本书介绍了很多基本设计模式、优化技术和数据挖掘及机器学习解决方案，以解决生物信息学、基因组学、统计和社交网络分析等领域的很多问题。这本书还概要介绍了MapReduce、Hadoop和Spark。

本书主要内容包括：

■完成超大量交易的购物篮分析。

■数据挖掘算法（K-均值、KNN和朴素贝叶斯）。

■使用超大基因组数据完成DNA和RNA测序。

■朴素贝叶斯定理和马尔可夫链实现数据和市场预测。

■ 推荐算法和成对文档相似性。

■线性回归、Cox回归和皮尔逊（Pearson）相关分析。

■等位基因频率和DNA挖掘。

■社交网络分析（推荐系统、三角形计数和情感分析）。