数据科学是从单纯的"大"数据提炼出"智慧"的数据，以供人们发现新知识并辅助决策的综合交叉学科．本书简要阐述数据科学的数学基础．全书共11章，内容包括线性代数基础、线性空间与线性变换、向量与矩阵范数、矩阵分解、概率统计基础、随机过程、最优化基础、线性规划、常用无约束最优化方法、常用约束最优化方法以及综合案例．除第11章外，每章都有应用实例与该章内容紧密结合，以进一步加强读者对知识点的理解和掌握．所有的应用实例和第11章综合案例的代码都在Windows操作系统下利用Python 3.7编写，并在交互式解释器IDLE上调试通过． 本书可作为高等院校大数据、人工智能等相关专业的教材，也可供从事大数据、人工智能及相关领域教学、研究和应用开发的人员参考．