Lucrarea abordează o varietate de procese din domeniul managementului proiectelor şi prezintă numeroase instrumente şi tehnici aplicabile în managementul de proiect, mai ales din perspectiva analizei afacerilor.

Data Science (DS) este un domeniu multidisciplinar care include statistica, informatica, învățarea automată (ML-Machine Learning) și expertiza în domeniu, pentru a obține cunoștințe și informații din date deja existente.
Lucrarea Data Science utilizând mediul R. Teorie şi aplicaţii  este concepută în ideea de a veni în sprijinul tuturor celor care doresc să cunoască aspecte mai mult sau mai puţin analitice referitoare la știința datelor.

Lucrarea Algoritmi de optimizare în mediul R. Teorie şi aplicaţii economice este structurată astfel, încât să constituie un bun suport pentru toţi cei interesaţi de abordările speciale ale tehnicilor de optimizare, în special din sfera economică.

Lucrarea este concepută în ideea de a veni în sprijinul tuturor celor care doresc să cunoască aspecte mai mult sau mai puţin analitice referitoare la ştiinţa micro- şi macroeconomică, din perspectiva aplicării calculului neuronal.

Prin inteligenţă artificială (AI-Artificial Intelicence) se înțelege orice tehnică care permite calculatoarelor să imite comportamentul uman, inclusiv învăţarea maşinii, procesarea limbajului natural (NLP), sinteza limbajului, „viziunea” computerului (programarea computerului pentru a„vedea”), robotica, analiza senzorilor, optimizarea şi simularea.
În acest context, Machine Learning (ML – învăţarea automată) constituie un subset de tehnici de AI care permite sistemelor informatice să „înveţe” din experienţa anterioară (adică din observaţiile de date), având ca efect îmbunătăţirea operaţiunilor pentru o anumită sarcină. Tehnicile ML includ Support Vector Machines (SVM), arbori de decizie, învăţare Bayes, k-means clustering, reguli de asociere, regresie, reţele neuronale şi multe altele.