Rozwój technologiczny oraz innowacyjność, w tym branży IT, a także zmieniająca się rzeczywistość pozyskiwania danych stawiają przed naukowcami nowe wyzwania. Pierwsze obserwacje tej rzeczywistości wykreowały znane dzisiaj powszechnie pojęcie dużych zbiorów danych – Big Data. W kolejnym etapie rozwoju nauki dostrzeżono obszary działania wspólne dla wielu dyscyplin oraz wskazano możliwości połączenia wysiłków dla lepszych analiz pozyskiwanych informacji. Współcześnie powstaje nauka o danych − Data Science, która jest powiązana interdyscyplinarnie z procesami i systemami wydobywania wiedzy z danych prezentowanych w różnej postaci, często nieustrukturyzowanej. Obejmuje zdolności związane z szeroką i zaawansowaną wiedzą statystyczną (metody i modele analityczne), umiejętnościami pracy z danymi (przetwarzanie, formatowanie etc.) oraz wizualizacją danych i wyników (wykresy, raporty itp.). W rozdziale pierwszym skoncentrowano się na wyjaśnieniu zagadnień związanych z Data Science. Rozdział drugi porusza problem występowania anomalii w zbiorach danych. W rozdziale trzecim skoncentrowano się na modelach regresji. Czwarty porusza zagadnienia dotyczące redukcji wymiaru, a piąty szeregów czasowych.