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Für Lehrkräfte
Möchten Sie dieses Curriculum in Ihrem Unterricht verwenden? Nur zu!
Tatsächlich können Sie es direkt auf GitHub nutzen, indem Sie GitHub Classroom verwenden.
Dazu müssen Sie dieses Repository forken. Sie benötigen ein Repository für jede Lektion, daher müssen Sie jeden Ordner in ein separates Repository extrahieren. Auf diese Weise kann GitHub Classroom jede Lektion einzeln erfassen.
Diese vollständigen Anweisungen geben Ihnen eine Vorstellung davon, wie Sie Ihr Klassenzimmer einrichten können.
Nutzung des Repositories wie es ist
Wenn Sie dieses Repository in seiner aktuellen Form nutzen möchten, ohne GitHub Classroom zu verwenden, ist das ebenfalls möglich. Sie müssten Ihren Schülern mitteilen, welche Lektion sie gemeinsam durcharbeiten sollen.
In einem Online-Format (Zoom, Teams oder andere) könnten Sie Breakout-Räume für die Quizfragen einrichten und die Schüler unterstützen, damit sie bereit sind zu lernen. Anschließend können Sie die Schüler einladen, die Quizfragen zu bearbeiten und ihre Antworten zu einem bestimmten Zeitpunkt als "Issues" einzureichen. Dasselbe könnten Sie mit Aufgaben machen, wenn Sie möchten, dass die Schüler offen und kollaborativ arbeiten.
Wenn Sie ein privateres Format bevorzugen, bitten Sie Ihre Schüler, das Curriculum Lektion für Lektion in ihre eigenen privaten GitHub-Repositories zu forken und Ihnen Zugriff zu gewähren. So können sie Quizfragen und Aufgaben privat bearbeiten und diese über Issues in Ihrem Klassen-Repository einreichen.
Es gibt viele Möglichkeiten, dieses Curriculum in einem Online-Klassenformat umzusetzen. Lassen Sie uns wissen, was für Sie am besten funktioniert!
In diesem Curriculum enthalten:
20 Lektionen, 40 Quizfragen und 20 Aufgaben. Sketchnotes begleiten die Lektionen für visuelle Lerner. Viele Lektionen sind sowohl in Python als auch in R verfügbar und können mit Jupyter-Notebooks in VS Code abgeschlossen werden. Erfahren Sie mehr darüber, wie Sie Ihr Klassenzimmer für diesen Tech-Stack einrichten können: https://code.visualstudio.com/docs/datascience/jupyter-notebooks.
Alle Sketchnotes, einschließlich eines großformatigen Posters, befinden sich in diesem Ordner.
Sie können dieses Curriculum auch als eigenständige, offline-freundliche Website mit Docsify ausführen. Installieren Sie Docsify auf Ihrem lokalen Rechner und geben Sie dann im Stammordner Ihrer lokalen Kopie dieses Repositories docsify serve ein. Die Website wird auf Port 3000 auf Ihrem localhost bereitgestellt: localhost:3000.
Eine offline-freundliche Version des Curriculums wird als eigenständige Webseite geöffnet: https://localhost:3000
Die Lektionen sind in 6 Teile gegliedert:
- 1: Einführung
- 1: Definition von Data Science
- 2: Ethik
- 3: Definition von Daten
- 4: Überblick über Wahrscheinlichkeit und Statistik
- 2: Arbeiten mit Daten
- 5: Relationale Datenbanken
- 6: Nicht-relationale Datenbanken
- 7: Python
- 8: Datenvorbereitung
- 3: Datenvisualisierung
- 9: Visualisierung von Mengen
- 10: Visualisierung von Verteilungen
- 11: Visualisierung von Anteilen
- 12: Visualisierung von Beziehungen
- 13: Sinnvolle Visualisierungen
- 4: Lebenszyklus der Datenwissenschaft
- 14: Einführung
- 15: Analyse
- 16: Kommunikation
- 5: Datenwissenschaft in der Cloud
- 17: Einführung
- 18: Low-Code-Optionen
- 19: Azure
- 6: Datenwissenschaft in der Praxis
- 20: Überblick
Bitte teilen Sie uns Ihre Meinung mit!
Wir möchten dieses Curriculum für Sie und Ihre Schüler optimal gestalten. Bitte geben Sie uns Feedback in den Diskussionsforen! Sie können gerne einen Klassenbereich in den Diskussionsforen für Ihre Schüler einrichten.
Haftungsausschluss:
Dieses Dokument wurde mithilfe des KI-Übersetzungsdienstes Co-op Translator übersetzt. Obwohl wir uns um Genauigkeit bemühen, weisen wir darauf hin, dass automatisierte Übersetzungen Fehler oder Ungenauigkeiten enthalten können. Das Originaldokument in seiner ursprünglichen Sprache sollte als maßgebliche Quelle betrachtet werden. Für kritische Informationen wird eine professionelle menschliche Übersetzung empfohlen. Wir übernehmen keine Haftung für Missverständnisse oder Fehlinterpretationen, die sich aus der Nutzung dieser Übersetzung ergeben.