DataSpell 2023.1 버전에서는 Jupyter Notebook 생산성 향상 기능, pandas DataFrames 개선 사항과 더불어 더 나은 사용자 경험을 위한 여러 기능을 제공합니다. 많은 DataSpell 사용자가 작업을 여러 개의 개별 프로젝트로 구성할 수 있는 기능을 요청했으며 이번 릴리스에서 이를 제공할 수 있게 되었습니다! 또한 Jupyter Notebook에서 Python 스크립트로 또는 그 반대로 자동으로 변환하여 지루한 작업의 속도를 높이고, CSV 파일을 드래그 앤 드롭하여 pandas DataFrame을 만들고, 셀 실행 시작 시간 및 기간 등을 확인할 수 있습니다. Jupyter Notebook 디버거의 대화형 디버그 콘솔과 완전한 기능을 갖춘 Python 패키지 도구 창 덕분에 디버그와 패키지 관리가 더욱 간편해졌습니다. 새로운 버전을 사용해 보시려면 웹사이트에서 다운로드하거나, 무료 Toolbox App 또는 IDE에서 바로 업데이트하거나 Ubuntu 스냅을 사용하세요. DataSpell 2023.1 다운로드 단일 작업공간 또는 여러 프로젝트 사용 DataSpell 2022.3에는 노트북

JetBrains의 Python용 전체 줄 코드 완성 플러그인이 이제 공개 베타로 제공됩니다. 이 플러그인을 만드는 데 사용된 몇 가지 기술과 알고리즘에 대해 이야기하고 그 과정에서 수집한 Python 프로그래밍에 대한 통계 정보를 공유하려고 합니다. '전체 줄 코드 완성'이란 무엇일까요? 입력하려는 다음 단어를 제안하는 코드 완성에는 이미 익숙하실 것입니다. 그렇지 않다면, 이 내용을 다룬 일련의 자료를 확인해 보세요(1, 2, 3, 4). 전체 줄 코드 완성은 더 큰 코드 조각을 제안하여 이 기능을 더욱 확장합니다. 무엇보다도 사용자 대신 메서드 호출 매개변수를 입력하거나 오류 메시지 텍스트를 작성해줍니다. UX 측면에서 일반 코드 완성과 유사하며 동일한 팝업을 사용하여 결과를 표시합니다. 그러나 이 확장된 완성 형식의 이면에 있는 기술은 근본적으로 다릅니다. 표준 코드 완성은 정적 분석을 사용하여 현재 위치에서 볼 수 있는 클래스, 메서드, 필드 변수 및 키워드를 파악한 다음 머신러닝을 적용하여 가장 좋은 제안을 선택합니다. 사전에 파악된 집합에서 최선의 항목을 선택하는 것은 분별 모델링(discriminative modeling)의 예입니다. 반면에

새로운 데이터 과학 IDE인 DataSpell이 공식 출시되었다는 기쁜 소식을 알려 드립니다! DataSpell은 탐색적 데이터 분석 및 ML 모델 프로토타이핑 작업에 특화된 새로운 JetBrains IDE입니다. Jupyter Notebook의 대화형 기능과 PyCharm에서 제공하는 Python 및 R에 대한 지능적인 코딩 지원 기능을 하나의 인체공학적 환경으로 결합했습니다. DataSpell의 주요 기능은 무엇일까요? 무엇보다도 DataSpell은 로컬 및 원격 Jupyter Notebook을 모두 지원합니다. 기존 웹 기반 Notebook을 사용하는 것과 같이 IDE 내에서 바로 작업할 수 있습니다. DataSpell을 사용하면 Jupyter 또는 JupyterLab에 비해 지능적인 코딩 지원 및 본격적인 IDE에서 제공하는 기타 많은 기능을 얻을 수 있는 이점이 있습니다. DataSpell은 Jupyter의 명령어 모드 및 대부분의 표준 단축키, Markdown과 LaTeX 및 대화형 출력을 지원합니다. Python 및 R 스크립트의 경우 DataSpell을 사용하면 스크립트 전체 또는 일부를 실행하고 대화식으로 편리하게 출력을 찾아볼 수 있습

