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“大数据研究”系列（SBD）出版了大数据各个领域的新发展和新进展——快速、高质量。其目的是涵盖大数据的理论、研究、开发和应用，如工程、计算机科学、物理学、经济学和生命科学等领域。本系列书籍涉及到对大型、复杂和/或分布式数据集的分析和理解，这些数据源来自传感器或其他物理仪器，以及模拟、众包、社交网络或其他互联网交易，如电子邮件或视频点击流等。该系列包含专著、讲稿和大数据编辑卷，涉及计算智能领域，包括神经网络、进化计算、软计算、模糊系统，以及人工智能、数据挖掘、现代统计和运筹学，以及自组织系统。对投稿人和读者都特别有价值的是出版时间短和在全球范围内发行，这使得研究成果能够广泛而迅速地传播。
摘要本章对数据科学作为一个概念和本书所涵盖的主题作了一般性的介绍。首先，我们给出了数据科学的粗略定义，并指出它与统计学、机器学习和大数据技术等领域的关系。然后，我们回顾一些最相关的工具，可用于数据科学，从优化到软件。我们还讨论了从数据中建立模型的相关性。本章最后详细回顾了这本书的结构。
科学的目标是解释宇宙。解释的目的是建立在客观的观察和预测的基础上。实验的可重复性是科学的基石，也是科学方法本身的重要组成部分。正如Richard C.Brown所说，“科学家通过仔细的观察和理性的思考，积累证据和形成理论，以便解释已知现象和预测新现象”。数据科学就是数据科学。它的目标是通过可用的数据来解释过程和对象。人们期望这个解释是客观和准确的，足以作出预测。解释的最终目的是根据从底层数据中提取的知识做出明智的决策。
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