How to teach with Databricks Free Edition

如何使用 Databricks 免费版进行教学 | Databricks 博客

跳至主要内容

行业动态

2026年10月26日

如何使用 Databricks 免费版进行教学

面向教师的实用指南：将课程与合适的工具对应，分发作业，并让学生免费使用真实生产数据和 AI 基础设施进行实践。

Joey Frazee 和 Elise Hollowed 著

摘要

• 一个平台即可支持完整的数据+AI课程体系，涵盖从基础数据科学和统计学到数据工程、商业智能、机器学习、AI 及毕业设计项目。
• 学习体验更贴近真实工作场景：学生使用 Apache Spark、Delta Lake、MLflow、Lakebase、Genie、Databricks Apps 等行业工具进行实践，而非仅学习独立的课堂专用工具栈。
• 教师采用流程经过轻量化设计：作业可通过现有 LMS 或 GitHub 分发，学生可在共享笔记本中协作，数据集可通过云存储、开放共享或 Marketplace 分发。

您可以在企业生产环境中使用的相同平台上免费运行完整的数据或 AI 课程，无需云合同、无需管理许可证、无需安装任何内容。Databricks 免费版是平台的永久免费版本；每位学生单独注册并完全在浏览器中操作，因此课程可直接采用该方案，无需服务器配置或购买任何资源。

为什么学习 Databricks？

数据和 AI 技能的发展速度超过了大多数课程体系的更新速度，而这些技能的需求正在招聘和学习者行为中同步显现。LinkedIn 将 Databricks 列为 2026 年十大新兴技能之一，Udemy 也将 Databricks 纳入其全球增长最快的 100 项技能。这两个截然不同的信号指向同一方向：掌握现代数据和 AI 平台的技能正变得越来越有价值。

对于学生而言，这可能意味着“我学习过分布式计算”与“我在团队使用的平台上构建了数据管道”的区别。对于教师而言，这意味着可以在不完全重构课程体系的前提下，使现有课程更直接地与行业中数据和 AI 的实际工作方式接轨。

Databricks 免费版解决了将行业平台引入课堂时常见的障碍（包括成本、授权和 IT 配置），提供永久免费账户，无需信用卡、无需云合同、无需安装任何内容。

这很重要，因为使用行业工具教学的两大常见障碍是成本和设置，而免费版同时消除了这两项障碍。它专为学习和非商业用途设计，并向全球学生和教育工作者开放。

什么是 Databricks 免费版？这是专为学生、爱好者和未来数据及 AI 专业人士打造的 Databricks 数据+AI 平台的免费版本，无需云合同、无需信用卡即可注册，使用符合合理使用限制的小型计算资源。该版本仅限学习和非商业用途，不可用于生产或商业场景。（来源：databricks.com/learn/free-edition）

Databricks 与学术界也有深厚的渊源。它由 UC 伯克利大学的教授和博士生创立，这些学者正是 Apache Spark™ 的创造者。开源精神始终是我们构建一切的核心——Delta Lake、MLflow 和 Unity Catalog 都是在中立的开源基金会（Linux 基金会、LF AI & Data 以及 Apache 软件基金会）支持下，由全球社区共同开发的。最近，Databricks 还开源了 Omnigent，这是一个用于 AI 代理的元框架。对教育者而言，这意味着学生培养的技能基于行业通用的开源标准，而非某个特定的专有工具。

一个生产平台，而非教学沙盒

由于 Free Edition 是真正的生产平台而非简化的沙盒环境，技能可以直接迁移。在 Free Edition 中编写 Spark 作业、运行 SQL 查询、部署模型或构建代理的学生，使用的是与生产环境中专业人员完全相同的工具。后续无需经历“先忘记训练工具再学习真实工具”的额外步骤。

课程内容与平台功能的对应关系

一个环境即可同时作为统计实验室、数据库课程、商业分析课程以及 AI 项目课程，这大幅减少了学生和教师需要学习的工具数量。下表将常见课程与可能适用于当前课程体系的工具进行了对应。

