●Chapter1資料的概念：在最開始的地方，以一系列的案例讓讀者認識到資料的價值（1.1），並且學習透過資料的型態（1.2）和尺度（1.3）來認識資料。
●Chapter2Python基礎：對於沒有程式基礎的讀者，會從Python的介紹和環境安裝（2.1∼2.2）開始，並且介紹一些基礎的程式語法與邏輯（2.3∼2.4），讓讀者可以快速上手Python。
●Chapter3基本數值資料處理：分別介紹在資料分析中最常用到的NumPy（3.1）和Pandas（3.2），讓讀者可以對各種基本的資料進行處理與分析。
●Chapter4各式資料處理：除了基本的數值資料以外，更進一步介紹對於影像（4.1∼4.2）、音訊（4.3∼4.4）、文字（4.5∼4.6）類型資料的觀念與實作。
●Chapter5資料前處理：專門介紹各種拿到資料後要先做的前處理方式，包含資料清理（5.1）、資料轉換（5.2），以及如何進行合適的資料視覺化（5.3）。
●Chapter6其他專題補充：針對本書無法展開的內容，透過一個個小實作專題進行補充介紹，包含探索式分析（6.1）、網頁爬蟲（6.2）、機器學習與模型評估（6.3）、ChatGPTAPI（6.4）、HuggingFace（6.5）、資料管線（6.6）、常見誤區（6.7）等。
