Datalore
Collaborative data science platform for teams
Что такое Datalore?
Мы довольно давно начали работу над этим проектом и хотим напомнить, что такое Datalore и как он поможет вам в путешествии по миру Data Science.
Datalore — это онлайн-блокнот для Data Science c функциями умного редактора кода.
А теперь по порядку.
Онлайн-инструмент
Все вычисления Datalore выполняет в облаке. Чтобы запустить код на Python или Kotlin, достаточно открыть браузер, зарегистрироваться на www.jetbrains.com/datalore/ и создать свой первый notebook-файл. Не нужно ничего настраивать. Datalore включает набор лучших библиотек для Data Science, готовых к использованию.
Инструмент для Data Science
Datalore был создан для того, чтобы помогать аналитикам и специалистам Data Science в решении повседневных задач.
Datalore позволяет:
- собирать и исследовать данные,
- создавать модели машинного и глубокого обучения,
- визуализировать результаты и делиться ими с другими.
Работа с блокнотами
Вы можете импортировать и экспортировать файлы формата .ipynb, а также notebook-файлы формата .datalore. Для запуска кода используется ядро Ipython, экспериментальное ядро Datalore либо ядро Zeppelin.
Редактор кода поддерживает Markdown и LaTex, которые позволяют записывать текст и формулы в удобном формате.
Также мы дополнили интерфейс. Теперь в работе с notebook-файлами вы можете использовать:
- режим погружения и возможность разделения окна редактора;
- панель инструментов для ячеек (быстрое добавление Markdown и новых ячеек кода);
- контекстное меню ячеек (создание оглавлений, доступ к вкладке Variable и др.)
Функции умного редактора кода
Пожалуй, лучшей из возможностей Datalore является функциональность IDE, унаследованная от PyCharm.
Автодополнение кода, быстрые исправления, автоимпорты, возможности переименования и переформатирования помогут вам писать код более эффективно. Попробуйте их и поделитесь с нами своими впечатлениями!
И еще одна важная вещь: Datalore создан не только для самостоятельной, но и для командной работы.
Командная работа в Datalore
Datalore предлагает несколько способов организации командной работы:
- Работайте над notebook-файлами вместе с командой в реальном времени.
- Публикуйте notebook-файлы, делитесь ими при помощи ссылок и получайте обратную связь.
- Делитесь рабочими средами с любым количеством notebook-файлов и наборов данных.
- Предоставляйте удаленный доступ к notebook-файлам PyCharm, публикуя их при помощи плагина Datalore.
Готовы начать работу с Datalore? Предлагаем вам посмотреть небольшой видеоурок для знакомства с инструментом:
Регистрируйтесь в Datalore!
Подробнее о возможностях Datalore читайте в нашем блоге. Как и всегда, мы рассчитываем на вашу обратную связь. Пишите нам в комментариях либо на нашем форуме.
Путешествуйте по миру Data Science с удовольствием!
Ваша команда Datalore
The Drive to Develop
Subscribe to Datalore News and Updates
Discover more
What is Datalore?
It has been quite some time since we started work on this project, and we think the time has come to remind you about what Datalore is and how it can help you on your Data Science journey.
We define Datalore as an Online Data Science Notebook with smart coding assistance.
Let’s take a closer look at the definition.
Datalore is Online
In Datalore all the computations are performed in the cloud. To run Python and Kotlin code, you just need to open the browser, register at https://www.jetbrains.com/datalore/, and create your first Notebook. No additional setup is required. The top data science libraries are already pre-installed in Datalore.
Designed for Data Science
Datalore was designed to help data scientists and analysts complete their day-to-day tasks.
With Datalore you can:
- Collect and explore data
- Create machine learning and deep learning models
- Visualize results and share them with others
Datalore works with Notebooks
You can import and export .ipynb and .datalore Notebooks. To run the code, you can choose between the Ipython kernel, the experimental Datalore kernel, and the Zeppelin kernel.
Inside Datalore’s code editor you have Markdown and LaTex support, which allows your text to communicate your thoughts more effectively.
We’ve also worked on the look of the Notebooks and introduced:
- Distraction free mode and ‘Split view’ option
- Cell-toolbar to quickly add Markdown and Code cells
- Cell context-menu to generate a table of contents, access the Variable viewer, etc.
Datalore comes with smart coding assistance
Probably one of the best features of Datalore is its coding assistance, which it derives from PyCharm.
We truly believe that code completion, quick-fixes, auto-imports, rename, and reformat options help make your coding experience more productive. Try out the coding assistance and let us know what you think!
And here’s one more thing that isn’t mentioned in Datalore’s description but is still important: Datalore is designed for both individual and team work.
Teamwork in Datalore
There are several ways you can collaborate with colleagues using Datalore:
- Share your Notebooks to work with your team in real-time
- Publish your Notebooks and share them by link to receive comments
- Share whole workspaces with multiple Notebooks and Datasets
- Publish PyCharm Notebooks using the Datalore plugin for further editing and collaboration with your team
Excited to give Datalore a try? Take a quick tour with this short Getting Started Tutorial before you start:
Go ahead and register at Datalore!
To learn more about Datalore’s features, you can read more posts on our blog. As always, we are eager for your feedback. Please don’t hesitate to write to us in the comments or post on our forum.
Enjoy your Data Science journey,
Your Datalore team
Subscribe to Datalore News and Updates
