베이즈 규칙이 발견된 1763년부터 지금까지, 250년이 넘는 시간 동안의 수많은 알고리듬의 개발과 각 알고리듬의 정확도에 관여된 추론의 발전에 관해 설명하는 책이다. '추론'이 '단순히 알고리듬의 정확도를 말하는 것' 이상의 것임을 보여주며, 빅데이터 시대의 여러 경험적 기법을 세세히 알려준다. 또한 전통적 기법의 시대인 베이즈, 빈도주의, 피셔주의 시대와 컴퓨터가 등장한 초기 시대인 1950년에서 1990년, 그리고 그 이후부터 현재까지의 세 가지 연대를 나눠, 각 시대에 있어 알고리듬과 추론의 발전에 대해 설명한다. 각 장은 서로 연관돼 있으면서도 독립적으로 읽을 수 있도록 구성돼 있다.
학생판에는 130개의 연습문제를 추가했다. 연습문제는 문제 해결 및 책에 제시된 아이디어와 방법론의 구현을 통해 자료에 대한 이해를 향상시킬 것이다.

◈ 이 책에서 다루는 내용 ◈
21세기는 그 영역과 영향 모두에서 통계적 기법이 숨막힐 정도로 확장돼 왔다. 통계적 기법이 현대 과학과 상거래의 방대한 데이터 집합을 다루게 되면서, 이제 ‘빅데이터’, ‘데이터 과학’, ‘머신러닝’이라는 말은 신문 지상에서 흔히 접하는 용어가 됐다. 어떻게 여기까지 오게 됐을까? 그리고 어디로 향하고 있는 것일까? 이 모든 것은 어떻게 통합될 것인가?
이 책은 현대 통계 사상의 집약 과정을 보여준다. 전통적 추론 이론인 베이즈, 빈도주의, 피셔에서 출발해 각 장은 일련의 영향력 있는 주제를 다룬다. 생존 분석, 로지스틱 회귀, 경험적 베이즈, 잭나이프와 부트스트랩, 랜덤 포레스트, 신경망, 마르코프 체인 몬테 카를로, 모델 선정 후 추론 등 수십 가지 주제가 있으며, 현대적 기법을 통해 방법론과 알고리듬을 통계적 추론과 통합한다. 각 장은 수업에서 검증된 연습문제로 끝나며 데이터 과학의 미래 방향을 예측하는 것으로 결론을 내린다.

◈ 이 책의 구성 ◈
이 책은 크게 세 가지 부분으로 나눠서 관련 역사에 따라 전개된다. 1부에서 이야기할 전통적 추론의 위대한 주제인 베이즈, 빈도주의, 피셔주의는 전자식 컴퓨터 시대가 도래하기 전까지는 제 역할을 했으며, 현대에 와서는 그 기본 윤곽을 변형시키지 않고도 방대한 확장을 하고 있다(전통적 방식과 현대적 방식의 유사점을 살펴볼 수도 있다). 2부에서는 컴퓨터 시대 개발의 초기인 1950년부터 1990년대까지를 알아본다. 이 시기는 전환기로, 이전보다 빨라진 연산이 통계적 기법의 발전에 실제로 기여했는지 없는지를 이론과 실제에서 가장 쉽게 파악해볼 수 있다. 3부에서는 ‘21세기 주제’라는 제목으로 현시대를 다룬다. 현시대는 놀라울 만큼 대단한 알고리듬의 시대다(‘머신러닝’은 다소 불안감을 조성하는 선전 문구다). 이를 정당화하는 것은 현대의 통계적 추론에서 지속적으로 수행되는 과제이기도 하다.
학생판에는 130개의 연습문제를 추가했다. 연습문제는 문제 해결 및 책에 제시된 아이디어와 방법론의 구현을 통해 자료에 대한 이해를 향상시킬 것이다. 연습문제는 대학원 수준에서 직접 강의했던 자료로부터 추출한 것이다.