本书是一本介绍数据思维、数据科学基本概念、方法和技术的教材。本书主要涵盖了数据科学的基本概念、数据预处理、数据存储、数据计算、数据可视化、数据挖掘、机器学习、深度学习和数据科学的未来等方面的内容。全书共分四大部分：第一部分“数据思维”，从数据科学的“道”出发，探究数据科学的起源、数据思维的特点及DIKW模型的应用；第二部分“数据价值”和第三部分“数据技术”两大部分则是数据科学流程的全面覆盖，包括数据预处理/描述性分析/探索性分析、数据存储/计算、数据挖掘/机器学习/深度学习等内容；第四部分“数据未来”则从科学、工程与技术层面，畅想数据科学的未来、人工智能的未来以及你我的未来。同时全书配以大量的数据科学领域相关的“技术洞察”、“应用案例”，“想一想”、“试一试”及“探索与实践”互动主题，“布鲁姆学习分类”自检题、“商业思维分析方法”问题集、“批判性思维”工具、“哈佛思维可视化”路径等丰富内容。本书适合作为高校大数据类专业“数据科学导论”性必修课程的教材，也可用于计算机类及工科各专业、统计及商业类各专业选修课或通识课教材，对数据相关领域从业者及数据科学爱好者来说也是一本不可多得的参考书籍。关于数据时代下高校数字化教育升级转型中亟需的线上线下混合式教学、翻转课堂等交互式、体验式、混合式的创新型课堂的设计，本书也提供了多种实践案例及扩展阅读资源，便于深入学习及灵活应用。