介紹新主題後，動手編碼是加強理解和鞏固知識的寶貴技術。親自運行和試驗新函數和程式設計概念是無可取代的。
然而，讓每個參與者在自己的電腦上進行操作 奧地利電話號碼列表 的傳統方法可能會讓人不知所措：他們需要安裝正確版本的 R（或 Python）以及適當的套件和版本。他們還需要正確配置的整合開發環境 (IDE)。
同樣，開放式作業是確保學生能夠運用新獲得的技能的絕佳工具。但是當你希望學生合作時該怎麼辦？這可能很麻煩：有些人可能會使用 git，而有些人可能會求助於 Dropbox 或 OneDrive 等雲端解決方案。然而其他人可能會依靠透過電子郵件互相發送代碼檔案。當您需要進行審查時，由於設定差異或缺少依賴項，學生提交的內容很少能順利運作。
考慮到一個學期的節奏，您可能會質疑這些互動式教學方法是否值得投入如此大量的時間和麻煩。
但有好消息！雲端技術的最新進展催生了多種資料協作平台，可以繞過所有配置和協作難題。在本文中，我們將探討DataLab如何 改變您的遊戲規則。 DataCamp 的這款現代資料科學筆記本將讓您和您的學生在 5 秒內在相同的 Python 或 R 環境中啟動並運行。最好的部分是什麼？它是免費的！
DataCamp 工作區編輯器
數據實驗室編輯器
為什麼要使用數據實驗室？
它是免費的
教授資料科學的教師和教授可以申請免費的 DataCamp 課堂小組。課堂小組的所有成員都可以免費存取整個 DataCamp課程庫和 DataLab Premium 授權。這使他們能夠創建無限的私人資料項目（稱為工作簿），他們可以輕鬆地與其他學生共享，並可以存取 1 年的版本歷史記錄。
申請免費的 DataCamp 課堂小組即可獲得免費的 Workspace Premium 存取權限。
申請免費的 DataCamp 課堂小組即可獲得免費的 DataLab Premium 存取權限。
零配置，輕鬆共享
DataLab 中的每個資料項目都在完全託管、預先配置的筆記本環境中運行，可在幾秒鐘內啟動。您可以建立 Python 和 R 工作簿，並預先安裝所有常見的資料科學套件。如果您想安裝更多軟體包或其他版本，您仍然可以這樣做。
Python 和 R 工作簿還具有「SQL Cell」功能，可讓您的學生使用 SQL 查詢資料庫和資料倉儲，然後繼續使用 Python 或 R 進行分析。
內建 Google Docs 風格的即時協作；數據項目的協作就是共享連結的問題。將 DataLab 視為 JupyterLab 的基於雲端的版本，針對易用性、輕鬆的資料存取和協作進行了最佳化。
工作區配置有所有常見軟體包和內建協作
