Публикации и ответы на комментарии в блогах JetBrains не выходят на русском языке с 2022 года.
Приносим извинения за неудобства.
Что такое Datalore?
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.
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!
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
