Что такое Datalore?

Oksana Mandryka

Read this post in other languages:

• English
,
• 한국어
,
• 简体中文

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.

Попробуйте прямо сейчас

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!

Попробовать 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

Subscribe form

By submitting this form, I agree to the JetBrains Privacy Policy Notification icon

Отправляя эту форму, я разрешаю JetBrains s.r.o. («JetBrains») использовать мое имя, электронный адрес и геоданные для отправки мне новостных рассылок, включая коммерческие предложения, а также разрешаю JetBrains осуществлять обработку моих персональных данных с указанной целью. Я соглашаюсь с тем, что такая обработка может выполняться с использованием сторонних сервисов в соответствии с Политикой конфиденциальности JetBrains. Я могу в любой момент отозвать согласие в своем профиле. Кроме того, ссылка для отмены подписки содержится в каждом электронном письме.

Submit

Принято!