Что такое реактивные мозги Datalore
Обновлено: 23.11.2024
Прошло довольно много времени с тех пор, как мы начали работу над этим проектом, и мы думаем, что пришло время напомнить вам о том, что такое Datalore и как он может помочь вам в вашем путешествии по науке о данных.
Мы определяем Datalore как онлайн-блокнот по анализу и анализу данных с умной поддержкой программирования.
Давайте подробнее рассмотрим определение.
Datalore в сети
Разработано для науки о данных
Datalore был разработан, чтобы помочь ученым и аналитикам данных выполнять свои повседневные задачи.
С Datalore вы можете:
- Сбор и изучение данных
- Создание моделей машинного и глубокого обучения
- Визуализируйте результаты и делитесь ими с другими
Datalore работает с ноутбуками
Вы можете импортировать и экспортировать блокноты .ipynb и .datalore. Для запуска кода вы можете выбрать ядро Ipython, экспериментальное ядро Datalore или ядро Zeppelin.
В редакторе кода Datalore у вас есть поддержка Markdown и LaTex, что позволяет вашему тексту более эффективно передавать ваши мысли.
Мы также поработали над внешним видом Блокнотов и представили:
- Режим без отвлекающих факторов и опция «Разделенный вид».
- Панель инструментов Cell для быстрого добавления ячеек Markdown и Code.
- Контекстное меню ячейки для создания оглавления, доступа к средству просмотра переменных и т. д.
Datalore предлагает интеллектуальную помощь в написании кода
Возможно, одной из лучших функций Datalore является помощь в кодировании, основанная на PyCharm.
Мы искренне верим, что автодополнение кода, быстрые исправления, автоматический импорт, переименование и переформатирование помогают сделать процесс написания кода более продуктивным. Попробуйте помощь в кодировании и дайте нам знать, что вы думаете!
И вот еще один момент, который не упоминается в описании Datalore, но все же важен: Datalore предназначен как для индивидуальной, так и для командной работы.
Командная работа в Datalore
- Предоставьте общий доступ к своим блокнотам, чтобы работать с командой в режиме реального времени.
- Публикуйте свои блокноты и делитесь ими по ссылке, чтобы получать комментарии
- Общий доступ к рабочим областям для нескольких блокнотов и наборов данных
- Публикуйте блокноты PyCharm с помощью подключаемого модуля Datalore для дальнейшего редактирования и совместной работы с вашей командой.
Рад попробовать Datalore? Прежде чем приступить к работе, ознакомьтесь с этим кратким руководством по началу работы:
Зарегистрируйтесь на Datalore!
Чтобы узнать больше о функциях Datalore, вы можете прочитать другие сообщения в нашем блоге. Как всегда, мы ждем ваших отзывов. Пожалуйста, не стесняйтесь писать нам в комментариях или на нашем форуме.
В этом выпуске основное внимание уделялось тому, чтобы специалисты по обработке и анализу данных могли легко делиться своей работой и получать данные из баз данных с помощью SQL. Читайте об основных моментах этого выпуска!
Последние сообщения
Представляем интерактивные отчеты в Datalore!
Мы много говорим и пишем об обмене данными в Datalore, поскольку искренне верим в совместный характер рабочих процессов с данными. Сегодня мы рады представить новую функцию для рабочего процесса обмена результатами — публикацию интерактивных отчетов.
Как запустить SQL из Jupyter Notebook — два простых способа
Изучите два простых способа использования Python и SQL в интерфейсе блокнотов Jupyter и создавайте SQL-запросы с помощью нескольких строк кода.
Представляем ячейки SQL и подключения к базам данных для блокнотов Datalore!
Каковы наиболее распространенные способы запроса баз данных SQL из записной книжки Python? Они могут включать использование библиотек Python SQL, таких как PySQL или SQLAlchemy. Теперь мы можем предложить более эффективный метод: объединить нативные ячейки SQL и код Python в блокнотах Datalore.
На дворе уже 2022 год, и мы подготовили первый информационный бюллетень в этом году! Читайте дальше, чтобы узнать, чем недавно занималась команда Datalore.
Приветствую команду Datalore! Отличные новости для тех из вас, кто любит больше, чем просто Python: Datalore теперь также поддерживает блокноты R и Scala! Читайте дальше, чтобы узнать больше об обновлениях.Поддержка R и Scala Хотя Python является самым популярным языком в науке о данных, R и Scala также отлично справляются с задачами по науке о данных и имеют богатое сообщество пользователей. Вот почему мы добавили поддержку S
Обновленный реактивный режим и то, как он делает ваши ноутбуки воспроизводимыми
Приветствую команду Datalore! Блокноты Jupyter могут загрязниться. Возможно, вы пробовали разные вещи в одном блокноте, или, может быть, у вас повсюду есть куски устаревшего кода и объявления переменных. Это не обязательно признак того, что что-то не так. Скорее, инструмент был разработан, чтобы позволить вам работать таким образом. Последние 3 года наша команда Datalore экспериментировала с
В этом месяце мы были заняты созданием основ для будущих функций. Эта работа позволит нам сделать большие шаги в сотрудничестве с Datalore в следующем году.
