Una guida pratica per i docenti: abbina i tuoi corsi agli strumenti giusti, distribuisci i compiti e fai creare agli studenti su dati di produzione reali e infrastruttura di IA, gratuitamente.
Puoi eseguire un corso completo di data o AI sulla stessa piattaforma che le aziende usano in produzione, gratis, senza contratti cloud, senza licenze da gestire e senza installare nulla. Databricks Free Edition è una versione della piattaforma gratuita per sempre; ogni studente si iscrive singolarmente e lavora interamente nel browser, così un corso può adottarla senza dover configurare server o acquistare alcunché.
Le competenze in ambito data e AI si evolvono più rapidamente di quanto la maggior parte dei programmi di studio riesca a fare, e la richiesta di queste capacità si riflette sia nelle assunzioni che nel comportamento degli studenti. LinkedIn ha inserito Databricks tra le prime 10 competenze in crescita per il 2026, mentre Udemy l'ha inclusa tra le 100 competenze globali a più rapida crescita. Due segnali molto diversi che puntano nella stessa direzione: sapere come lavorare con le moderne piattaforme di dati e AI è sempre più prezioso.
Per uno studente, questo può fare la differenza tra “ho studiato il calcolo distribuito” e “ho creato una pipeline di dati sulla piattaforma che usa il tuo team”. Per un docente, significa rendere un corso esistente più direttamente connesso a come il lavoro sui dati e sull'AI viene svolto nel settore, senza dover riprogettare completamente il programma di studio.
Gli ostacoli che spesso rendono difficile portare le piattaforme aziendali in classe, tra cui costi, licenze e configurazione IT, vengono risolti da Databricks Free Edition; un account permanentemente gratuito senza carta di credito, senza contratto cloud e senza nulla da installare.
Questo è importante perché i due soliti ostacoli all'insegnamento con gli strumenti del settore sono il costo e la configurazione, e la Free Edition li rimuove entrambi. È progettata specificamente per l'apprendimento e per uso non commerciale, ed è disponibile per studenti e docenti di tutto il mondo.
Cos'è Databricks Free Edition? Una versione gratuita e perpetua della Databricks Data + AI Platform, creata per studenti, appassionati e futuri professionisti di dati e AI. Funziona nel browser senza contratto cloud e senza carta di credito richiesta per l'iscrizione, su compute di dimensioni ridotte nei limiti di un utilizzo corretto. Non è destinata a un uso di produzione o commerciale. (Fonte: databricks.com/learn/free-edition)
Databricks ha anche radici profonde nel mondo accademico. È stata fondata dai professori e dottorandi di UC Berkeley che hanno creato Apache Spark™, e l'open source è ancora al centro di ciò che creiamo: Delta Lake, MLflow e Unity Catalog sono sviluppati con comunità globali nell'ambito di fondazioni neutrali rispetto ai vendor (la Linux Foundation, LF AI & Data e la Apache Software Foundation), e Databricks ha recentemente reso open source Omnigent, un meta-harness per agenti AI. Per i docenti, questo significa che le competenze sviluppate dagli studenti affondano le radici in standard aperti validi in tutto il settore, e non in un singolo strumento proprietario.
Poiché la Free Edition è la piattaforma reale anziché una sandbox semplificata, le competenze si trasferiscono direttamente. Uno studente che scrive un job Spark, esegue una query SQL, distribuisce un modello o crea un agente nella Free Edition sta usando gli stessi strumenti che i professionisti usano in produzione. Non c'è alcun passaggio successivo in cui "dimenticare lo strumento di addestramento e imparare quello vero".
Un unico ambiente può fungere da laboratorio di statistica, corso di database, classe di business analytics e progetto finale di AI, riducendo il numero di strumenti che studenti e docenti devono imparare. Questa tabella associa i corsi più comuni agli strumenti che potrebbero adattarsi al tuo attuale programma di studio.
