{"id":178952,"date":"2021-09-08T08:55:56","date_gmt":"2021-09-08T07:55:56","guid":{"rendered":"https:\/\/blog.jetbrains.com\/?post_type=blog&#038;p=178952"},"modified":"2022-02-20T12:36:23","modified_gmt":"2022-02-20T11:36:23","slug":"le-programme-d-acces-anticipe-de-jetbrains-dataspell-est-maintenant-ouvert-a-tous","status":"publish","type":"blog","link":"https:\/\/blog.jetbrains.com\/fr\/blog\/2021\/09\/08\/le-programme-d-acces-anticipe-de-jetbrains-dataspell-est-maintenant-ouvert-a-tous\/","title":{"rendered":"Le Programme d&#8217;Acc\u00e8s Anticip\u00e9 de JetBrains DataSpell est maintenant ouvert \u00e0 tous"},"content":{"rendered":"\n<p>JetBrains DataSpell est notre nouvel IDE sp\u00e9cialement con\u00e7u pour la science des donn\u00e9es. Annonc\u00e9 en mars, il \u00e9tait jusqu&#8217;\u00e0 pr\u00e9sent disponible dans le cadre d&#8217;un Programme d&#8217;Acc\u00e8s Anticip\u00e9 (EAP) priv\u00e9. Les personnes ayant particip\u00e9 au programme ont pu utiliser l&#8217;IDE et nous aider \u00e0 l&#8217;am\u00e9liorer avant que nous le rendions disponible publiquement. Aujourd&#8217;hui, nous avons de plaisir d&#8217;annoncer que l&#8217;acc\u00e8s au Programme d&#8217;Acc\u00e8s Anticip\u00e9 est ouvert \u00e0 tous. Les personnes ayant d\u00e9j\u00e0 demand\u00e9 \u00e0 pouvoir rejoindre le programme vont donc prochainement recevoir une invitation. Par ailleurs, le t\u00e9l\u00e9chargement des builds du programme sur le <a href=\"https:\/\/www.jetbrains.com\/fr-fr\/dataspell\/\" class=\"ek-link\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">site web de JetBrains DataSpell<\/a> est d\u00e9sormais possible sans inscription. Vous pouvez t\u00e9l\u00e9charger le dernier build du programme d\u00e8s maintenant.<\/p>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-image size-large\"><img decoding=\"async\" loading=\"lazy\" width=\"800\" height=\"400\" src=\"https:\/\/blog.jetbrains.com\/wp-content\/uploads\/2021\/09\/DataSpell_Blog.png\" alt=\"\" class=\"wp-image-179515\"\/><\/figure>\n\n\n\n<p>Au cours des derniers mois, l&#8217;\u00e9quipe DataSpell s&#8217;est principalement consacr\u00e9e \u00e0 l&#8217;am\u00e9lioration de l&#8217;exp\u00e9rience avec les notebooks. Cette exp\u00e9rience comprend notamment la capacit\u00e9 de manipuler les cellules des notebooks Jupyter de mani\u00e8re fluide, l&#8217;acc\u00e8s \u00e0 tous les raccourcis clavier familiers et la nettet\u00e9 de l&#8217;affichage des r\u00e9sultats et des correctifs rapides.<\/p>\n\n\n\n<p>Voici les principales am\u00e9liorations qui ont \u00e9t\u00e9 apport\u00e9es \u00e0 la prise en charge des notebooks :<\/p>\n\n\n\n<ul><li>Il est d\u00e9sormais possible de masquer les r\u00e9sultats individuels dans une cellule en utilisant un raccourci clavier ou la souris.<\/li><li>Nous avons consid\u00e9rablement am\u00e9lior\u00e9 le d\u00e9filement des notebooks et de leurs r\u00e9sultats.<\/li><li>Pour les r\u00e9sultats des tables, nous avons ajout\u00e9 des actions d\u00e9di\u00e9es qui permettent d&#8217;ouvrir les donn\u00e9es dans des onglets s\u00e9par\u00e9s.<\/li><li>Pour les images, nous avons apport\u00e9 des actions d\u00e9di\u00e9es pour l&#8217;enregistrement des images dans un fichier.<\/li><li>Pour les paquets non r\u00e9solus dans les cellules de code, un nouveau correctif rapide ajoute l&#8217;instruction d&#8217;importation \u00e0 la cellule et l&#8217;ex\u00e9cute automatiquement afin que l&#8217;utilisateur n&#8217;ait pas \u00e0 le faire manuellement.<\/li><li>Les caract\u00e8res chinois et cor\u00e9ens sont d\u00e9sormais correctement affich\u00e9s dans les r\u00e9sultats des tables.