Datalab loại bỏ nhu cầu phải dò lỗi thiết lập của từng sinh viên, trao quyền cho giáo viên dạy kỹ năng dữ liệu hiệu quả ngay trong lớp học.
Sau khi giới thiệu một chủ đề mới, việc thực hành viết mã là kỹ thuật vô giá để củng cố sự hiểu biết và khắc sâu kiến thức. Không gì thay thế được việc tự tay chạy và thử nghiệm các hàm mới cũng như các khái niệm lập trình.
Tuy nhiên, cách làm truyền thống là để mỗi học viên tự theo trên máy của mình có thể gây quá tải: họ cần cài đúng phiên bản R (hoặc Python), cùng các gói và phiên bản phù hợp. Họ cũng cần một Môi trường Phát triển Tích hợp (IDE) được cấu hình đúng.
Tương tự, các bài tập mở là công cụ tuyệt vời để đảm bảo sinh viên có thể áp dụng kỹ năng vừa học. Nhưng nếu bạn muốn các em hợp tác thì sao? Điều này có thể rườm rà: một số dùng git, số khác dùng giải pháp đám mây như Dropbox hoặc OneDrive. Lại có người gửi tệp mã qua email cho nhau. Đến lúc bạn chấm bài, bài nộp của sinh viên hiếm khi chạy trơn tru vì khác biệt thiết lập hoặc thiếu phụ thuộc.
Xét đến nhịp độ một học kỳ, bạn có thể tự hỏi liệu các phương pháp dạy học tương tác này có đáng để đầu tư nhiều thời gian và công sức như vậy không.
Nhưng có tin vui! Những tiến bộ gần đây trong công nghệ đám mây đã tạo ra nhiều nền tảng cộng tác dữ liệu giúp bỏ qua mọi phiền toái về cấu hình và cộng tác. Trong bài viết này, chúng ta sẽ khám phá cách DataLab có thể trở thành bước ngoặt cho bạn. Cuốn sổ tay khoa học dữ liệu hiện đại từ DataCamp này sẽ giúp bạn và sinh viên khởi động trong môi trường Python hoặc R giống hệt nhau trong chưa đầy 5 giây. Và phần tuyệt nhất? Miễn phí!
Trình soạn thảo DataLab
Vì sao nên dùng DataLab?
Miễn phí
Giáo viên và giảng viên dạy khoa học dữ liệu có thể đăng ký một Nhóm Lớp học DataCamp miễn phí. Tất cả thành viên của Nhóm Lớp học sẽ được truy cập miễn phí toàn bộ thư viện khóa học của DataCamp và giấy phép DataLab Premium. Điều này cho phép họ tạo không giới hạn các dự án dữ liệu riêng tư (gọi là workbook) để dễ dàng chia sẻ với sinh viên khác và truy cập lịch sử phiên bản trong 1 năm.
Đăng ký nhóm DataCamp Classroom miễn phí để nhận quyền truy cập DataLab Premium miễn phí.
Không cần cấu hình, chia sẻ dễ dàng
Mỗi dự án dữ liệu trong DataLab chạy trong môi trường sổ tay được quản lý hoàn toàn, cấu hình sẵn và khởi động trong vài giây. Bạn có thể tạo các workbook Python và R, với mọi gói khoa học dữ liệu phổ biến đã được cài đặt sẵn. Nếu muốn cài thêm gói hoặc phiên bản khác, bạn vẫn có thể làm được.
Cả workbook Python và R đều có “Ô SQL”, cho phép sinh viên truy vấn cơ sở dữ liệu và kho dữ liệu bằng SQL rồi tiếp tục phân tích trong Python hoặc R sau đó.
Cộng tác thời gian thực kiểu Google Docs được tích hợp sẵn; cộng tác trên một dự án dữ liệu chỉ là chuyện chia sẻ một liên kết. Hãy hình dung DataLab như phiên bản đám mây của JupyterLab với nhiều sức mạnh, tối ưu cho dễ sử dụng, truy cập dữ liệu thuận tiện và cộng tác.
DataLab được cấu hình sẵn với mọi gói phổ biến và tính năng cộng tác tích hợp
Sinh viên có thể code theo một cách nhẹ nhàng
Để sinh viên theo sát khi bạn giảng dạy sẽ rất hữu ích: các em có thể thử nghiệm ngay những khái niệm bạn đang trình bày thay vì phải chờ đến giờ nghỉ. Với DataLab, điều này rất dễ:
- Với vai trò giáo viên, hãy tạo một workbook mới chứa mọi tập dữ liệu ví dụ, văn bản mẫu và mã mẫu mà bạn muốn sinh viên bắt đầu từ đó.
- Tiếp theo, tạo một liên kết sao chép đơn giản và chia sẻ với sinh viên.
- Khi sinh viên nhấp vào liên kết này, một workbook mới sẽ được tạo với toàn bộ dữ liệu và nội dung sổ tay của workbook gốc, sẵn sàng cho các em thao tác mà không ảnh hưởng đến workbook mẫu.
Để trải nghiệm cách thức này, hãy truy cập workbook mẫu này và nhấp vào liên kết sao chép của nó (sẽ tạo một workbook mới). Sinh viên của bạn thực sự có thể bắt đầu trong chưa đầy 5 giây, với tệp dữ liệu và mã khởi tạo đã sẵn sàng.
