I en virkelighet der data, modeller og algoritmer dominerer, møter fysikere og ingeniører et stort utfordring: hvordan håndtere støyende data som er en del av våre daglige liv. Tradisjonelle statistiske verktøy har vist seg å være effektive for mindre nivåer av tilfeldighet, men med fremveksten av Big Data er behovet for mer avanserte analysemetoder tydelig. Dette har gjort at eldre verktøy nå er utilstrekkelige. Boken 'A First Course in Random Matrix Theory' gir en innføring i random matristeori og studiet av store kovariansmatriser, som er avgjørende for å prosessere og forstå store datamengder. Med fokus på moderne begreper innen matristeori, utvider boken den tradisjonelle forståelsen av probabilistisk uavhengighet til å inkludere ikke-commutative tilfeldige variabler. Gjennom konkrete eksempler og anvendelser innen finansieringsingeniørfag og porteføljekonstruksjon blir denne boken et uunnværlig verktøy for fysikere, ingeniører, dataanalytikere og økonomer.
