Week 2 Technology Checklist

• 观看 Tech Video，记录课程明确的 Do's and Don'ts。
• 确认团队的技术方向与现有技能、时间和项目风险相匹配。
• 明确将使用的数据来源、字段、质量、更新频率和许可。
• 设计数据库在产品中的实际作用，而不是只为满足形式要求。
• 建立并持续更新 Data Management Plan。
• 在 LeanKit 中让分析、设计、开发、测试和阻塞状态保持透明。

Confirmed Course Rules｜来自已完成 Week 2 Quiz

• Version control：协作开发应持续使用 Git 等专门的 version control system。
• Hosting：使用可靠的云端部署环境和免费／学生额度；不要直接从个人笔记本电脑托管，也不要为课程项目自行付费购买 hosting。
• Database：FIT5120 是 data-driven project，数据库是强制要求。
• Data sourcing：优先使用官方开放数据、data.gov.au、Kaggle 或地方政府公开数据；自行发放问卷可能触发研究伦理、隐私与知情同意问题。
• No web scraping：课程不接受 web scraping 作为数据获取方式；优先使用有许可的 dataset 或 API。
• Open data：使用前必须检查 license，并完成 wrangling、cleaning 与质量验证。
• Technology choice：可根据项目需要选择适合的技术栈，但团队必须具备开发、测试、部署与维护能力。
• Product form：Website、Mobile App 或 IoT 均可，关键是产品必须真正使用数据创造价值。

Data Management Questions

• 数据从哪里来，是否允许使用？
• 如何收集、存储、清洗、更新和备份？
• 是否涉及个人信息、敏感信息或访问控制？
• 数据质量如何验证，错误数据会造成什么影响？
• 谁负责维护，项目结束后如何处理？