Datalore jetbrains что это
Реверс малвари
Компания JetBrains анонсировала бета-версию приложения Datalore, созданного для анализа данных на Python.
Datalore имеет сразу ряд преимуществ перед известными опенсорсными решениями для задач машинного обучения (к примеру, Jupiter Notebook): все необходимые инструменты data science здесь доступны сразу «из коробки», а умный редактор кода на Python облегчает процесс анализа данных. Ниже перечислим некоторые из основных особенностей Datalore.
Как и все продукты JetBrains, Datalore оснащен умным редактором, который облегчает рабочий процесс автодополнениями, подсветкой синтаксиса, инспекциями, а также подсказками и автогенерацией релевантного кода по нажатию одной кнопки.
Кроме того, присутствует поддержка инкрементальных вычислений, что позволяет не перезапускать весь воркбук с нуля, в том случае, если пользователь просто заменил одну строку или добавил ячейку. Datalore автоматически запускает вычисление только тех операций, которые зависели от правок. С учетом того, что все вычисления запускаются автоматически, в окне вывода всегда будут отображены самые актуальные цифры и таблицы.
Также разработчики подчеркивают, что Datalore объединяет все основные инструменты data science в одном веб-приложении: от базовых библиотек для работы с данными (библиотеки алгоритмов машинного обучения sklearn, библиотеки pytorch для алгоритмов deep learning) до мощных инструментов для визуализации. Так, datalore.plot — это реализованный на Phyton аналог библиотеки ggplot языка R. Модуль datalore.geo_maps разработан специально для создания интерактивных карт.
Datalore сохраняет весь процесс анализа в облаке. Работа начинается с удобного файлового хранилища всех воркбуков. То есть можно поделиться с коллегами ссылкой на воркбук и решать задачи совместно: Datalore поддерживает одновременную работу нескольких пользователей. Изменения в воркбуке сохраняются автоматически, так что можно забыть о безнадежно утраченных данных.
Так как сервис заточен на работу с данными, тщательно продумали и защиту информации. Разработчики заверили нас, что в архитектуру Datalore заложены фичи, обеспечивающие надежное хранение в облаке, благодаря которым датасеты пользователей находятся в безопасности.
"Лично я больше всего доволен внедрением инкрементальных перевычислений: необходимость перезапускать код с нуля после малейших изменений тяготит, а в анализе, визуализации данных таких изменений множество. В Datalore пользователь сразу же видит результаты своих правок, причем пересчитываются зависевшие от них процессы. Ну и интеллектуальный редактор кода, разумеется, наша сильная сторона. Мы хотим, чтобы человеку было в радость работать с данными, поэтому стремимся развивать функционал, который делает процесс работы аналитика легче и избавляет от рутины", — рассказал ][ Константин Соломатов, руководитель проекта Datalore в компании JetBrains.
В режиме публичной беты Datalore доступен по бесплатному коммьюнити-плану. В дальнейшем плата за использование будет зависеть от объема загруженных данных и использованных мощностей.
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
Инструмент для Data Science
Datalore был создан для того, чтобы помогать аналитикам и специалистам Data Science в решении повседневных задач.
- 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.
Jetbrains запустил DataLore 1.0: делает машинное изучение кодированием проще и приятным
Jetbrains недавно запустили DataLore 1.0, что является интеллектуальным веб-приложением для анализа данных и визуализации, предназначенные для машинного обучения в Python. Эта версия приносит улучшенный редактор Smart Code, выполненный пользовательским кодом, профессиональными вариантами подписки и многое другое.
Редактор Smart Code DataLore предназначен для облегчения кодирования машины, обеспечивая автоматическое завершение, выделение синтаксиса, проверка, быстрое исправление, простоту навигации, намерения (предоставление предложений, связанных с контекстом в входном блоке) и другие функции.
Теперь пользователи могут выбирать два способа запуска кода в приложении. Первая - это рабочая тетрадь паузы для завершения главного редактирования кода, только пользователь хочет проверить сейчас.
Во-вторых, пользователь может продолжать использовать онлайн-выполнение кода, автоматически запускает расчет и применить новые модификации в коде. Следует отметить, что в этих двух случаях инкрементная пересчет должен учитывать последовательность рабочей книги.
Анализ данных с использованием Python обычно используется для использования Numpy, Panda, Sklearn и т. Д. DataLore поставляется с библиотекой Python для анализа данных. Пользователи могут легко импортировать PANDA, NUMPY и MATPLOTLIB, чтобы включить DataFrame для создания нейронных сетей Pytorch. Кроме того, DataLore также предоставил две передовые библиотеки визуализации, а именно:
- DataLore.Plot, вдохновение исходит от идеи «грамматика графики» для реализации GGPLOT.
- Datalore.geo_maps, которые поддерживают добавление интерактивных сопоставлений для анализа.
JetBrains предоставляет два плана для пользователей: Community Program предоставляет 10 ГБ пространства загрузки и три расчета параллельно. Если профессиональные пользователи плана подписки необходимо расширить ресурсы хранения данных и высокопроизводительных вычислений, он также предоставляет 50 ГБ пространства загрузки и 10 расчетов. Прогулка параллельно Отказ Профессиональные цены на подписку составляют 20 долларов в месяц.
Компания JetBrains анонсировала бета-версию приложения Datalore, созданного для анализа данных на Python.
Datalore имеет сразу ряд преимуществ перед известными опенсорсными решениями для задач машинного обучения (к примеру, Jupiter Notebook): все необходимые инструменты data science здесь доступны сразу «из коробки», а умный редактор кода на Python облегчает процесс анализа данных. Ниже перечислим некоторые из основных особенностей Datalore.
Как и все продукты JetBrains, Datalore оснащен умным редактором, который облегчает рабочий процесс автодополнениями, подсветкой синтаксиса, инспекциями, а также подсказками и автогенерацией релевантного кода по нажатию одной кнопки.
Кроме того, присутствует поддержка инкрементальных вычислений, что позволяет не перезапускать весь воркбук с нуля, в том случае, если пользователь просто заменил одну строку или добавил ячейку. Datalore автоматически запускает вычисление только тех операций, которые зависели от правок. С учетом того, что все вычисления запускаются автоматически, в окне вывода всегда будут отображены самые актуальные цифры и таблицы.
Также разработчики подчеркивают, что Datalore объединяет все основные инструменты data science в одном веб-приложении: от базовых библиотек для работы с данными (библиотеки алгоритмов машинного обучения sklearn, библиотеки pytorch для алгоритмов deep learning) до мощных инструментов для визуализации. Так, datalore.plot — это реализованный на Phyton аналог библиотеки ggplot языка R. Модуль datalore.geo_maps разработан специально для создания интерактивных карт.
Datalore сохраняет весь процесс анализа в облаке. Работа начинается с удобного файлового хранилища всех воркбуков. То есть можно поделиться с коллегами ссылкой на воркбук и решать задачи совместно: Datalore поддерживает одновременную работу нескольких пользователей. Изменения в воркбуке сохраняются автоматически, так что можно забыть о безнадежно утраченных данных.
Так как сервис заточен на работу с данными, тщательно продумали и защиту информации. Разработчики заверили нас, что в архитектуру Datalore заложены фичи, обеспечивающие надежное хранение в облаке, благодаря которым датасеты пользователей находятся в безопасности.
В режиме публичной беты Datalore доступен по бесплатному коммьюнити-плану. В дальнейшем плата за использование будет зависеть от объема загруженных данных и использованных мощностей.
Читайте также: