Muchos sistemas de la vida real son dinámicos, evolucionan y están entrelazados. Se pueden encontrar ejemplos de tales sistemas que muestran 'complejidad' en una amplia variedad de contextos que van desde la economía hasta la biología, pasando por las ciencias ambientales y físicas. El estudio de sistemas complejos implica el análisis y la interpretación de grandes cantidades de datos, lo que requiere la aplicación de muchas herramientas y técnicas clásicas y modernas de estadística, ciencia de redes, aprendizaje automático y modelado basado en agentes.
A partir de las últimas investigaciones, este texto describe algunos de los métodos más importantes y ampliamente utilizados, enfatizando tanto los enfoques empíricos como los teóricos. En términos más generales, este libro proporciona una guía accesible para un conjunto de herramientas basado en datos para científicos, ingenieros y científicos sociales que requieren un análisis efectivo de grandes cantidades de datos, ya sea que estén relacionados con redes sociales, mercados financieros, economías u otros tipos de sistemas complejos.