本书基于作者在中国人民大学开设的同名课程讲义编写。 不同于传统Python编程教材，本书以数据为中心构建知识体系，将Python知识全面融入数据的获取、存储、处理、分析、智能应用及可视化全生命周期。 全书秉持实用主义原则，精选关键知识点，并搭配大量低代码案例，帮助初学者快速上手。 内容编排兼顾实用性与前沿性，特别设置“大模型辅助编程”和“大模型二次开发”两章。 前者引导读者利用大模型实现代码生成、补全、测试与调试，助力编程效率提升。 后者则系统探讨提示词工程、检索增强生成、智能体、监督微调等对大模型进行二次开发的主要技术路径，帮助读者从实践层面驾驭大模型。 通过本书学习，读者不仅能掌握实用Python编程技能，更能培养计算思维与数据思维，在AI时代一展身手。
本课程面向零基础学生，培养其面向未来的全栈数据处理与智能应用开发能力。通过本课程的系统学习，学生将建立扎实的计算思维与数据思维，熟练掌握 Python 核心语法及面向对象编程思想；能够独立运用主流第三方库规范完成数据读写、网络数据爬取、数据清洗、NumPy矩阵计算与 Pandas 表格高级分析；掌握传统机器学习（scikit-learn）与现代深度学习（PyTorch）的标准全流程流水线。在此基础上，课程结合以大模型为代表的前沿AI技术，讲授面向大模型辅助编程的结构化提示词编写技巧、基于云端/本地接口进行大模型二次开发（RAG、Agent）等。最终，学生能够在大模型辅助下，独立开发出具有实时交互功能、有一定复杂度的实际工程项目。