来自George Washington University的 Lorena A. Barba 教授编写了这本手册，提供给教育者用于在课堂上进行数据分析和计算。
本手册适用于任何教授包含数据分析或计算的主题的教育工作者，以支持学习。它不仅适用于教授工程或科学课程的教育工作者，还适用于数据新闻，商业和数量经济学，基于数据的决策科学和政策，定量健康科学和数字人文学科。它旨在提供一个切入点，以及Jupyter在教育方面的广泛概述。无论您是否已经使用Jupyter进行教学，您已经找到了基于Jupyter的学习材料，激发了您的好奇心，或者从未听说过Jupyter，这本开放式书籍中的材料可以让您在教学中使用这项技术。
Project Jupyter是一个广泛的合作项目，开发用于交互式和探索性计算的开源工具。这些工具包括：100多种计算机语言（重点是Python），Jupyter Notebook，JupyterHub以及由大型社区贡献的扩展生态系统。自2014年年底以来，Jupyter笔记本电脑一直受到欢迎，这是因为它被认为是最受欢迎的数据科学环境。它还发展成为在课堂上使用的平台，开发教学材料，分享课程和教程，以及创建计算故事。笔记本是包含带有图像和数学的文本叙述的文档，结合可执行代码（支持许多语言）和该代码的输出。内容和代码的结合使得基于数据的通信成为一种强大的新形式。各地的教育工作者都在采用Jupyter进行教学。
新采用Jupyter的教育工作者可能因为必须浏览工具和内容的生态系统而不堪重负。他们可以研究许多例子，或者消费大量的博客文章和谈话视频，以提炼良好实践和技术解决方案的模式，以最好地为学生服务。一些有很多分享经验的早期采用者决定开始收集这些专有技术，并分享关于使用Jupyter进行教学和学习的开放文档。结果是这本开放的书：一份活文件，记录了社区成员在教育中使用Jupyter的经历。
华盛顿特区（2018年11月）的Jupyter社区研讨会开始了这一过程，其中一本书旨在制作本手册的第一版。这本合作书籍整合了关键主题的解释和示例，包括：什么是Jupyter，如何尝试Jupyter，与学生共享笔记本，本地安装Jupyter，云产品，寻找示例笔记本，在Jupyter上写课，为课程制作集合，使用nbconvert导出为其他格式，使用Jupyter编写教科书，使用Binder和JupyterHub，进行作业和自动评分，制作在线课程，在课堂上使用Jupyter进行教学，使用Jupyter主动学习和翻转学习教学，并指导学习者创建他们的在Jupyter中拥有自己的内容。这本开放式手册将逐渐涵盖您在教学和学习方面需要了解的所有Jupyter知识。