本书介绍了克服日常面临的各种挑战的实践知识，以及各种数据科学解决方案，主要包括数据科学概论，机器学习模型测试，人工智能基础，理想的数据科学团队， 数据科学团队招聘面试，组建数据科学团队，创新管理，管理数据科学项目，数据科学项目的常见陷阱，创造产品与提升可重用性，实施 ModelOps，建立技术栈和结论。
本书的目标读者是希望有效地引入数据科学工作流程以提升组织效率、改进业务的数据科学家、数据分析人员和项目主管。
了解一些数据科学的基本概念有助于本书的阅读。