это потрясающий справочник для новичков и специалистов науки о данных...". 

- Галит Шмуели Автор популярной серии Глубинный анализ данных для деловой аналитики (Data Mining for Business Analytics) и почетный профессор национального университета Циньхуа, Тайвань