Datalore
Collaborative data science platform for teams
Datalore란 무엇인가요?
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 https://www.jetbrains.com/datalore/에서 등록한 다음, 첫 번째 노트북을 만들기만 하면 됩니다. 추가적인 설정이 필요하지 않습니다. 최고의 데이터 과학 라이브러리가 이미 Datalore에 사전 설치되어 있습니다.
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 있습니다. 코드를 실행하려면 Ipython 커널, 실험적인 Datalore 커널 및 Zeppelin 커널 중에서 선택할 수 있습니다.
Datalore의 코드 편집기에서는 Markdown 및 LaTex가 지원되므로 여러분의 생각을 텍스트로 보다 효과적으로 전달할 수 있습니다.
또한 노트북의 모양에도 신경을 써 다음을 도입했습니다.
- 집중 모드(Distraction free) 및 ‘분할 보기(Split view)’ 옵션
- Markdown 및 코드 셀을 빠르게 추가하기 위한 셀 툴바
- 목차를 생성하고 변수 뷰어에 액세스하는 등의 작업을 지원하는 셀 컨텍스트 메뉴
Datalore에는 스마트 코딩 지원이 함께 제공됩니다
Datalore 최고의 기능 중 하나는 아마도 PyCharm에서 가져온 기능인 코딩 지원일 것입니다.
코드 완성, 빠른 수정, 자동 가져오기, 이름 변경, 서식 다시 지정 옵션이 코딩 경험의 생산성을 높여줄 것으로 믿어 의심치 않습니다. 코딩 지원을 사용해 보고 여러분의 의견을 들려주세요!
Datalore에 대한 설명에서 언급하지 않았지만 여전히 중요한 사항이 한 가지 더 있습니다. Datalore는 개인 및 팀 작업 모두를 위해 설계되었습니다.
Datalore에서 팀워크
Datalore를 사용하여 동료와 협력할 수 있는 몇 가지 방법이 있습니다.
- 팀에 노트북을 공유하여 실시간으로 작업할 수 있습니다.
- 노트북을 게시하고 링크를 공유하여 의견을 수렴할 수 있습니다.
- 여러 노트북 및 데이터 세트가 있는 전체 작업 공간을 공유합니다
- 추가적인 편집 및 팀과의 공동 작업을 위한 Datalore 플러그인을 사용하여 PyCharm 노트북을 게시할 수 있습니다.
Datalore를 사용해보고 싶나요? 시작하기 전에 이 짧은 시작하기 튜토리얼을 통해 빠르게 둘러보세요.
그리고 Datalore를 사용해보세요!
Datalore의 기능에 대해 자세히 알아보려면 당사 블로그에서 더 많은 게시물을 읽어보세요. 당사는 언제나 여러분의 의견을 기다리고 있습니다. 언제든 댓글을 남기거나 포럼에 게시물을 작성해 주세요.
Datalore와 함께 즐거운 데이터 사이언스 여정을 보내시길 바랍니다.
Your Datalore team
이 게시물은 Alena Guzharina가 작성한 What is Datalore?를 번역한 글입니다.
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