Bazat pe un „curs masiv deschis online” (MOOC) al MIT, această carte îi introduce pe studenți cu puțină sau fără experiență anterioară în programare în arta rezolvării problemelor computaționale folosind Python și diverse biblioteci Python, cum ar fi numpy, matplotlib, random, pandas și sklearn.

În această a treia ediție, materialul explicativ de bază este extins cu exemple de programare suplimentare și mult mai multe „exerciții de consolidare”, ceea ce o face o introducere relativ lină în programare pentru începători. Într-un nou capitol, este demonstrată utilizarea pachetului pandas pentru analiza datelor de serie temporală. Tot codul a fost rescris pentru a se conforma cu standardele PEP 8.

Pe lângă subiectele tradiționale, cartea abordează, de asemenea, o gamă largă de subiecte care nu sunt incluse de obicei în cărțile introductive, cum ar fi reprezentarea vizuală a informației, simulările pentru modelarea aleatorietății, tehnici computaționale pentru înțelegerea datelor, tehnici statistice care informează (și dezinformează) și probleme de optimizare și programare dinamică.

Cartea include, de asemenea, un ghid de referință concis pentru Python 3.

John V. Guttag este profesor de știința calculatoarelor și inginerie electrică la catedra Dugald C. Jackson de la MIT.

Au scris despre edițiile anterioare: „Nu există o singură carte de știința calculatoarelor care să acopere toate nevoile. Dar dacă ar trebui să alegi doar una, aceasta ar fi o alegere excelentă”. — Hal Abelson, autor (împreună cu Gerald Jay Sussman) al Structure and Interpretation of Computer Programs.

„Este cartea despre „gândirea computațională” pe care toată lumea o aștepta! Cu umor și anectode istorice, John Guttag transmite amploarea și bucuria științei calculatoarelor fără detalii tehnice greu de înțeles”. — Jeannette M. Wing, Vicepreședinte Microsoft Research și profesoară consultată în știința calculatoarelor și fostă directoare de departament la Universitatea Carnegie Mellon.