데이터 과학 프로젝트는 Notebook, 데이터, 환경 및 스크립트와 같은 많은 부분으로 구성되어 있어 복잡할 수 있으며 데이터 과학 팀이 이러한 복잡성 속에서 효과적으로 협력하기란 쉽지 않을 수 있습니다.  이 게시물에서는 데이터 기반 팀의 생산성을 높이고 스트레스를 줄여주는 5가지 최신 협업 기술을 알아봅니다. 코드 및 필수 아티팩트를 쉽게 공유 데이터 과학 프로젝트에서 협업할 때는 다른 팀원과 자료를 공유하기가 너무 번거롭다는 문제 때문에 처음부터 난관에 부딪히기 쉽습니다. Jupyter Notebook을 공유하려면 특정 환경, 데이터 및 데이터 연결과 같은 많은 양의 컨텍스트도 공유해야 합니다. 데이터 변환만 도움을 받으려는 경우라면 이는 너무 과도한 작업이죠. Jupyter Notebook을 Google 문서만큼 쉽게 공유할 수 있다면 좋지 않을까요? Datalore를 사용하면 간단히 링크 또는 이메일 초대를 통해 보기 또는 편집 액세스 권한을 부여해 Notebook을 공유할 수 있으며 첨부된 모든 데이터 및 데이터 통합, 환경 및 컴퓨팅 상태가 자동으로 공유됩니다. 이는 머신러닝 또는 딥 러닝 모델을 오랫동안 훈련해 왔고 진행 상황을

목차 Datalore 대화형 보고서 소개 대화형 보고서 게시 방법 대화형 보고서가 유용한 경우 자주 묻는 질문 어떤 사용자가 대화형 보고서를 생성할 수 있나요? 보고서 생성 시 컴퓨팅 리소스가 사용되나요? 어떤 커널에서 보고서를 이용할 수 있나요? SQL 셀 및 데이터베이스 연결과 함께 대화형 보고서를 사용할 수 있나요? 안녕하세요, Datalore 팀입니다! 저희 팀은 데이터 워크플로의 본질은 협업이라 굳게 믿으며 Datalore의 공유 기능에 관해 계속해서 설명하고 글을 작성하고 있습니다.  일부 코드와 관련한 문제에 봉착했을 때 Edit(편집) 액세스 링크를 활용하면 동료에게 Notebook을 공유하여 실시간으로 도움을 요청할 수 있습니다. 라이브 튜토리얼 프레젠테이션 시에도 View(뷰) 액세스 링크를 통해 편리하게 Notebook을 공유해 보세요. 또는 최종 결과물도 편리하게 공유할 수 있습니다. 오늘 저희 팀은 대화형 보고서 게시를 통한 새로운 결과 공유 워크플로를 소개하려 합니다. Datalore에서 대화형 데이터 스토리 생성 방식을 알아보려면 이 게시물을 읽어보세요. Datalore 대화형 보고서 소개 Datalor

지난해에는 세계적으로 모두가 대처해야 했던 예기치 못한 어려운 일이 있었습니다. 그래도 저희는 2020년에 Datalore Professional을 출시하고 수많은 탁월한 새 기능을 사용자 여러분에게 제공할 수 있었습니다. 이 글에서는 가장 주목할 만한 기능 중 몇가지에 관한 설명을 모아보았습니다. Datalore Professional Datalore Professional은 11월에 출시되었습니다. 이 제품은 강력한 컴퓨팅 하드웨어가 필요한 대규모 데이터세트를 다루는 복잡한 작업을 해결하도록 설계되었습니다. 다음은 Datalore Community와 Datalore Professional을 비교한 표입니다. 자세히 살펴보고 본인의 요구사항에 가장 맞는 요금제를 결정하세요. Community Professional 기본 시스템(4GB RAM, AWS 이름: t3.medium) 120시간 ♾️ 대규모 시스템(16GB RAM, vCPU 코어 2개, 기본 시스템의 400% 속도, AWS 이름: r5.large) – 120시간 GPU 시스템(NVIDIA T4 GPU 1개, 16GB GPU RAM, vCPU 코어 4개

이 프로젝트에 대한 작업을 시작한 지 꽤 오랜 시간이 지났고, Datalore가 무엇이며 데이터 과학 여정에서 어떤 도움을 줄 수 있는지에 대해 알려드릴 때가 되었다고 생각합니다. Datalore는 스마트 코딩 지원이 포함된 온라인 데이터 과학 노트북입니다. 정의에 대해 자세히 살펴보겠습니다. Datalore는 온라인입니다 Datalore에서는 모든 계산이 클라우드에서 수행됩니다. Python 및 Kotlin 코드를 실행하려면 간단히 브라우저를 열고 datalore.jetbrains.com에서 등록한 다음, 첫 번째 노트북을 만들기만 하면 됩니다. 추가적인 설정이 필요하지 않습니다. 최고의 데이터 과학 라이브러리가 이미 Datalore에 사전 설치되어 있습니다. 지금 사용해 보기 데이터 과학을 위한 설계 Datalore는 데이터 과학자와 분석가들이 일상적인 작업을 완료할 수 있도록 설계되었습니다. Datalore를 사용해서 다음의 작업을 할 수 있습니다 데이터 수집 및 탐색 머신러닝 및 딥 러닝 모델 생성 결과를 시각화하고 다른 사람들과 공유 Datalore는 노트북과 연동됩니다 .ipynb 및 .datalore 노트북을 가져오고 내보낼 수