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3.8 KiB

给教育工作者

您想在课堂上使用这套课程吗?请随意使用!

事实上,您可以直接在 GitHub 上使用它,通过 GitHub Classroom 来实现。

为此,您需要 fork 此仓库。您需要为每节课创建一个单独的仓库,因此需要将每个文件夹提取到一个独立的仓库中。这样,GitHub Classroom 就可以单独处理每节课。

这些完整的说明可以帮助您了解如何设置您的课堂。

按原样使用此仓库

如果您希望按当前形式使用此仓库,而不使用 GitHub Classroom也完全可以实现。您需要与学生沟通共同完成每节课的学习。

在在线教学环境中(如 Zoom、Teams 或其他平台),您可以为测验创建分组讨论室,并指导学生做好学习准备。然后邀请学生参加测验,并在规定时间内以“问题”的形式提交答案。如果您希望学生公开协作完成作业,也可以采用类似的方式。

如果您更倾向于私密的教学方式,可以让学生逐节 fork 课程到他们自己的 GitHub 私有仓库,并授予您访问权限。这样,他们可以私密地完成测验和作业,并通过您课堂仓库中的问题提交给您。

在在线课堂中有许多方法可以实现这些目标。请告诉我们哪种方式最适合您!

课程内容包括:

20节课、40个测验和20个作业。课程配有手绘笔记适合视觉学习者。许多课程同时提供 Python 和 R 的版本,可以通过 VS Code 中的 Jupyter notebooks 完成。了解更多关于如何设置您的课堂以使用这些技术栈的信息:https://code.visualstudio.com/docs/datascience/jupyter-notebooks

所有手绘笔记,包括一张大幅海报,都在这个文件夹中。

整个课程也可以以 PDF 格式获取。

您还可以使用 Docsify 将此课程作为独立的离线友好型网站运行。安装 Docsify到您的本地机器,然后在您本地仓库的根文件夹中输入 docsify serve。网站将在您的本地端口 3000 上运行:localhost:3000

离线友好的课程版本将作为独立网页打开:https://localhost:3000

课程分为6个部分

  • 1: 介绍
    • 1: 数据科学定义
    • 2: 伦理
    • 3: 数据定义
    • 4: 概率与统计概述
  • 2: 数据处理
    • 5: 关系型数据库
    • 6: 非关系型数据库
    • 7: Python
    • 8: 数据准备
  • 3: 数据可视化
    • 9: 数量的可视化
    • 10: 分布的可视化
    • 11: 比例的可视化
    • 12: 关系的可视化
    • 13: 有意义的可视化
  • 4: 数据科学生命周期
    • 14: 介绍
    • 15: 分析
    • 16: 沟通
  • 5: 云端数据科学
    • 17: 介绍
    • 18: 低代码选项
    • 19: Azure
  • 6: 数据科学的实际应用
    • 20: 概述

请告诉我们您的想法!

我们希望这套课程能够满足您和学生的需求。请在讨论区中给我们反馈!欢迎您在讨论区为您的学生创建一个课堂专区。

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