Datalore
Collaborative data science platform for teams
什么是 Datalore？
我们开发这一项目已有一段时间了，是时候向大家说明什么是 Datalore 以及它如何在您的数据科学之旅中提供帮助了。
我们将 Datalore 定义为提供智能编码辅助的在线数据科学 Notebook。
我们来详细了解一下定义。
Datalore 在线
在 Datalore 中，所有计算都在云端执行。 要运行 Python 和 Kotlin 代码，您只需要打开浏览器，在 www.jetbrains.com/datalore/ 下注册，然后创建您的第一个笔记本。 无需其他设置。 Datalore 中已预安装顶级数据科学库。
为数据科学而生
Datalore 旨在帮助数据科学家和分析师完成他们的日常任务。
使用 Datalore，您可以：
- 收集和探索数据
- 创建机器学习和深度学习模型
- 可视化结果并与其他人共享
Datalore 支持 Notebook
您可以导入和导出.ipynb 和 .datalore Notebook。 要运行代码，您可以在 Ipython 内核、实验性 Datalore 内核和 Zeppelin 内核中选择。
在 Datalore 代码编辑器中，支持 Markdown 和 LaTex，这让您能够更高效地交流想法。
我们也完善了 Notebook 的外观并引入了：
- 免打扰模式和“拆分视图”选项
- 单元工具栏，可以快速添加 Markdown 和代码单元
- 单元上下文菜单，可以生成内容表、访问变量查看器，等等
Datalore 智能编码辅助
Datalore 最出色的一项功能是编码辅助，该功能从 PyCharm 演化而来。
我们深信代码补全、快速修复、自动导入、重命名和重新格式化选项有助于您更高效地编码。 试试编码辅助并告诉我们您的想法！
还有一项在 Datalore 的描述中未提及，但也十分重要：Datalore 同时适用于个人和团队工作。
在 Datalore 中开展团队工作
使用 Datalore，您可以通过多种方式与同事协作：
- 共享您的 Notebook，与团队实时协作
- 发布您的笔记本并通过链接共享以获得评论
- 共享包含多个笔记本和数据集的工作区
- 使用 Datalore 插件发布 PyCharm 笔记本，进一步编辑并与团队协作
迫不及待想试试 Datalore 吗？先通这一简短的入门教程来简单了解一下吧：
要详细了解 Datalore 的功能，您可以阅读我们博客中的更多博文。 与往常一样，我们愿意倾听您的反馈。 请随时在评论中给我们留言或在我们的论坛上发帖。
享受您的数据科学之旅，
Datalore 团队
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