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虽然近年来数据分析、人工智能的概念热火朝天,但系统地运用一个平台去进行数据分析教学,让更多的人能切实感受到编程与数据分析魅力的场景仍然寥寥可数。

据此,ModelWhale教育版为老师和同学们提供了数据分析教学和应用的线上平台,亮点包括但不限于:

• 基于 Jupyter Notebook的交互式 Notebook

• 教学评一体的课程模块

• 强大的作业自动评估系统

• 完备的知识库和资源库

用 ModelWhale教学的优势:

一、基于 Jupyter Notebook的交互式 Notebook

• 交互式 Notebook非常适合课堂交互、教学演示,以及各种探索性、交互性的开发学习。

• 跑完一遍代码后变量占用的内存不会自动释放,不覆盖变量就不需要重跑。

• 可将代码重构为独立的可重用组件,同时可以保存代码执行后的状态。

• 在 Notebook上做的所有交互工作,都可置于版本控制之下。

• 实际教学和应用中,切换窗口往往占用了大量的时间。Notebook将杂乱的程序、可视化结果、说明文档归于一处,只需要看一个项目文件,就可以获得课程章节的理论知识点+编程实战+可视化结果。

• ModelWhale Notebook沿用了 Jupyter  Notebook的交互式逻辑。不论你使用的是 Python、Julia、还是 R语言,都可以利用交互式 Notebook产出教学课件和作业报告。

• Notebook由多个 Cell构成,Cell分为 Code和 Markdown,其中:Cell可以独立编写、运行代码,并单独反馈结果,方便学生“试错”和验证结果。Markdown可撰写文档,展示图片、视频、链接等丰富的内容,将课程知识点完整表达。

• 师生轻松交互

• 课程内容收归一处

• 教学内容易于调试、重用和复现。

• 在线教学灵活高效,教学成果轻松共享

• ModelWhale完美支持教学场景的高并发需要,资源全面支持AWS、阿里云、腾讯云等国内外各大主流云厂商,根据教学需求弹性调度和增加云算力,随用随停,轻松胜任大规模数据公选课。

• 配备了多种主流工具包和常用框架:内置数百种Python、R语言工具包和深度学习框架,涵盖了现今绝大多数工具包,不用浪费时间在软件安装和配置环境上,开箱即用,节约大量时间。

• 解决了传统本地单机环境中繁琐的软件安装问题和各种工具包复杂的配置问题

• 平台部署在云端,让希望看到应用成果的人轻松地访问、探索和复现。

• 云端分析环境可轻松实现云资源的弹性调度能力

• 持续保障和优化用户体验

• 专业的工程师团队每两周进行一次产品迭代,针对各种用户场景持续优化功能,持续改善体验。

• ModelWhale提供了代码片段库、资源使用分析、变量追踪、代码规范化、版本管理等拓展功能,极大地丰富了用户的使用体验。

• ModelWhale重写了 Jupyter  Notebook接口以保证安全性。

• 保障数据安全。

• 功能拓展。

• 长期维护用户体验。

二、教学评一体的课程模块

课程模块整合了教学内容管理、课程管理、在线编程工具,有效提高了教师的工作效率,改善了教学管理的质量,促进了学生实操的参与性和积极性。

三、强大的作业自动评估系统

我们可以通过作业自动评估系统实现:

• 师生提供内容,组建教学共同体

• 学生提交作业,激发自主学习能力

• 系统及时反馈,强化过程性评价

• 学生同场竞技,提升实战能力

老师只需要填写以下信息完成自动评估作业的设置:

ModelWhale提供了 AUC、F1-Score和 RMSE几类常见的模型评测指标,并支持用户上传自定义 Python脚本对学生的预测结果进行评估。

学生可以在课程作业标签页下看到已发布的作业,点击作业卡片进入作业详情页,可以查看该作业的提交说明。点击提交作业按钮,可以进入提交界面添加作业内容。作业支持提交文本、文件和 ModelWhale项目,学生可以根据作业需求自行提交相关材料。

作业自动评估系统正是 ModelWhale教育版的强大之处,不仅可以协助老师快速完成作业的收发和批阅,老师还可以作为平台管理员通过作业评估系统来观察学生的提交作业状况,更为直观地了解到学生在进行语言编程实操的过程中拥有哪些问题并解决,同步促进学生语言编写的应用能力,将学、练、评三者有效地结合在一起,达成课程预期的教学效果。

四、完备的知识库和资源库

ModelWhale还提供了知识库和资源库,整合了个人、组织以及社区的优质数据集和优质项目。很好地补给了在数据分析教学中教学资源有限的情况,有效地提高了教学资源的利用率、资源管理能力和教学效果。

看到这里,相信你已经认可了 ModelWhale在数据分析教学场景下的深度应用。现在进入modelwhale.com,了解更多产品信息,也可申请免费试用,获赠 CPU和 GPU算力。

我们提供了一个提高教学效率或保持学习热情的平台,对于平台的选择也鼓励独立的思考,希望你可以在数据分析教学与应用中找到最适合的场景!