前言

本书的目标读者是那些对 R 或 Python 编程语言有一定了解，并学习过（短期、不系统的学习也可以）一些统计学知识的数据科学家。本书的第一作者和第二作者就是从统计学转入数据科学领域的，他们对统计学对于数据科学的贡献有一定的见解。但是同时，我们也深知传统统计学的局限性。统计学是一门有着一个半世纪悠久历史的学科，多数统计学教材和课程像远洋客轮一样按部就班。本书中的所有方法都与统计学有某种联系，不论是历史上的，还是方法论上的。不过，本书并未涉及那些主要来自计算机科学的方法，比如神经网络。

本书有两个基本目标。

• 以通俗易懂、分门别类的方式，介绍那些来自统计学、与数据科学相关的关键概念。
• 从数据科学的角度，解释哪些概念重要、哪些不那么重要，以及为什么是这样。