教师必看!如何最大化利用和鲸的资源与平台赋能教学工作

本文介绍了和鲸社区为高校教师提供的丰富资源,包括5万+开源项目、近万份数据资源、实践活动、数据科学竞赛,以及专为教师设计的ModelWhale教学-实训平台,旨在支持数据科学课程的教学和实践,助力高校教改和应用型人才培养。

本篇内容面向教授数据科学、大数据、人工智能专业课及相关交叉课程的高校教师,提供了一份资源导览地图,跟随此地图浏览您可以获得:

  • 可作为教学素材的 5万+ 开源案例及近万份精选数据资源
  • 可作为教学拓展的各类训练营、Workshop、数据科学竞赛等实践活动
  • 定期更新的高校教师专属数据科学教学资料包
  • 内嵌上述资源、云端开箱即用的数据科学教学-实训平台使用权(配备算力资源)
  • 磨课支持、办赛支持、教师研讨会等权益

注:以上资源的获取均不会产生任何费用

第一站:和鲸社区

和鲸社区是和鲸为数据科学开拓者打造的数据科学学习实践型社区,聚集了近 50 万数据科学从业者与爱好者,覆盖全国大部分重点院校、实验室及研究机构。社区内提供丰富的数据科学学习资源、应用案例及数据资源,并长期联合政府、国内优质企业、院校举办赛事活动,陪伴用户学习和成长。

访问和鲸社区:和鲸社区 - Heywhale.com

01 开源项目

  • 开源项目由和鲸社区用户分享,您可通过筛选(编程语言、行业、技术领域、行业、框架、应用、模型……)搜寻感兴趣的项目;
  • 选中项目后,您可以阅读项目内容,初步判断项目价值;
  • 确定希望使用/修改此项目,您可以点击「在线运行」直接进入 Notebook 编程界面进行相关操作。(注:本步骤及后文其他实践型步骤所使用的平台为和鲸旗下云端数据科学教学-实训平台 ModelWhale ,将在后文作具体说明。)
  • 浏览开源项目:和鲸社区 - Heywhale.com

02 数据资源

  • 除和鲸社区内的个人用户外,社区管理员及和鲸合作的机构组织也会定期分享优质数据资源,您同样可通过筛选搜寻感兴趣的数据资源;
  • 选中数据集后,您可以查看「数据概览」获得该数据集的一些统计信息,从而判断是否所需;
  • 确定希望使用该数据集后,您可以先收藏以便后续调用,或点击「在线分析」,平台将自动创建一个挂载了该数据集的 Notebook,供您快速对它进行探索研究。
  • 浏览数据资源:和鲸社区 - Heywhale.com

03 实践活动

  • 和鲸社区内会定期上新训练营、Workshop 等实践活动,您可以推荐适合的活动邀请学生参与学习;
  • 训练营围绕数据科学领域及相关交叉学科所关注的主题展开课程设计,采用“提交答题卡+自动评估”的闯关方式,便于学生随时学习;
  • Workshop 由高校教师、企业研究者、行业专家出题,分享目前学术界、企业内、行业内的热门研究话题、实践方向,专家将对每期作业点评打分;
  • 活动同步提供学习所需的稳定云端开发环境(分析框架、所需工具包/库均已安装)、多人协作开发工具,免去学员搭建环境、维护环境的烦恼。
  • 浏览各类活动:和鲸社区 - Heywhale.com

04 数据科学竞赛

竞赛多由政企及各类权威机构发起,往往提供丰富的奖金、宝贵的数据、充足的算力、规范的工具,您可带领/邀请学生参加。

浏览进行中的竞赛:和鲸社区 - Heywhale.com

到这里您应该已经对和鲸社区有了大致了解,之后您可以直接访问和鲸社区自主探索,寻找“宝藏”。

另外再为您提供两个指南方便您使用:

和鲸社区漫游指南:

https://www.heywhale.com/docs/community/common/about.html

和鲸社区数据科学实践学习指南:

https://www.heywhale.com/docs/org_admin/overview/explorer.html#_1%E3%80%81%E5%BC%80%E6%BA%90%E9%A1%B9%E7%9B%AE

第二站:和鲸社区高校教师专属社群

社群是和鲸考虑到老师们大多比较繁忙所特别设置的资料分发与学习沟通的渠道,定期发放数据科学教学资料包

资料包内包含社区内上新的优质项目、数据集、线上教学分享会信息,以及和鲸科技的高校服务案例,可节省您查阅资料的时间,便于您了解兄弟学校及其他教师的教学理念与教学方法;

另外,如果您有磨课、办赛或其他您在教学过程中遇到的实际问题与需求,社群可作为一个调研渠道,和鲸也可为您提供针对性的优化建议与方案。

了解社群与资料包:和鲸高校教师专属资料包

第三站:ModelWhale 数据科学教学 - 实训平台

为了便于师生更好地使用和鲸社区提供的资源,和鲸社区内嵌 ModelWhale 平台的工作台。

ModelWhale 数据科学教学-实训平台整合了数据科学研究工具课堂教学及作业管理系统竞赛系统,同时连接和鲸社区的项目案例、行业数据,可以帮助教师开展数据科学、人工智能相关课程实践。

