本书内容翔实，结构清晰，主要分为三大部分。
第一部分：基础概念篇。此部分将引领您踏入实践真实数据科学的门槛，详细解析PCS框架的精髓，并对DSLC进行全面概述。同时介绍一系列计算概念，这些概念将成为您后续实施示例和技术的坚实基石。此外，本书还将指导您如何在计算机上高效组织数据科学项目，传授编写高效代码的经验，并助您熟练运用Git和GitHub等开发工具。
第二部分：数据准备与探索篇。在这一部分，我们将深入探讨数据清理、预处理及数据爆炸等核心议题。尽管每个数据科学项目都会涉及数据清理和预处理工作，但本书将为您提供前所未有的详细指导。您将了解到，虽然数据清理工作繁琐，但对于全面理解数据至关重要。此外，本书还将引导您运用数据可视化、维度缩小及聚类等技术，深入挖掘数据中的隐藏模式和趋势。随着阅读的深入，您将逐渐领略到PCS框架的强大威力。
第三部分：预测与分析篇。本书的最后一部分将聚焦于预测问题，为您呈现一系列生成预测的先进技术。这些技术将基于一系列常见统计和机器学习（ML）算法，助您做出明智的决策。当您进入第三部分时，您将能够熟练进行一般PCS评估，以评估数据科学结果的可信度。

郁彬，本科毕业于北京大学数学系，在加州大学伯克利分校取得了统计学硕士与博士学位。曾执教过美国的威斯康星大学麦迪逊分校，1993年加入伯克利分校统计系任教，2009年曾担任过加州大学伯克利分校统计系主任，目前是统计系与电气工程与计算机科学系终身教授。2013年当选美国艺术与科学院院士，2014年当选美国国家科学院院士。郁彬教授是统计理论、高维数据分析、机器学习等方面国际著名学者。她的交叉学科研究即广泛又深入，包括神经科学、遥感、生物信息、及文本总结。她的多项工作均在理论和应用领域有很大影响，其中最近的一项工作为，和合作者利用fMRI分析解码人类在观看影片时的大脑视觉信号来重建影片中的影像，该工作被时代周刊评为年度top50发明之一 。她在顶尖的科学期刊上发表了70余篇论文，涉及统计、机器学习、信息论、信号处理、遥感、神经科学和网络研究等领域。她还在许多期刊中担任编委，比如统计年刊（Annals of Statistics）、美国统计学会会刊（Journal of American Statistical Association）、机器学习研究期刊（Journal of Machine Learning Research）和技术计量学（Technometrics）