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3.7 KiB

給教育工作者

想在您的課堂上使用這份課程嗎?請隨意使用!

事實上,您可以直接在 GitHub 上使用 GitHub Classroom 來運用這份課程。

要這麼做,請先 fork 這個 repo。您需要為每一課創建一個 repo因此需要將每個資料夾提取到一個單獨的 repo 中。這樣,GitHub Classroom 就能分別處理每一課。

這些完整的指導說明將幫助您了解如何設置您的課堂。

直接使用這個 repo

如果您希望直接使用目前的 repo而不使用 GitHub Classroom也完全可以。您需要與學生溝通告訴他們要一起完成哪一課。

在線上課程形式(如 Zoom、Teams 或其他)中,您可以為測驗設置分組討論室,並指導學生準備學習。然後邀請學生參加測驗,並在特定時間將答案提交為 "issues"。如果您希望學生公開合作完成作業,也可以採用相同的方式。

如果您更喜歡較為私密的形式,可以要求學生逐課 fork 課程到他們自己的 GitHub 私人 repo並授予您訪問權限。這樣他們可以私下完成測驗和作業並通過 classroom repo 的 issues 提交給您。

在線課堂有許多不同的運作方式。請告訴我們哪種方式最適合您!

課程內容包括:

20 節課、40 個測驗和 20 個作業。課程還附有手繪筆記,適合視覺型學習者。許多課程提供 Python 和 R 版本,並可使用 VS Code 中的 Jupyter notebooks 完成。了解更多關於如何設置您的課堂以使用這些技術堆疊:https://code.visualstudio.com/docs/datascience/jupyter-notebooks

所有手繪筆記,包括一張大幅海報,都在這個資料夾中。

您還可以使用 Docsify 將這份課程作為獨立的、離線友好的網站運行。安裝 Docsify 到您的本地機器,然後在本地 repo 的根目錄中輸入 docsify serve。網站將在本地端的 3000 埠上運行:localhost:3000

課程的離線友好版本將以獨立網頁形式打開:https://localhost:3000

課程分為六個部分:

  • 1: 簡介
    • 1: 定義數據科學
    • 2: 倫理
    • 3: 定義數據
    • 4: 概率與統計概述
  • 2: 處理數據
    • 5: 關聯式數據庫
    • 6: 非關聯式數據庫
    • 7: Python
    • 8: 數據準備
  • 3: 數據可視化
    • 9: 數量的可視化
    • 10: 分佈的可視化
    • 11: 比例的可視化
    • 12: 關係的可視化
    • 13: 有意義的可視化
  • 4: 數據科學生命周期
    • 14: 簡介
    • 15: 分析
    • 16: 溝通
  • 5: 雲端中的數據科學
    • 17: 簡介
    • 18: 低代碼選項
    • 19: Azure
  • 6: 真實世界中的數據科學
    • 20: 概述

請分享您的想法!

我們希望這份課程能對您和您的學生有所幫助。請在討論區提供您的反饋!也可以在討論區為您的學生創建一個課堂專區。


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