- 一个平台即可支撑完整的数据与 AI 课程体系, 从数据科学与统计学入门，到数据工程、BI、机器学习、AI 和毕业设计项目。
- 学习体验更接近真实工作实践： 学生使用 Apache Spark、Delta Lake、MLflow、Lakebase、Genie、Databricks Apps 等业界工具，而不是学习一套仅限课堂使用的独立技术栈。
- 采用方式对教师而言设计得轻量便捷： 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、Open Sharing 或 Marketplace 分发。
你可以在企业生产环境所用的同一平台上运行完整的数据或 AI 课程——免费，无需云合同、无需管理许可证，也无需安装任何东西。 Databricks Free Edition 是该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，因此课程无需配置服务器或购买任何东西即可采用。
为什么学习 Databricks？
数据与 AI 技能的演进速度超过大多数课程体系的跟进速度，而这些技能的需求在招聘和学习者行为中都有体现。LinkedIn 将 Databricks 列为 2026 年十大上升技能之一，Udemy 则将 Databricks 纳入其全球增长最快的 100 项技能。两个截然不同的信号指向同一方向：掌握现代数据与 AI 平台的使用方法正变得越来越有价值。
对学生而言，这可能是以下两者的区别： “我学过分布式计算” 和 “我在你们团队所用的平台上构建过数据管道。” 对教师而言，这意味着让现有课程与行业中的数据与 AI 工作实际方式更直接地衔接，而无需彻底重新设计课程。
通常使行业平台难以进入课堂的障碍——包括成本、许可和 IT 配置——已由 Databricks Free Edition 解决；这是一个永久免费账户，无需信用卡、无需云合同，也无需安装任何东西。
这一点很重要，因为使用行业工具教学的两大常见障碍是成本和配置，而 Free Edition 将两者都消除了。它专为学习和非商业用途设计，面向全球的学生和教育工作者开放。
什么是 Databricks Free Edition？ 这是 Databricks 数据 + AI 平台的零成本、永久免费版本，专为学生、爱好者以及有志于从事数据与 AI 职业的人士打造。它在浏览器中运行，无需云合同，注册无需信用卡，在公平使用限制下提供较小的计算规格。它不适用于生产或商业用途。 （来源：databricks.com/learn/free-edition）
Databricks 在学术界也有深厚根基。它由创建 Apache Spark™ 的加州大学伯克利分校教授和博士生创立，开源至今仍是我们构建工作的核心——Delta Lake、MLflow 和 Unity Catalog 均在供应商中立基金会（Linux 基金会、LF AI & Data 和 Apache 软件基金会）下与全球社区共同开发，Databricks 近期还开源了 Omnigent，这是一个面向 AI 智能体的元框架。对教育工作者而言，这意味着学生所培养的技能植根于行业范围内的开放标准，而非单一专有工具。
生产级平台，而非教学沙盒
由于 Free Edition 是真实平台而非简化沙盒，技能可以直接迁移。在 Free Edition 中编写 Spark 作业、运行 SQL 查询、部署模型或构建智能体的学生，使用的正是专业人士在生产中使用的相同工具。日后不存在“先忘掉教学工具、再学习真实工具”这一步。
将课程内容映射到平台能力
一个环境即可充当统计实验室、数据库课程、商业分析课程和 AI 毕业设计——这减少了学生和教师需要学习的工具数量。下表将常见课程映射到可能适合你当前课程体系的工具。
| 你教授的内容 | 你将使用的工具 | 学生做什么 | 学习资源 |
|---|---|---|---|
| 编程入门、数据科学、应用统计学、数据整理与探索性数据分析（EDA）、数据挖掘、数据可视化、机器学习 | 协作笔记本 （Python、SQL；Free Edition 不支持 R 和 Scala） | 针对真实数据编写和运行代码；结合叙述、代码和可视化 | Get Started with Databricks for Machine Learning |
| 大数据、分布式系统；大规模数据挖掘与整理 | Apache Spark | 使用 DataFrame 和分布式计算大规模处理数据；处理批处理和流处理 | Introduction to Apache Spark™ |
