Kas soovite seda õppekava oma klassiruumis kasutada? Palun tehke seda julgelt!
Tegelikult saate seda kasutada otse GitHubis, kasutades GitHub Classroomi.
Selleks tehke selle repositooriumi kahvel. Teil on vaja luua iga õppetunni jaoks eraldi repositoorium, seega peate iga kausta eraldama eraldi repositooriumiks. Nii saab GitHub Classroom iga õppetunni eraldi üles võtta.
Need täielikud juhised annavad teile ülevaate, kuidas oma klassiruumi seadistada.
Kui soovite kasutada seda repositooriumi sellisena, nagu see praegu on, ilma GitHub Classroomi kasutamata, on see samuti võimalik. Teil tuleb oma õpilastele edastada, millist õppetundi koos läbi töötada.
Veebipõhises formaadis (Zoom, Teams või muu) võite moodustada väiksemaid rühmi viktoriinide jaoks ja juhendada õpilasi, et nad oleksid valmis õppima. Seejärel kutsuge õpilased viktoriinidele ja paluge neil esitada oma vastused kindlal ajal "issues" kaudu. Sama võite teha ka ülesannetega, kui soovite, et õpilased töötaksid avalikult ja koostöös.
Kui eelistate privaatsemat formaati, paluge õpilastel teha õppekava kahvel, õppetundide kaupa, oma GitHubi repositooriumidesse kui privaatsetesse repositooriumidesse, ja andke teile juurdepääs. Seejärel saavad nad viktoriinid ja ülesanded privaatselt täita ning esitada need teile "issues" kaudu teie klassiruumi repositooriumis.
Veebipõhises klassiruumis on palju võimalusi, kuidas see tööle panna. Palun andke meile teada, mis teie jaoks kõige paremini toimib!
20 õppetundi, 40 viktoriini ja 20 ülesannet. Õppetundidega kaasnevad visuaalsetele õppijatele mõeldud visandmärkmed. Paljud õppetunnid on saadaval nii Pythonis kui ka R-is ning neid saab täita Jupyteri märkmike abil VS Code'is. Lisateavet selle tehnoloogiapaketi kasutamiseks klassiruumi seadistamise kohta leiate siit: https://code.visualstudio.com/docs/datascience/jupyter-notebooks.
Kõik visandmärkmed, sealhulgas suureformaadiline plakat, asuvad selles kaustas.
Seda õppekava saab käivitada ka iseseisva, võrguühenduseta veebisaidina, kasutades Docsify. Installige Docsify oma kohalikku masinasse, seejärel tippige oma kohaliku repositooriumi juurkaustas docsify serve. Veebisait avatakse pordil 3000 teie localhostis: localhost:3000.
Võrguühenduseta versioon õppekavast avaneb iseseisva veebilehena: https://localhost:3000
Õppetunnid on jaotatud 6 osaks:
- 1: Sissejuhatus
- 1: Andmeteaduse määratlemine
- 2: Eetika
- 3: Andmete määratlemine
- 4: Tõenäosuse ja statistika ülevaade
- 2: Töö andmetega
- 5: Relatsioonilised andmebaasid
- 6: Mitterelatsioonilised andmebaasid
- 7: Python
- 8: Andmete ettevalmistamine
- 3: Andmete visualiseerimine
- 9: Koguste visualiseerimine
- 10: Jaotuste visualiseerimine
- 11: Proportsioonide visualiseerimine
- 12: Suhete visualiseerimine
- 13: Tähenduslikud visualiseeringud
- 4: Andmeteaduse elutsükkel
- 14: Sissejuhatus
- 15: Analüüsimine
- 16: Kommunikatsioon
- 5: Andmeteadus pilves
- 17: Sissejuhatus
- 18: Madala koodiga valikud
- 19: Azure
- 6: Andmeteadus looduses
- 20: Ülevaade
Me soovime, et see õppekava töötaks teie ja teie õpilaste jaoks. Palun andke meile tagasisidet arutelutahvlitel! Võite luua arutelutahvlitel oma õpilastele klassiruumi ala.
Lahtiütlus:
See dokument on tõlgitud AI tõlketeenuse Co-op Translator abil. Kuigi püüame tagada täpsust, palume arvestada, et automaatsed tõlked võivad sisaldada vigu või ebatäpsusi. Algne dokument selle algses keeles tuleks pidada autoriteetseks allikaks. Olulise teabe puhul soovitame kasutada professionaalset inimtõlget. Me ei vastuta selle tõlke kasutamisest tulenevate arusaamatuste või valesti tõlgenduste eest.