Boken "Data Science for Wind Energy" gir en grundig gjennomgang av hvordan datavitenskapelige metoder kan forbedre beslutningsprosesser knyttet til vindenergi. Den tar for seg ulike aspekter som analyse og prognoser av vindfelt nær bakken, tilpasning av turbiner med hensyn til ytelseskurver, vurdering av turbinepåliteliger og optimalisering av vedlikehold for vindturbiner og vindparker. I boken presenteres et bredt spekter av datavitenskapelige metoder, inkludert tidsseriemodeller, spatio-temporal analyse, kjerneregresjon, beslutningstrær, kNN, spliner, Bayesiansk inferens, og viktighetsprøving. Det som gjør denne boken spesielt verdifull, er hvordan disse metodene er plassert i konteksten av vindenergi-applikasjoner, gjennom konkrete eksempler og case-studier. Dette gir leserne en praktisk forståelse av hvordan datavitenskap kan anvendes i virkelige scenarioer innenfor vindenergi.
