本书共11章，具体内容包括数据科学概论、Python入门、表格数据分析、数据整理、数据可视化、数据分析、文本分析、图数据分析、大数据治理、深度学习与大模型、综合案例。本书相比第1版，对章节顺序和内容进行了调整和优化，有利于学生构建更加全面的知识体系。此外，本书注重理论与实践相结合，在介绍大数据技术的基本概念和模型的同时，提供主要算法的形式化描述和Python示例代码及其应用示例，旨在培养学生使用开源工具进行数据分析的工程能力，帮助学生初步掌握大数据处理技能。