<\/li><\/ul>\n\n\n<p><\/p>\n\n\n<figure class=\"wp-block-embed is-type-video is-provider-youtube wp-block-embed-youtube wp-embed-aspect-16-9 wp-has-aspect-ratio\"><div class=\"wp-block-embed__wrapper\">\n<iframe loading=\"lazy\" title=\"Meet JetBrains DataSpell \u2013 The IDE for Professional Data Scientists\" width=\"500\" height=\"281\" src=\"https:\/\/www.youtube.com\/embed\/YRC4ZJKS4vk?feature=oembed\" frameborder=\"0\" allow=\"accelerometer; autoplay; clipboard-write; encrypted-media; gyroscope; picture-in-picture\" allowfullscreen><\/iframe>\n<\/div><\/figure>\n\n\n\n<p>Nous avons aussi travaill\u00e9 activement \u00e0 la prise en charge des notebooks \u00e0 distance. JetBrains DataSpell prend en charge non seulement les notebooks locaux que l&#8217;utilisateur ex\u00e9cute sur sa machine, mais aussi les notebooks ex\u00e9cut\u00e9s sur des serveurs distants. Au cours du programme d&#8217;acc\u00e8s anticip\u00e9 priv\u00e9, la prise en charge des notebooks distants est pass\u00e9e du statut de fonctionnalit\u00e9 exp\u00e9rimentale \u00e0 celui de fonctionnalit\u00e9 directement disponible par d\u00e9faut. Nous pr\u00e9voyons d&#8217;apporter encore plus d&#8217;am\u00e9liorations dans ce domaine lors des prochaines mises \u00e0 jour.<\/p>\n\n\n\n<p>Nous avons r\u00e9cemment commenc\u00e9 \u00e0 nous concentrer davantage sur la console interactive Python. D\u00e9sormais, lorsque les dataframes et les graphiques sont \u00e9valu\u00e9s dans la console Python, les r\u00e9sultats interactifs correspondants apparaissent directement dans la console. L&#8217;analyse exploratoire des donn\u00e9es ne se limite pas aux notebooks Jupyter et peut souvent \u00eatre r\u00e9alis\u00e9e via des scripts Python. La console interactive Python est un tr\u00e8s bon outil pour cela et nous continuons \u00e0 l&#8217;am\u00e9liorer.<\/p>\n\n\n\n<p>Enfin, nous avons \u00e9tabli une liste de r\u00e9ponses aux questions les plus fr\u00e9quentes&nbsp;:<\/p>\n\n\n\n<p><strong>Q&nbsp;: En quoi JetBrains DataSpell est-il meilleur que les autres outils pour la science des donn\u00e9es&nbsp;?<\/strong><\/p>\n\n\n\n<p>Il n&#8217;y a jamais eu d&#8217;IDE con\u00e7u sp\u00e9cifiquement pour la science des donn\u00e9es dans l&#8217;\u00e9cosyst\u00e8me Python. Les sp\u00e9cialistes de la science des donn\u00e9es devaient utiliser des \u00e9diteurs, des IDE ou des notebooks Jupyter autonomes. Seul l&#8217;\u00e9cosyst\u00e8me R avait un IDE autonome pour la science des donn\u00e9es. Nous avons souvent entendu les data scientists ayant utilis\u00e9 RStudio d\u00e9plorer le fait que rien de comparable n&#8217;existe pour Python. JetBrains DataSpell est l&#8217;IDE qui r\u00e9pond aux besoins de ces data scientists.<\/p>\n\n\n\n<p>D&#8217;une part, JetBrains DataSpell fournit une large gamme d&#8217;outils pour la science des donn\u00e9es, parmi lesquels des notebooks, un REPL interactif, un explorateur d&#8217;ensembles de donn\u00e9es et de visualisation et la prise en charge de Conda. D&#8217;autre part, JetBrains DataSpell offre une assistance intelligente au codage pour Python et une multitude d&#8217;autres outils, tous int\u00e9gr\u00e9s de mani\u00e8re fluide dans une interface utilisateur unifi\u00e9e.<\/p>\n\n\n\n<p>D&#8217;autre part, bien que la prise en charge de Python soit la priorit\u00e9, JetBrains DataSpell est \u00e9galement ouvert \u00e0 la prise en charge d&#8217;autres langages. Actuellement, il propose d\u00e9j\u00e0 une prise en charge de R et d&#8217;autres langages pourraient \u00eatre pris en charge ult\u00e9rieurement.<\/p>\n\n\n\n<p><strong>Q&nbsp;: Les fonctionnalit\u00e9s de JetBrains DataSpell seront-elles disponibles dans PyCharm&nbsp;?<\/strong><\/p>\n\n\n\n<p>Oui, la plupart des fonctionnalit\u00e9s de JetBrains DataSpell, y compris la prise en charge des notebooks Jupyter, seront bient\u00f4t disponibles dans l&#8217;\u00e9dition professionelle de PyCharm.<\/p>\n\n\n\n<p><strong>Q&nbsp;: En quoi JetBrains DataSpell est-il diff\u00e9rent de PyCharm&nbsp;?<\/strong><\/p>\n\n\n\n<p>L&#8217;interface utilisateur de PyCharm a \u00e9t\u00e9 con\u00e7ue en tenant compte des workflows de d\u00e9veloppement. Elle requiert de configurer un projet, d&#8217;ex\u00e9cuter des configurations, etc. JetBrains DataSpell est un IDE beaucoup plus l\u00e9ger et centr\u00e9 sur les workflows d&#8217;exploration des donn\u00e9es.<\/p>\n\n\n\n<p>Si vous utilisez Python pour la science des donn\u00e9es pure, que vous soyez impliqu\u00e9\u00b7e dans des domaines aussi diff\u00e9rents que l&#8217;analyse exploratoire des donn\u00e9es ou le prototypage de mod\u00e8les de machine learning, JetBrains DataSpell est l&#8217;outil qu&#8217;il vous faut. Mais si vous envisagez de d\u00e9velopper en Python, il est pr\u00e9f\u00e9rable d&#8217;opter pour PyCharm.