Представлена бета-версия Datalore, умной веб-среды для анализа и визуализации данных на языке Python - «Новости»
Edge для Android получит расширения с ПК-версии браузера - «Новости мира Интернет»
Edge для Android получит расширения с ПК-версии браузера - «Новости мира Интернет»
Reebok выпустила умное кольцо Smart Ring - «Новости мира Интернет»
Reebok выпустила умное кольцо Smart Ring - «Новости мира Интернет»
Paint научился менять стиль изображений с помощью ИИ - «Новости мира Интернет»
Paint научился менять стиль изображений с помощью ИИ - «Новости мира Интернет»
В 2ГИС добавили Линзы – персонализированные карты под разные задачи - «Новости мира Интернет»
В 2ГИС добавили Линзы – персонализированные карты под разные задачи - «Новости мира Интернет»
Выяснилось, что стоит за повышением цен, закрытием студий и отменой игр Xbox - «Новости сети»
Выяснилось, что стоит за повышением цен, закрытием студий и отменой игр Xbox - «Новости сети»
Mercedes-Benz построила самый мощный в мире 13-килограммовый электродвигатель - «Новости сети»
Mercedes-Benz построила самый мощный в мире 13-килограммовый электродвигатель - «Новости сети»
Nike разработала первую в мире обувь с электроприводом для повседневной ходьбы - «Новости сети»
Nike разработала первую в мире обувь с электроприводом для повседневной ходьбы - «Новости сети»
Razer выпустила геймпад Raiju V3 Pro — альтернатива DualSense Edge для PS5 и ПК с магнитными стиками и ценой $220 - «Новости сети»
Razer выпустила геймпад Raiju V3 Pro — альтернатива DualSense Edge для PS5 и ПК с магнитными стиками и ценой $220 - «Новости сети»
В Китае выпустили человекообразного робота Bumi по цене iPhone 17 Pro Max - «Новости сети»
В Китае выпустили человекообразного робота Bumi по цене iPhone 17 Pro Max - «Новости сети»
Сбер представил медиацентр SberBox Max с функцией улучшения изображения - «Новости мира Интернет»
Сбер представил медиацентр SberBox Max с функцией улучшения изображения - «Новости мира Интернет»
Новости мира Интернет » Новости » Представлена бета-версия Datalore, умной веб-среды для анализа и визуализации данных на языке Python - «Новости»

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.


Зарегистрировать и опробовать Datalore в деле можно на datalore.io. Специалисты JetBrains призывают пользователей оставлять комментарии и отзывы о продукте на официальном форуме.


Источник новостиgoogle.com
Цитирование статьи, картинки - фото скриншот - Rambler News Service.
Иллюстрация к статье - Яндекс. Картинки.
Есть вопросы. Напишите нам.
Общие правила  поведения на сайте.

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 ]_

0

Смотрите также

А что там на главной? )))



Комментарии )))