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 structurată în trei părți: prima parte reia aspecte teoretice de bază, partea a doua cuprinde aplicațiile micro și macroeconomice propriu-zise și prezintă rezolvări ale temelor din prima parte, iar în partea a treia se găsesc rezolvări interesante propuse de către studenți.

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.

Dintre subiectele analizate în acest de-al doilea volum, menţionăm: politicile macroeconomice de stabilizare, eficiența comparată a acestora, precum şi stabilitatea statică şi dinamică a sistemului macroeconomic; clasificarea teoretică a țintelor şi instrumentelor de politică monetară; relaţia între rata inflaţiei, taxa inflaţiei şi seignorage, limitele finanţării monetare a deficitelor, problemele privind costurile şi beneficiile inflaţiei; acumularea capitalului firmei; sursa de finanţare a investiţiilor; modelul lui Stegum, în care firma se bazează exclusiv pe împrumuturi de capital extern.

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.