<\/p>\n\n\n\n<p><strong>Q&nbsp;: Quel sera le prix de JetBrains DataSpell&nbsp;?<\/strong><\/p>\n\n\n\n<p>DataSpell sera propos\u00e9 \u00e0 un tarif similaire \u00e0 celui des autres IDE bas\u00e9s sur IntelliJ, tels que DataGrip ou PyCharm Professional Edition.<\/p>\n\n\n\n<p><strong>Q&nbsp;: Comment partager un retour d&#8217;exp\u00e9rience et m&#8217;abonner aux notifications concernant les nouveaux builds du Programme d&#8217;Acc\u00e8s Anticip\u00e9&nbsp;?<\/strong><\/p>\n\n\n\n<ol><li>Pour recevoir les actualit\u00e9s du Programme d&#8217;Acc\u00e8s Anticip\u00e9, inscrivez-vous sur <a href=\"https:\/\/jetbrains.com\/dataspell\" class=\"ek-link\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">https:\/\/www.jetbrains.com\/fr-fr\/dataspell\/<\/a>.<\/li><li>Rejoignez notre <a href=\"https:\/\/join.slack.com\/t\/jetbrains-dataspell\/shared_invite\/zt-enea9zir-5PngfRI4JtfzQV6jTsLOug\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Communaut\u00e9 sur Slack<\/a>.<\/li><li>Signalez les bugs et votez pour les suggestions d&#8217;am\u00e9liorations et d&#8217;ajout de fonctionnalit\u00e9s dans notre outil de <a href=\"https:\/\/youtrack.jetbrains.com\/issues\/DS\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">suivi des tickets<\/a>.<\/li><\/ol>\n\n\n\n<p><a href=\"https:\/\/www.jetbrains.com\/fr-fr\/dataspell\/\" class=\"ek-link\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">T\u00e9l\u00e9chargez le build du Programme d&#8217;Acc\u00e8s Anticip\u00e9 de DataSpell<\/a> et faites nous part de vos retours&nbsp;!<\/p>\n\n\n\n<p><em>L&#8217;\u00c9quipe JetBrains DataSpell<\/em><\/p>\n\n\n\n<p><em>Article original en anglais par :<\/em><\/p>\n\n\n    <div class=\"about-author \">\n        <div class=\"about-author__box\">\n            <div class=\"row\">\n                <div class=\"about-author__box-img\">\n                    <img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/secure.gravatar.com\/avatar\/?s=200&#038;r=g\" width=\"200\" height=\"200\" alt=\"\" loading=\"lazy\"  class=\"avatar avatar-200 wp-user-avatar wp-user-avatar-200 photo avatar-default\">\n                <\/div>\n                <div class=\"about-author__box-text\">\n                                                        <\/div>\n            <\/div>\n        <\/div>\n    <\/div>\n","protected":false},"author":813,"featured_media":179503,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","template":"","categories":[826,4115],"tags":[6544],"cross-post-tag":[6951,6419],"acf":[],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/blog.jetbrains.com\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/blog\/178952"}],"collection":[{"href":"https:\/\/blog.jetbrains.com\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/blog"}],"about":[{"href":"https:\/\/blog.jetbrains.com\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/types\/blog"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/blog.jetbrains.com\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/users\/813"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/blog.jetbrains.com\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=178952"}],"version-history":[{"count":11,"href":"https:\/\/blog.jetbrains.com\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/blog\/178952\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":231283,"href":"https:\/\/blog.jetbrains.com\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/blog\/178952\/revisions\/231283"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/blog.jetbrains.com\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/media\/179503"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/blog.jetbrains.com\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=178952"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/blog.jetbrains.com\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=178952"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/blog.jetbrains.com\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=178952"},{"taxonomy":"cross-post-tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/blog.jetbrains.com\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/cross-post-tag?post=178952"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}