Tạo liên kết sao chép và chia sẻ với sinh viên của bạn
Giao bài dễ dàng
Tính năng liên kết sao chép cũng giúp việc giao bài tập trở nên đơn giản. Mô tả bài tập trong một workbook và chia sẻ liên kết sao chép. Sinh viên nhấp vào liên kết sẽ tạo workbook của riêng mình từ đó để hoàn thành bài.
Sinh viên thậm chí có thể làm việc nhóm: trong nhóm ba người, một bạn có thể nhấp liên kết sao chép rồi mời hai bạn còn lại làm biên tập viên để cùng cộng tác. Mọi thay đổi được lưu tự động, và các em có thể xem lại, khôi phục phiên bản trước thông qua lịch sử phiên bản. Khi hoàn thành, các em có thể chia sẻ workbook với bạn, giáo viên, để bạn xem xét. Môi trường thực thi giống hệt nhau cho cả hai: nếu bài chạy không lỗi với các em, thì cũng sẽ chạy không lỗi với bạn.
Các cộng tác viên trong nhóm có thể dễ dàng chia sẻ một workbook và làm việc cùng nhau trong đó
Bạn là người kiểm soát
Với vai trò quản trị nhóm, bạn có thể cấu hình DataLab.
- DataLab đi kèm trợ lý AI mạnh mẽ có thể tạo mã khoa học dữ liệu, sửa và giải thích lỗi. Tuy nhiên, bạn có toàn quyền tắt tính năng này.
- Bạn cũng có thể kiểm soát cài đặt chia sẻ mặc định cho các workbook mới tạo trong nhóm (ví dụ, mặc định để riêng tư với người tạo).
- Bạn có thể quy định sinh viên có được chia sẻ workbook với người khác hoặc cả nhóm hay không.
Để xem tổng quan đầy đủ về cài đặt nhóm, hãy xem bài viết của chúng tôi về quản lý cài đặt nhóm.
Cuối cùng, chúng tôi có thể cung cấp cho bạn thông tin chi tiết về cách sinh viên tương tác với DataLab: họ đã tạo bao nhiêu workbook, dành bao nhiêu thời gian cho bài tập, ai đã cộng tác, v.v.
Quản trị nhóm có thể kiểm soát nhiều cài đặt của nhóm
DataLab trong thực tế
Nhiều giảng viên trên khắp thế giới đã chuyển sang dùng DataLab để hỗ trợ giảng dạy.
Richard Herron là Giảng sư Giảng dạy tại Nhóm Tài chính của Trường Kinh doanh D’Amore-McKim, Đại học Northeastern. Ông phân phối nội dung khóa học qua DataLab để sinh viên có thể dễ dàng theo dõi. Sinh viên của ông cũng dùng nó cho công việc nhóm:
“Tôi rất thích DataLab! Tôi đã thử một vài giải pháp JupyterLab đám mây khác, và DataLab dễ dùng nhất đối với sinh viên của tôi và cả tôi. DataLab là một giải pháp trọn gói, như "Google Docs cho JupyterLab." Vì giống Google Docs nên nó hoạt động theo cách sinh viên tôi mong đợi. Ví dụ, sinh viên có thể chia sẻ tệp và cộng tác trong cùng một sổ tay. Tôi rất thích khi thấy các em "lập trình cặp" qua Zoom trong cùng một sổ tay. Lần tới khi dạy môn phân tích dữ liệu tài chính, có thể tôi sẽ chuyển từ dùng máy cá nhân sang làm tất cả trên DataLab. Tôi khuyên mọi giảng viên phân tích dữ liệu nên thử DataCamp DataLab!”
Mauricio Uriona là Phó Giáo sư tại Khoa Kỹ thuật Công nghiệp và Hệ thống của Đại học Liên bang Santa Catarina ở Florianopolis, Brazil. Ông đã tận dụng chương trình DataCamp for Classrooms để giúp sinh viên truy cập thư viện khóa học, và nay cũng dùng DataLab trong nhiều lớp học của mình. Việc giảm ma sát cho người mới bắt đầu đã là bước ngoặt đối với ông.
Emile Jaspar giảng dạy Trí tuệ nhân tạo & Khoa học dữ liệu tại Đại học Khoa học Ứng dụng Avans ở Hà Lan. Ông đóng vai trò lớn trong việc phát triển mô-đun khoa học dữ liệu cho chương trình Quản trị CNTT Kinh doanh. Ông dùng DataLab để chia sẻ ghi chú khóa học và phân phối bài tập. Khả năng kiểm soát cài đặt mặc định cho các workbook mới tạo trong nhóm Lớp học Avans của ông là tính năng rất hữu ích để đảm bảo sinh viên làm việc cá nhân trước khi cộng tác.
Kết luận
Trong bối cảnh công nghệ ngày nay, để sinh viên làm bài tập khoa học dữ liệu trên máy cá nhân là không cần thiết phức tạp và tốn thời gian. DataLab loại bỏ mọi phiền toái về cấu hình và chia sẻ, giúp sinh viên tập trung vào điều cốt lõi: luyện tập các kỹ năng dữ liệu vừa học.
Dùng thử DataLab miễn phí, đọc hướng dẫn từng bước về cách bạn có thể dùng DataLab cho các trường hợp giáo dục, hoặc tạo Lớp học DataCamp miễn phí ngay hôm nay.
