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.

În toate ramurile economice aplicate a devenit o practică obișnuită utilizarea modelelor dinamice structurale de analiză a evoluției și de predicție, de cercetare a diverselor echilibre și de fundamentare a deciziilor. În structura lucrării, autorul abordează problematica de la simplu la complex.

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.

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.

În dorința de a-și investi și de a-și proteja veniturile, atât marile corporații multinaționale, cât și micii investitori individuali, doresc să reducă la minim riscul care însoțește activitatea pe piețele financiare. Autorii îi prezintă, într-un mod sistematizat, didactic, cronologic, pe cercetătorii cei mai importanți în domeniul piețelor financiare – străini și români – și contribuțiile acestora, cu aplicațiile respective în practică, dintre care unele sunt folosite și astăzi.