Мы считаем, что блокноты Jypyter могут стать отличным инструментом для презентаций и отчетов. Читайте дальше, чтобы узнать, как Datalore делает ноутбуки более удобными для людей, не являющихся техническими специалистами.
Представляем Datalore Enterprise — интеллектуальную и безопасную среду Jupyter для групп специалистов по обработке и анализу данных
Блокноты Jupyter — это, пожалуй, наиболее широко используемый инструмент в науке о данных. Однако когда речь идет о совместной работе, управлении ресурсами и безопасности.
Прочитайте эту запись в блоге, чтобы узнать, как мы улучшили рабочий процесс печати, интегрировали диспетчер пакетов Terminal и Pip, а также изменили функции плана сообщества.
В течение последнего месяца мы работали над реализацией частых запросов пользователей на экспорт записных книжек в файлы разных типов и предоставление общего доступа к коду на других платформах. Возможно, вы уже заметили, что внешний вид редактора немного изменился. Читайте дальше, чтобы узнать больше о последних обновлениях Datalore 👇🏻
Если вы работаете с Jupyter Notebooks и хотите запускать код, создавать сложные визуализации и отображать уценку в Интернете, попробуйте Datalore. Он поставляется с облачным хранилищем, совместной работой в режиме реального времени, публикацией записных книжек и анализом кода PyCharm. В этом сообщении блога мы дадим вам краткое введение в то, что вы можете делать в Datalore.
Блокноты Jupyter в облаке
После того как вы зарегистрируете учетную запись Datalore, вы сможете запустить свой первый ноутбук за считанные секунды. Настройка не требуется, а самые популярные библиотеки обработки данных, такие как NumPy, Matplotlib, pandas, TensorFlow и т. д., уже предустановлены.
Как только вы создадите новый блокнот или загрузите существующий, вы сможете прикрепить к нему файлы набора данных. В Datalore файлы загружаются в облачное хранилище, а затем прикрепляются к блокноту. В бесплатный тарифный план Datalore входит 10 ГБ дискового пространства.
Понимание кода в Datalore
Одной из лучших функций Datalore является помощь в написании кода, которую он заимствует непосредственно из PyCharm.
Мы твердо верим, что автозавершение кода, быстрые исправления, автоматический импорт, переименование и переформатирование помогут сделать ваш опыт написания кода в Интернете гораздо более продуктивным. Попробуйте помощь в написании кода и сообщите нам, что вы думаете!
Опыт онлайн-редактора
Datalore поддерживает Markdown и LaTeX. Все вычисления выполняются в облаке, что сокращает время, необходимое для визуализации визуализаций и ячеек уценки.
Мы также поддерживаем распространенные ярлыки Jupyter и всплывающие окна с документацией. Вы можете найти полный список доступных сочетаний клавиш во вкладке меню «Справка» → «Палитра команд».
Сотрудничество в Datalore
В Datalore есть 4 способа совместной работы.
1. Поделитесь своими блокнотами
Поделитесь своими блокнотами с вашей командой через Файл → Общий доступ и сотрудничайте в режиме реального времени.Курсоры членов вашей команды будут отображаться с цветовой подсветкой и тегами имен. Если что-то пойдет не так, вы можете вернуться к контрольной точке истории через Инструменты → История.
2. Опубликуйте свои блокноты
Публикуйте свои записные книжки, когда хотите поделиться своими мыслями и получить комментарии. Опубликованными блокнотами можно поделиться по ссылке.
3. Общий доступ ко всем рабочим пространствам
Общий доступ ко всем рабочим пространствам и работайте вместе с коллегами на нескольких ноутбуках. Блокноты и вложенные файлы будут доступны всем участникам рабочей области. Вы можете создать общую рабочую область через меню «Рабочая область» на главном экране Datalore.
4. Публикация блокнотов PyCharm
Публикуйте записные книжки PyCharm, чтобы делиться результатами с коллегами. Вы можете загрузить их в Datalore из PyCharm IDE через предустановленный плагин Datalore. Просто убедитесь, что вы используете версию 0.1.18 или более позднюю.
Попробуйте Datalore!
