本书概述了现代数据科学重要的数学和数值基础。特别是，它涵盖了信号和图像处理(傅立叶、小波及其在去噪和压缩方面的应用)、成像科学(反问题、稀疏性、压缩感知)和机器学习(线性回归、逻辑分类、深度学习)的基础知识。重点是对方法学工具(特别是线性算子、非线性逼近、凸优化、最优传输)的数学上合理的阐述，以及如何将它们映射到高效的计算算法。

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它应该作为数据科学的数字导览的数学伴侣，它展示了Matlab/Python/Julia/R对这里所涵盖的所有概念的详细实现。