01 平台准备

社区是 ModelWhale 平台的一个入口,社区内的一切实践行为都会跳转至 ModelWhale 平台的免费基础版工作台;但在教学场景下,我们更推荐您使用 ModelWhale 教学版

了解版本之间的差异:版本指引

ModelWhale 教学版试用流程:

  1. 进入官网(ModelWhale.com),点击右上方“开始使用”将会跳转至定价页,选择团队版
  2. 平台试用期默认为 15 天,试用将赠送 20 小时 CPU 算力
  3. 15 天后若您认为暂无教学版使用需求,可切换回免费基础版。

02 课程教学

ModelWhale 教学版可支持教师使用 Python/R语言 完成教学的全过程,云上开箱即用免装包;

教学全过程包括但不限于:课程搭建、课件筹备、学生管理、运行展示、作业分发、课下辅导、教学验证、……

查看课程 demo 并跟随使用:课程demo

03 比赛实训

以赛促学是高校实训教学的重要环节。

本平台可提供体系化的比赛模块支持院校与老师自定义创建赛事作为教学实践。

平台已将赛事的各个模块流程化处理,教师只需在各个细分模块下进行信息配置即可创赛。

了解如何零基础办赛:零基础办赛

更多平台使用的功能细节,您可以点击工作台右上方的“帮助”查阅。

ModelWhale 平台用户手册:ModelWhale 是什么? | 用户手册

基于全国高等教育新愿景,和鲸长期助力推动高校教改、课改,依据 OBE 成果导向教育模式,集成功能强大的数据科学教学-实训平台 ModelWhale拥有丰富实战案例资源的和鲸社区,及和鲸科赛多年的办赛经验与比赛模块,构建出了最完备的产品 + 资源 + 服务体系,并已落地应用于众高校数据科学相关专业(课程)体系建设的工作中——协助中国人民大学信息学院搭建“交叉学科教研一体化新型数据分析平台”、协助四川大学公共管理学院搭建“大数据应用实训系统”、协助暨南大学经济管理实验教学中心搭建“商科大数据教学实训平台”…——获得从双一流到普通高校客户的广泛好评。

和鲸愿用已积累、沉淀的经验及方法论,与高校一起梳理需求、痛点,进行数据驱动相关专业(课程)体系的搭建与完善,为国家应用型人才培养带来实质性的帮助。任何相关需求,都欢迎您与我们展开交流。

06-22
### 得物技术栈及开发者文档分析 得物作为一家专注于潮流商品的电商平台,其技术栈和开发者文档主要围绕电商平台的核心需求展开。以下是对得物技术栈及相关开发资源的详细解析: #### 1. 技术栈概述 得物的技术栈通常会涵盖前端、后端、移动应用开发以及大数据处理等多个领域。以下是可能涉及的主要技术栈[^3]: - **前端开发**: 前端技术栈可能包括现代框架如 React 或 Vue.js,用于构建高效、响应式的用户界面。此外,还会使用 Webpack 等工具进行模块化打包和优化。 - **后端开发**: 后端技术栈可能采用 Java Spring Boot 或 Node.js,以支持高并发和分布式架构。数据库方面,MySQL 和 Redis 是常见的选择,分别用于关系型数据存储和缓存管理。 - **移动应用开发**: 得物的移动应用开发可能基于原生技术(如 Swift/Kotlin)或跨平台框架(如 Flutter)。这有助于确保移动端应用的性能和用户体验一致性。 - **大数据云计算**: 在大数据处理方面,得物可能会使用 Hadoop 或 Spark 进行数据挖掘和分析。同时,依托云服务提供商(如阿里云或腾讯云),实现弹性扩展和资源优化。 #### 2. 开发者文档分析 类似于引用中提到的 Adobe 开发者文档模板[^2],得物也可能提供一套完整的开发者文档体系,以支持内部团队协作和外部开发者接入。以下是开发者文档可能包含的内容: - **API 文档**: 提供 RESTful API 或 GraphQL 的详细说明,帮助开发者快速集成得物的功能模块,例如商品搜索、订单管理等。 - **SDK 集成指南**: 针对不同平台(如 iOS、Android 或 Web)提供 SDK 下载和集成教程,简化第三方应用的开发流程。 - **技术博客**: 分享得物在技术实践中的经验成果,例如如何优化图片加载速度、提升应用性能等。 - **开源项目**: 得物可能将部分技术成果开源,供社区开发者学习和贡献。这不仅有助于提升品牌形象,还能吸引更多优秀人才加入。 #### 3. 示例代码 以下是一个简单的示例代码,展示如何通过 RESTful API 调用得物的商品搜索功能(假设接口已存在): ```python import requests def search_items(keyword, page=1): url = "https://api.dewu.com/v1/items/search" headers = { "Authorization": "Bearer YOUR_ACCESS_TOKEN", "Content-Type": "application/json" } params = { "keyword": keyword, "page": page, "size": 10 } response = requests.get(url, headers=headers, params=params) if response.status_code == 200: return response.json() else: return {"error": "Failed to fetch data"} # 调用示例 result = search_items("Air Jordan", page=1) print(result) ``` 此代码片段展示了如何通过 Python 请求得物的 API,并获取指定关键词的商品列表。 --- ###
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