| 数据工程；毕业设计和项目中的数据管道工作 | Lakeflow （Lakeflow Connect、Apache Spark 声明式管道、Lakeflow Jobs） | 构建和编排 ETL 与流处理管道 | Get Started with Databricks for Data Engineering |
| 数据库系统、数据仓库（OLAP） | Delta Lake、Lakehouse | 使用可靠、带版本的表（ACID、时间旅行） | Get Started with Databricks for Data Warehousing |
| 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 仪表板和 Genie Agents | 查询、建模和可视化数据；构建仪表板；用自然语言对数据提问 | Get Started With SQL Analytics and BI on Databricks |
| MBA 和商学院数据课程、商业分析、信息系统 | Genie | 用通俗语言对数据提问并基于答案进行推理，无需编写代码；Genie One 充当智能体助手，体现商业分析日益普遍的开展方式 | Analytics Fundamentals |
| 数据库系统、事务处理（OLTP） | Lakebase （托管 Postgres） | 运行事务性（OLTP）工作负载，并将应用数据存储在标准 Postgres 上 | Get Started with Lakebase |
| 机器学习；毕业设计项目中的模型部署 | MLflow、Model Serving、GPU | 跟踪实验；训练、注册和部署模型 | Get Started with MLFlow |
| 人工智能、自然语言处理、应用 AI | Genie Agents、智能体框架与评估、AI 搜索、模型训练与微调 | 构建和评估 AI 智能体，使用向量搜索实现 RAG，并基于自有数据微调模型 | AI 智能体基础 |
| 毕业设计项目、软件工程项目、学生作品与黑客松 | Databricks Apps | 构建并部署交互式数据与 AI 应用 | 使用 Databricks Apps 构建企业级应用 |
在这些功能中，平台的智能体式编码与数据助手 Genie Code 帮助学生生成、解释和调试代码，并自主承担多步骤任务，体现了工作方式日益演变的趋势。
教师常见问题
我如何分发作业？
通过现有的 LMS 或 GitHub 仓库分发。将作业笔记本导出为 .ipynb 文件，并连同任何数据集或说明一起分享；学生将副本导入其 Free Edition 工作区，完成后导出完成的笔记本用于提交。对于小组作业，学生可以共享笔记本并实时协作。
我如何向学生分发大型数据集？
对于过大而无法通过 GitHub 或本地下载的数据集，有三种选择：(1) 将数据集托管在学生可连接的云存储中；(2) 使用 Open Sharing 从你的 Free Edition 工作区直接将数据集共享到每个学生的工作区；或 (3) 从 Databricks Marketplace 选择一个免费数据集，学生可在平台内原生访问。
我可以在小组作业中使用 Databricks 吗？
可以。Databricks 专为协作而构建——借助实时共同编辑、评论和标记功能，学生可以协同工作，并邀请你加入他们的笔记本以排查问题或提供反馈。Databricks Free Edition 设计为最多五人共享一个账户用于小组项目。参见 如何在 Databricks Free Edition 中设置协作.
如果学生在作业期间算力用尽怎么办？
Free Edition 在公平使用限制下运行于较小的算力规格。如果工作区超出其配额，其算力将在当天剩余时间暂停，并于次日恢复。在作业中途触及限制的情况很少见，且绝非永久性。此外，你和你的学生每年最多可将每日可用额度翻倍三次，因此学生在冲刺期和考试期间始终可以继续工作。确保顺畅体验的最佳方式是提前在 Free Edition 中测试每项作业，以发现任何需要大量算力的步骤。
Free Edition 真的免费吗？它适合课程使用吗？
是的——它永久免费，无需云合同，注册也无需信用卡。它专为学习而构建，明确不适用于生产或商业用途，这非常适合课堂。额度每日重置，因此学生每天都能重新开始。
如何在你的大学开始使用
一个不错的起点是你目前使用基于云的笔记本环境的任何地方。自己注册 Databricks Free Edition 并学习 Databricks Fundamentals 课程；一旦你熟悉了，就把两者都分配给你的学生，并看看 自定进度课程 如何契合你现有的课程体系。
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