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 este concepută în ideea de a veni în sprijinul tuturor celor care doresc să cunoască aspecte mai mult sau mai puțin analitice referitoare la știința microeconomică.

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.

Lucrarea abordează analiza cantitativă microeconomică într-o manieră graduală, de la simplu la complex. Sunt tratate probleme legate de deciziile optime ale agenţilor economici consumatori şi producători, comportamentul acestora în condiţii de certitudine şi, respectiv, de risc şi incertitudine, echilibrul pe piaţă şi echilibrul economic. Aspectele teoretice sunt însoţite de exemple concrete, fiecare capitol conţine aplicaţii rezolvate şi probleme propuse.

În lucrarea „Microeconomie avansată. Economia informației” sunt tratate, printre altele, atitudinea agenţilor economici faţă de risc, cererea de asigurare şi influenţa impozitării venitului unui agent economic asupra economisirii, teoria echilibrului general, contracte cu informaţie sintetică, mecanismul optim de plăţi şi nivelul optim de efort. Manualul conține o ilustrare geometrică a problemei de risc moral, precum și modele de selecţie adversă (antiselecție).