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.

Cartea este o sinteză a principalelor direcţii de cercetare în domeniul teoriei deciziei pe plan internaţional, reprezentând, în aceeaşi măsură, o contribuţie originală. Autorii ilustrează, într-o manieră creativă, pedagogică, modelele probabilistice, criteriile, axiomele, formulele etc., necesare în fundamentarea deciziilor, bazându-se pe analize, exemple şi contraexemple, interpretări geometrice şi grafice foarte bine realizate.

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).

Volumul întâi începe cu tratarea uneia dintre cele mai intens dezbătute teme în literatura de specialitate, și anume creșterea economică, dezvoltând, mai apoi, din perspectivă cibernetică, probleme legate de teoria fluctuațiilor ciclice, de dinamica economiilor deschise și de deficitele bugetare și politicile fiscale.

În volumul al doilea (https://dev.editura.ase.ro/editura-ase/product/cibernetica-macroeconomica-suport-de-curs-volumul-2-reglarea-macroeconomica-prin-politici-monetare-si-modelarea-investitiilor/), autorii își propun o tematică largă privind dezechilibrele macroeconomice (inflația și politicile monetare, șomajul, investițiile, consumul) și mecanismele de reglare a lor.