Cathy O'Neil是约翰逊实验室高级数据科学家、哈佛大学数学博士、麻省理工学院数学系博士后、巴纳德学院教授，曾发表过大量算术代数几何方面的论文。他曾在著名的全球投资管理公司D.E. Shaw担任对冲基金金融师，后加入专门评估银行和对冲基金风险的软件公司RiskMetrics。
Cathy是一位数学家，后来转型为数据科学家，她的个人博客http://mathbabe.org/很受欢迎，在博客中的“关于自己”部分，她说自己一直在期待下面这个问题能有更好的答案：非理论派的数学家能做些什么以让这个世界变得更加美好？她和哥伦比亚大学统计系兼职教授Rachel Schutt根据一门名为“数据科学导论”的课程撰写了《数据科学实战》一书。
Rachel（美国新闻集团旗下数据科学部门高级副总裁）向大学提议开设“数据科学导论”这门课程时，恰好认识了Cathy，那时她正在一个初创公司工作，职位是数据科学家。对于Rachel开课的尝试，她十分支持。后来Cathy和Rachel的博客中所有关于“数据科学导论”的条目，构成了《数据科学实战》的原始素材。
《数据科学实战》不是一本关于机器学习的教科书。恰恰相反，本书会多角度全方位、深入地介绍数据科学。它是对现有数据学科领域的纵览，试图为这一学科勾勒出一幅全景图。《数据科学实战》还是一本从人文主义角度、全面讲解数据科学的书。两位作者不仅关注工具、数学、模型、算法和代码，同时也很关注上述过程中的人性化考量。如何在数据科学中体现人文主义？你在建模和设计算法时，认识到你作为个人所应起到的作用，想想哪些东西是人所具备而电脑不具备的，比如基于道德的判断；向世界公布一种新的统计模型前，想想会为他人的生活带来什么样的影响。
作品选读：什么是数据科学
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