本书系统阐述了大模型技术驱动下数据科学范式的根本性变革。本书先梳理了从以特征工程为核心的传统范式，向以预训练大模型为基座、以自然语言交互为界面的新范式演进路径。深入剖析了大模型重塑数据科学全流程的核心实践：在数据处理环节实现语义化理解与自动化工程;在分析建模层面完成预测、发现到生成式洞察的体系重构;在应用落地阶段构建以智能体为核心的工程化系统。最终，本书前瞻性地探讨了伴随新范式而来的治理框架与可信保障等关键议题。全书旨在为研究者与实践者提供一套系统、前沿目兼具理论深度与实践指导性的知识体系。