"本书是一本集“数据思维训练、数据能力培养、批判性思维实践”于一体的关于数据科学的引导性图书，以循序渐进引发读者自主思考与探究为宗旨，在建立数据思维的同时，注重逻辑思维、批判性思维能力的提升。 本书共4篇。第1篇“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、DIKW模型及其应用； 第2篇“数据价值”和第3篇“数据技术”则是数据科学“术”的全面覆盖，包括数据预处理、描述性分析、探索性分析、数据挖掘、机器学习、深度学习、大数据存储、分布式计算、大数据云平台等内容； 第4篇“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。 本书适合作为高等学校大数据类专业的导论性必修课教材，也适用于计算机类及工科各专业、统计及商业类各专业相关选修课和通识课程，对数据科学爱好者及相关领域从业者来说也是一本值得研读的书。 "

前言 当今社会，数据已经成为了我们生活和工作中不可或缺的一部分。随着技术的不断进步，数据的规模和种类也在快速增长，数据在企业、政府乃至个人决策过程中所起的作用越来越大。人们渴望了解数据科学，国家需要培养大数据人才。随着全国高校“数据科学与大数据技术”及相关专业建设的持续推进，一大批专业性强的好书已经陆续推出，满足相关专业人士的需求，但通识导论性书籍目前还处于稀缺状态。 大数据时代的“数据科学导论”教学应该关注数据思维，由知识传授型课程转变为思维能力培养型课程，这种共识变得越来越强烈，因此也亟需覆盖面广、应用性强，能够深入浅出引导人们进入数据科学世界、帮助读者培养数据思维的书籍。目前，市面上数据科学导论类的教材多以概念讲概念或以概念述原理，引入大量数据科学的相关术语却又未能阐释这些术语的来源及相互之间的关系，使初学者掉入概念与术语的海洋中越发茫然； 也有另一类以“导论”为题的教材，则更多地偏重技术描述，几乎变成某种数据分析课程的微缩版，且Python及R语言等编程语言基础知识占据大量篇幅，内容较单一，更缺乏数据思维的引导及训练。 本书的最大特色在于将数据思维和数据科学基本概念、方法与技术工具、应用实践紧密结合，旨在培养并提高读者在数据时代必须具备的数据思维及批判性思维的能力。书中创新性地提出以“数据信息知识智慧”（DataInformationKnowledgeWisdom，DIKW）模型作为数据思维总框架的构想，并将这条主线贯穿始终，将DIKW模型应用于概念理解、案例分析、探究实践等方方面面，便于读者构建关于数据...