本書のテーマは「データ科学」である。
観測を通して現実世界の様相を数空間に写像したものをデータと捉えてみよう。
数空間に展開されたデータに統計学や機械学習を適用することで，パターンの発見や仮説検証，あるいは予測を行えるようになる。
こうして，現実世界の複雑な有様を簡明にかつ定量的に理解し，理解に基づく結論や提案を，新たなデータ分析を通して反証可能な形で提示する。
これがデータ科学の特徴であると言えるだろう。
本書では，学生が日々利用する大学生協の実際の売上データを用いて分析を行う。
標準ソフトウェアは社会に出てからも利用機会が多いExcelを用い，文理双方の読者へ向けて，高度な数学やプログラミングに関する知識は必要としない。
本書は社会人を含む幅広い読者の方々に向けて，データ科学を学ぶ際の参考図書としても役立つであろう。
第2号では，まず，最新動向サーベイ「イマドキノ動画認識」にて，畳み込みニューラルネットワーク（CNN）の動画認識への適用，Transformerをベースにした認識モデルについて紹介。
論文フカヨミ記事3本では，単一の画像を入力とする単眼超解像（single image SR； SISR），ディープニューラルネットワーク（DNN）における課題となっている敵対的サンプル，画像を扱うためのTransformerであるVision Transformer（ViT）のそれぞれについて，基礎から分野のトレンドまで，重要論文を紐解きながら詳しく解説。
最後にチュートリアル記事「ニュウモンVisual SLAM」にて，以前にも増して注目を集めているVisual SLAMについて（本記事では単眼カメラのVisual SLAMを取り上げる），発展の歴史と基礎を丁寧に解説する。