Data Science : Grundlagen Methoden und Modelle der Statistik Data Science reicht von Big Data (z.B. J. Freiknecht: 2018) über Data Mining (T. A. Runkler: 2015) bis hin zur künstlichen Intelligenz (K. Mainzer: 2019 J. Shane: 2021). Vor diesem Hintergrund weckt die Titelwahl hier falsche Erwartungen. Nicht neueste Methoden des maschinellen Lernens stehen im Vordergrund sondern die traditionelle deskriptive und induktive Statistik die mit hypothesengetriebenen Signifikanztests und Regression die Basis für die moderne Massendatenanalyse legt. Gut strukturiert und in anschaulichen Beispielen aus den Wirtschaftswissenschaften bieten die Autor*innen von der Hochschule für angewandte Wissenschaften in München eine klassische Einführung für das Bachelorstudium. Etwas zu kurz kommt die computerbasierte Implementierung die mit Programmiersprachen wie R und Python in der praktischen Anwendung unverzichtbar geworden ist