Узнайте больше о функциях Datalore в блоге Datalore. Команда Datalore всегда рада вашим отзывам! Пожалуйста, не стесняйтесь писать нам в комментариях или на нашем форуме.
Пражская компания по разработке программного обеспечения JetBrains запустила новую локальную версию Datalore под названием Datalore Enterprise. Новая платформа упрощает совместную работу специалистов по обработке и анализу данных с общими экземплярами Jupyter Notebooks. 30-дневная бесплатная пробная версия доступна здесь.
В последние годы Jupyter Notebook стал очень популярным инструментом. Набор из трех языков программирования — Julia, Python и R — Jupyter Notebook — это клиентское интерактивное веб-приложение, которое позволяет пользователям создавать и совместно использовать коды, уравнения, визуализации, текст и т. д. JetBrains Datalore — следующая лучшая альтернатива Jupyter или Google Colab.
«Блокноты Jupyter, пожалуй, наиболее широко используемый инструмент в науке о данных. Однако когда дело доходит до совместной работы, управления ресурсами и безопасности, все не всегда просто», — говорится в блоге JetBrains.
Благодаря Datalore Enterprise пользователи теперь могут воспользоваться мощными инструментами завершения кода, интеграции хранилищ, аутентификации, управления средой и оборудованием, контроля версий и совместной работы в собственных защищенных сетях.
Умная и безопасная среда Jupyter для специалистов по обработке данных (Источник: JetBrains)
Даталор в деталях
Компания JetBrains сообщила, что когда дело доходит до настройки сред Jupyter, большинство команд по-прежнему создают собственные решения на базе технологии Jupyter с открытым исходным кодом, внедрение и обслуживание которой требует много времени и усилий.
Однако JetBrains Datalore предлагает своим пользователям простое завершение кода, настройку и совместную работу. Проще говоря, Datalore объединяет интегрированную среду разработки Pycharm, дизайн и гибкость Jupyter Notebook, а также возможности совместной работы Google Colab.
Основные функции Datalore включают:
- Аутентификация пользователей. Datalore поставляется с JetBrains Hub, инструментом, который позволяет пользователям настраивать практически любой возможный метод «аутентификации пользователей».
- Настройка сред. Datalore позволяет пользователям настроить несколько рабочих сред по умолчанию, а отдельные пользователи могут дополнительно динамически изменять список пакетов для каждого блокнота с помощью диспетчера библиотек Datalore.
- Управление использованием оборудования и ресурсов: пользователи могут подключать любой аппаратный сервер, который они используют в настоящее время, и делать его доступным для пользователей через интерфейс Datalore. Кроме того, пользователь может настроить внутренние планы использования, чтобы контролировать использование ресурсов членами своей команды.
- Подключение данных. Он поставляется с «постоянным внутренним хранилищем» для быстрого доступа к блокнотам и другим рабочим артефактам. Пользователь может подключиться к любой базе данных в своем коде Python. В ближайшем будущем планируется добавить собственный пользовательский интерфейс для подключения к базе данных.
- Datalore также поддерживает установку «сегментов AWS S3» и позволяет пользователям хранить свои учетные данные для доступа в частных «секретных переменных».
Новейшая платформа JetBrains Data Enterprise — ориентированная на ноутбуки — помогает специалистам по данным работать с кодом более продуктивно. Он включает анализ кода из PyCharm, включая завершение кода, документацию в приложении, рефакторинг и быстрые исправления. «Это помогает вам писать более качественный код с меньшей когнитивной нагрузкой, что позволяет вам сосредоточиться исключительно на получении бизнес-результатов», – говорят в команде.
Интеллектуальная помощь в написании кода в Datalore Enterprise (Источник: JetBrains)
Кроме того, чтобы уменьшить потребность в написании шаблонного кода для визуализации, JetBrains внедрила «автоматическое создание графиков» для pandas DataFrames. Это помогает пользователям выявлять тенденции в данных с меньшим количеством кодирования.Кроме того, он генерирует шаблоны кода для линейных графиков, гистограмм с возможностью настройки.
Подведение итогов
С помощью Datalore Enterprise JetBrains помогает специалистам по обработке и анализу данных повысить производительность и писать высококачественный код в безопасной и надежной среде по сравнению с существующими инструментами для совместной работы.
Облачная версия Datalore доступна здесь.
В мае этого года Microsoft также выпустила Power BI в блокнотах Jupyter, чтобы встраивать отчеты Power BI, информационные панели, заголовки информационных панелей, визуальные элементы отчетов или вопросы и ответы. Кроме того, вы можете экспортировать данные из визуальных элементов в отчете Power BI в блокнот Jupyter для углубленного изучения данных и многого другого.
Читайте также: