拉斐尔·A·伊里萨里(Rafael A. Irizarry)是达纳-法伯癌症研究所(Dana-Farber Cancer Institute)的数据科学教授、哈佛大学(Harvard)生物统计学教授、美国统计协会(American Statistical Association)会员。伊里萨里博士是一名应用统计学家，在过去的20年里，他在不同的领域工作，包括基因组学、声音工程和公共卫生。他将数据分析的解决方案作为开源软件发布，这些工具被广泛下载和使用。伊里萨里教授还在哈佛大学开发并教授了几门数据科学课程，以及一些受欢迎的在线课程。

本书介绍可以帮助读者处理真实数据分析挑战的概念和技能。它涵盖了概率论、统计推断、线性回归和机器学习等概念。它还帮助读者提升如下技能：R编程、数据清洗、数据可视化、预测算法构建、使用UNIX/Linux shell组织文件、使用Git和GitHub进行版本控制以及可复制的文档准备。全书分为六个部分，分别为R、数据可视化、统计与R、数据清洗、机器学习和生产力工具。