Datalore logo

Datalore

Collaborative data science platform for teams

什么是 Datalore?

Read this post in other languages:

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。

立即试用

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Zeppelin 内核中选择。

在 Datalore 代码编辑器中,支持 MarkdownLaTex,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:

试用 Datalore

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

image description

Discover more