| Cosa insegni | Cosa useresti | Cosa fanno gli studenti | Dove imparare |
|---|---|---|---|
| Programmazione introduttiva, data science, statistica applicata, data wrangling ed EDA, data mining, visualizzazione dei dati, machine learning | Notebook collaborativi (Python, SQL; R e Scala non sono supportati da Free Edition) | Scrivono ed eseguono codice su dati reali; combinano narrazione, codice e visualizzazioni | Inizia con Databricks per il machine learning |
| Big data, sistemi distribuiti; data mining e wrangling su larga scala | Apache Spark | Elaborano dati su larga scala con DataFrame e calcolo distribuito; gestiscono batch e streaming | Introduzione ad Apache Spark™ |
| Data engineering; lavori su pipeline di dati in progetti finali e progetti | Lakeflow (Lakeflow Connect, Apache Spark Declarative Pipelines, Lakeflow Jobs) | Creano e orchestrano ETL e pipeline di streaming | Inizia con Databricks per la data engineering |
| Sistemi di database, data warehousing (OLAP) | Delta Lake, Lakehouse | Lavorano con tabelle affidabili e con versionamento (ACID, time travel) | Inizia con Databricks per il data warehousing |
| Sistemi di database, business analytics e business intelligence (BI), predictive analytics, visualizzazione dei dati, sistemi informativi | Databricks SQL, dashboard AI/BI e Genie Agents | Interrogano, modellano e visualizzano i dati; creano dashboard; pongono domande sui dati in linguaggio naturale | Inizia con SQL Analytics e BI su Databricks |
| Corsi di data per MBA e business school, business analytics, sistemi informativi | Genie | Pongono domande sui dati in linguaggio semplice e ragionano sulle risposte senza scrivere codice; Genie One funge da assistente basato su agenti che riflette il modo in cui l'analisi aziendale viene sempre più svolta | Fondamenti di Analytics |
| Sistemi di database, elaborazione delle transazioni (OLTP) | Lakebase (Postgres gestito) | Eseguono carichi di lavoro transazionali (OLTP) e gestiscono i dati applicativi su Postgres standard | Inizia con Lakebase |
| Machine learning; distribuzione di modelli nei progetti finali | MLflow, Model Serving, GPU | Tracciano gli esperimenti; addestrano, registrano e distribuiscono modelli | Inizia con MLflow |
| Intelligenza artificiale, NLP, AI applicata | Genie Agents, Agent Framework and Evaluation, AI Search, addestramento e fine-tuning dei modelli | Creano e valutano agenti AI, usano la ricerca vettoriale per la RAG ed effettuano il fine-tuning dei modelli sui propri dati | Fondamenti di AI Agent |
| Progetti finali, progetti di ingegneria del software, realizzazioni di studenti e hackathon |
| Creano e distribuiscono applicazioni interattive di dati e AI | Creazione di applicazioni aziendali con le Databricks Apps |
In tutti questi ambiti, Genie Code, l'assistente per la codifica e i dati basato su agenti della piattaforma, aiuta gli studenti a generare, spiegare e correggere il codice e ad affrontare attività in più passaggi in autonomia, riflettendo il modo in cui il lavoro viene svolto sempre più spesso.
Distribuiscili tramite il tuo LMS esistente o un repository GitHub. Esporta il notebook del compito come file .ipynb e condividilo insieme a eventuali dataset o istruzioni; gli studenti importano una copia nel loro spazio di lavoro della Free Edition, la completano ed esportano il notebook finito per la consegna. Per i lavori di gruppo, gli studenti possono condividere un notebook e collaborare in tempo reale.
Tre opzioni per i dataset troppo grandi per GitHub o per un download locale: (1) ospita il dataset in uno storage cloud a cui gli studenti si connettono; (2) usa Open Sharing per condividere il dataset dal tuo spazio di lavoro della Free Edition direttamente in quello di ogni studente; oppure (3) scegli un dataset gratuito da Databricks Marketplace a cui gli studenti accedono in modo nativo all'interno della piattaforma.
Sì. Databricks è progettato per la collaborazione — grazie alla co-creazione in tempo reale, ai commenti e ai tag, gli studenti possono lavorare insieme e invitarti nei loro notebook per risolvere problemi o dare feedback. Databricks Free Edition è progettata per consentire fino a cinque persone di condividere un account per un progetto di gruppo. Guarda come configurare la collaborazione in Databricks Free Edition.
Free Edition viene eseguito su dimensioni di calcolo inferiori nell'ambito dei limiti di utilizzo corretto. Se un'area di lavoro supera la sua quota, il calcolo si interrompe per il resto della giornata e riprende il giorno successivo. Raggiungere un limite durante un'esercitazione è raro e non è mai definitivo. Inoltre, tu e i tuoi studenti potete raddoppiare il credito giornaliero disponibile fino a tre volte all'anno, in modo che gli studenti possano continuare a lavorare durante i periodi di esami e di maggiore carico. Il modo migliore per garantire un'esperienza fluida è testare in anticipo ogni esercitazione in Free Edition per individuare eventuali passaggi che richiedono una potenza di calcolo significativa.
Sì, è gratuita per sempre, senza contratto cloud e senza carta di credito richiesta per la registrazione. È progettata per l'apprendimento e non espressamente per la produzione o l'uso commerciale, il che si adatta perfettamente a un'aula. I crediti si azzerano ogni giorno, quindi gli studenti iniziano ogni giornata con credito nuovo.
Un ottimo punto di partenza è qualsiasi ambiente notebook basato su cloud che utilizzi attualmente. Registrati tu stesso a Databricks Free Edition e segui il corso Databricks Fundamentals; una volta che ti senti a tuo agio, assegna entrambi ai tuoi studenti e verifica come i corsi a ritmo autonomo si integrano nel tuo programma di studi esistente.
Prova Databricks Free Edition →
(Questo post sul blog è stato tradotto utilizzando strumenti basati sull'intelligenza artificiale) Post originale
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