지난 달 DataSpell EAP를 공개한 이후 첫 번째 업데이트가 찾아왔습니다! 먼저 DataSpell을 사용해주시고 피드백을 공유해주신 모든 분께 감사드립니다. 여러 가지 버그가 보고되었지만 사용자들의 경험은 대체로 만족스러웠습니다. 보고된 버그는 해결을 위해 열심히 작업 중입니다. 첫 번째 공식 EAP가 발표되고 30일이 지난 지금, 몇 가지 주요 개선 사항을 포함한 두 번째 EAP 빌드를 소개하게 되어 매우 기쁩니다. DATASPELL EAP 2021.3 다운로드 업데이트된 EAP 빌드의 새로운 기능 Jupyter 변수 도구 창 로컬 Notebook으로 작업할 때 오른쪽에 새로운 Jupyter Variables 도구 창이 나타납니다. 이전 빌드에서 선택한 Notebook의 변수를 보려면 Jupyter 도구 창에서 Variables(변수) 탭을 사용해야만 했습니다. 이제 Notebook 옆에서 현재 변수를 볼 수 있습니다. 작업 공간을 인식하는 인터프리터 위젯 또 다른 눈에 띄는 개선 사항은 상태 표시줄에서 사용할 수 있는 업데이트된 인터프리터 위젯입니다. 이전에는 Notebook이나 Python 스크립트가 열린 경우에만 위젯이 나타났습니다. 위젯은

JetBrains DataSpell은 데이터 과학자를 위해 특별히 제작된 새로운 IDE로, 3월에 발표된 이후 지금까지 비공개 얼리 액세스 프로그램(EAP)으로 제공되었습니다. 모든 분들을 초대하기 전에 새로운 IDE의 대략적인 윤곽을 다듬기 위해 지금까지 제한된 수의 사용자만 초대했습니다. 드디어 오늘, EAP를 일반에 공개한다는 반가운 소식을 전해드리려고 합니다. 이제 이번 출시를 기다리고 있던 모든 분들께 초대장을 보내드릴 예정입니다. 또한 JetBrains DataSpell 웹사이트에서 등록 없이 EAP 빌드를 다운로드할 수 있습니다. 최신 EAP 빌드를 바로 다운로드하고 사용해 보세요. 지난 몇 달 동안 DataSpell 팀이 가장 심혈을 기울인 부분은 노트북 경험을 개선하는 것이었습니다. 여기에는 Jupyter Notebook 셀을 원활하게 조작하는 기능, 기존의 모든 단축키에 대한 액세스, 명료한 출력 디스플레이 및 빠른 수정 등이 포함됩니다.  노트북 지원 개선 사항을 일부 소개하면 다음과 같습니다. 단축키와 마우스를 모두 이용해 개별 출력을 접을 수 있습니다. 노트북 스크롤과 노트북 출력을 크게 개선했

데이터 과학에 적합한 언어로 Python이 각광받으면서 JetBrains의 PyCharm도 자연히 데이터 과학 기능을 갖추게 되었습니다. JetBrains는 지난 1년 동안 받은 피드백을 기반으로 데이터 과학에 대한 PyCharm의 지원을 크게 개선하기 위해 노력해왔습니다. 이 과정에서 데이터 과학자와 소프트웨어 개발자가 도구에 대해 서로 다른 워크플로와 기대치를 가지고 있는 것이 확인되었습니다. 이러한 사실에 따라 데이터 과학에만 초점을 맞춘 새로운 IDE의 기반은 PyCharm의 IDE 엔진을 사용하는 것이 최선이라고 판단했습니다. 이 새로운 IDE를 자세히 소개하고 EAP에 참여하도록 여러분을 초대할 수 있게 되어 기쁩니다. 이 IDE의 가제는 JetBrains DataSpell입니다(최종 이름은 출시할 때 변경될 수 있음). JetBrains DataSpell은 탐색적 데이터 분석 및 머신러닝 모델의 프로토타이핑 작업을 활발히 수행하는 데이터 과학 전문가를 위한 생산적인 개발자 환경을 제공합니다. EAP에 등록하려면 공식 페이지에서 간단한 양식을 제출해 주세요. 단, 초대장은 한 번에 모든 사람에게 보내지 않고 차례차례 전송합니다. 걱정하지 마세