您教授的内容 | 您将使用 | 学生做什么 | 学习地点 ---|---|---|--- 入门编程、数据科学、应用统计、数据清洗与探索性数据分析（EDA）、数据挖掘、数据可视化、机器学习 | 协作式笔记本（Python、SQL；Free Edition 不支持 R 和 Scala） | 针对真实数据编写并运行代码；将叙述、代码和可视化结合 | 使用 Databricks 开始机器学习 大数据、分布式系统；大规模数据挖掘与清洗 | Apache Spark | 使用 DataFrames 和分布式计算处理大规模数据；处理批量和流式数据 | Apache Spark™ 入门 数据工程；项目和毕业设计中的数据管道开发 | Lakeflow（Lakeflow Connect、Apache Spark 声明式管道、Lakeflow Jobs） | 构建和编排 ETL 和流式数据管道 | 使用 Databricks 开始数据工程 数据库系统、数据仓库（OLAP） | Delta Lake、Lakehouse | 使用可靠且版本化的表（ACID、时间旅行） | 使用 Databricks 开始数据仓库 数据库系统、商业分析与商业智能（BI）、预测分析、数据可视化、信息系统 | Databricks SQL、AI/BI 仪表板、Genie 代理 | 查询、建模和可视化数据；构建仪表板；以自然语言提问 | 在 Databricks 上开始 SQL 分析和 BI MBA 和商学院数据课程、商业分析、信息系统 | Genie | 以自然语言提问并基于答案进行推理，无需编写代码；Genie One 作为代理助手，体现了商业分析日益依赖的模式 | 分析基础 数据库系统、事务处理（OLTP） | Lakebase（托管 Postgres） | 在标准 Postgres 上运行事务性（OLTP）工作负载并支撑应用数据 | 使用 Lakebase 入门 机器学习；毕业设计中的模型部署 | MLflow、模型服务、GPU | 跟踪实验；训练、注册和部署模型 | 使用 MLFlow 入门 人工智能、自然语言处理（NLP）、应用 AI | Genie 代理、代理框架与评估、AI 搜索、模型训练与微调 | |

构建和评估AI代理，使用向量搜索实现RAG，基于自有数据微调模型

AI代理基础

毕业设计、软件工程项目、学生作品和黑客马拉松

Databricks应用

构建和部署交互式数据与AI应用

使用Databricks应用构建企业级应用

在这些场景中，Genie Code作为平台的智能编码与数据助手，帮助学生自主生成、解释和调试代码，并独立完成多步骤任务，这正体现了工作方式的演变趋势。

教师常见问题

如何分发作业？

可通过现有LMS系统或GitHub仓库进行分发。将作业笔记本导出为.ipynb文件，附带数据集和说明后共享给学生；学生将其导入Free Edition工作区完成作业，最后导出完成的笔记本提交作业。对于小组作业，学生可共享笔记本并实时协作。

如何向学生分发大型数据集？

针对超出GitHub或本地下载能力的大数据集，提供三种方案：(1) 将数据集托管在学生可连接的云存储中；(2) 通过Open Sharing功能，直接从你的Free Edition工作区将数据集共享到每个学生的个人工作区；(3) 从Databricks Marketplace选择免费数据集，学生可在平台内原生访问。

可以使用Databricks进行小组作业吗？

可以。Databricks专为协作设计——支持实时协同编辑、评论和标签功能，学生可共同工作并邀请您进入他们的笔记本进行故障排除或提供反馈。Free Edition特别为小组项目设计，最多支持5人共享一个账户。了解如何在Databricks Free Edition中设置协作。

如果学生在作业过程中计算资源耗尽怎么办？

Free Edition在公平使用限制下运行较小规模的计算资源。当工作区超出配额时，计算资源将在当天剩余时间暂停，次日自动恢复。作业中途遇到资源限制的情况较为罕见且从不会永久发生。此外，您和学生每年可最多3次将每日可用信用额度翻倍，确保学生在高峰期和考试期间始终能持续工作。确保体验顺畅的最佳方式是提前在Free Edition中测试每个作业，及时发现需要大量计算的步骤。

Free Edition真的免费吗？是否适合课程教学？

是的——永久免费，无需云合同或信用卡即可注册。它专为学习设计，明确禁止用于生产或商业用途，这与课堂教学需求高度契合。每日信用额度每日重置，学生每天都能以全新状态开始。

如何在大学启动使用

一个好的起点是您当前使用的任何基于云的笔记本环境。自行注册Databricks Free Edition并完成Databricks基础课程；熟悉后，将这两项分配给学生，观察自定进度课程如何融入现有课程体系。

立即试用Databricks Free Edition →

相关标签：

公共部门

获取最新文章

订阅我们的博客，最新文章将直接发送到您的邮箱。

注册

查看所有博客

slice-start id="_gatsby-scripts-1"

slice-end id="_gatsby-scripts-1"