Jetbrains Datalore durante 2024
Novedades y características destacadas
Novedades y características destacadas
Durante el año 2024 que acabamos de cerrar, JetBrains ha hecho 5 lanzamientos de Datalore, respondiendo así a su compromiso de añadir nuevas características y mejoras de forma constante a la herramienta de referencia para científicos de datos y analistas.
Vamos a recapitular algunas de las principales mejoras añadidas durante el año, que ahora están disponibles para los usuarios de Datalore.
Soporte para SQLite.
Datalore 2024.5 presenta soporte para SQLite y una experiencia de informes mejorada que incluye capacidades de exportación de PDF, nuevos filtros en tablas interactivas y mucho más.
Límite de 500 para celdas SQL.
Para ayudarte a crear prototipos de consultas SQL más rápido, se ha introducido una nueva característica de Limit 500 dentro de las celdas SQL en los cuadernos de Datalore. Ahora hay un botón de alternancia visible en la celda SQL junto a la acción Examinar esquema. Esta configuración persistirá después de un reinicio del kernel, lo que garantiza un flujo de trabajo sin problemas.
Manejo de archivos mejorado para ejecuciones programadas.
Se ha agregado una opción que le permite guardar los archivos generados por ejecuciones programadas directamente en /data/notebook_files, al igual que puede hacerlo con los archivos generados durante las sesiones normales del bloc de notas. Esta nueva función permite sobrescribir los archivos, y puede encontrar fácilmente los archivos de todas sus ejecuciones anteriores en un directorio. La opción de guardar archivos en artefactos aislados sigue existiendo, lo que le proporciona más flexibilidad para sus flujos de trabajo programados.
Como el siguiente paso en la evolución de Datalore AI Assistant, se introduce Datalore Autopilot. Obtenga consejos de la IA o establezca un objetivo de investigación explícito y reciba sugerencias personalizadas para su análisis. Autopilot puede analizar los datos del bloc de notas en su lenguaje preferido, ya sea Python, Kotlin, R o Scala.
Si desea generar código SQL o Markdown, agregue una nueva celda y use la opción Ask AI haciendo clic en el ícono del Asistente de IA en la esquina superior derecha de la celda.
Además, ahora puede acceder al historial de avisos de IA, lo que facilita la reutilización o modificación de los avisos utilizados anteriormente.
Olvídese de descargar archivos CSV para hacer un conjunto de ediciones en un DataFrame. Ahora puede simplemente editar el contenido de las celdas dentro de las tablas interactivas y hacer clic en Export to code para reproducir el resultado en el bloc de notas.
2023
Jetbrains Datalore se basa en el concepto de notebooks interactivos: documentos enriquecidos que combinan código, texto, visualizaciones y resultados. Los notebooks permiten ejecutar y experimentar con código en tiempo real, lo que facilita la exploración y el análisis de datos
Datalore admite múltiples lenguajes de programación populares en el campo de la ciencia de datos, como Python y R. Los usuarios pueden escribir y ejecutar código en estos lenguajes directamente dentro de los notebooks.
Datalore viene con una amplia gama de bibliotecas y paquetes de ciencia de datos preinstalados, lo que facilita el acceso a herramientas y funciones comunes. Algunas de estas bibliotecas incluyen NumPy, pandas, matplotlib, scikit-learn y muchos más.
Datalore permite a los equipos trabajar de forma colaborativa en proyectos de ciencia de datos. Los usuarios pueden compartir notebooks con otros miembros del equipo y colaborar en tiempo real, lo que facilita el intercambio de ideas y la resolución conjunta de problemas.
Proporciona capacidades de visualización de datos avanzadas que permiten crear gráficos interactivos y visualizaciones impactantes. Los usuarios pueden generar gráficos, diagramas, mapas y otras visualizaciones para explorar y comunicar los resultados de sus análisis.
Datalore permite importar y exportar datos desde y hacia diferentes fuentes de almacenamiento de datos, como bases de datos, archivos CSV y servicios en la nube. Esto facilita la carga y el acceso a los datos necesarios para el análisis.
Además de la colaboración en tiempo real en los notebooks, Datalore ofrece características de comunicación y colaboración adicionales, como comentarios en línea y la capacidad de compartir informes interactivos generados a partir de los notebooks.
Datalore proporciona herramientas para gestionar y organizar proyectos de ciencia de datos. Los usuarios pueden crear y administrar carpetas, organizar notebooks en proyectos y mantener un seguimiento de los cambios y las versiones del código.
JetBrains se compromete con la seguridad y privacidad de los datos de sus usuarios. Datalore garantiza que los datos cargados y analizados en la plataforma se mantengan seguros y protegidos.
Datalore cuenta con una documentación completa y recursos de aprendizaje, que incluyen tutoriales, guías y ejemplos de código. Estos recursos ayudan a los usuarios a aprovechar al máximo las características y capacidades de la plataforma.
Datalore está diseñado para manejar conjuntos de datos grandes y complejos. La plataforma ofrece capacidad de procesamiento escalable y utiliza técnicas de optimización para garantizar un rendimiento eficiente, lo que permite trabajar con datos de gran tamaño de manera fluida.
Datalore ofrece funciones de autocompletado y sugerencias inteligentes de código, lo que agiliza el desarrollo y reduce errores al escribir código. El sistema inteligente sugiere métodos, parámetros y variables basados en el contexto, mejorando la productividad del usuario.
Datalore ofrece una integración nativa con sistemas de control de versiones, como Git, lo que facilita la gestión y el seguimiento de los cambios realizados en los notebooks. Los usuarios pueden realizar seguimiento de versiones, comparar cambios y revertir modificaciones según sea necesario.
Datalore permite la programación reactiva, lo que permite a los usuarios crear flujos de trabajo y análisis de datos más dinámicos y receptivos. Los cambios en los datos se propagan automáticamente a través del flujo de trabajo, actualizando los resultados y las visualizaciones de manera inmediata.
Datalore aprovecha el poder de procesamiento de las GPU (Unidades de Procesamiento Gráfico) para acelerar operaciones intensivas de cálculo y análisis. Esto permite realizar cálculos más rápidos y eficientes en conjuntos de datos grandes y algoritmos complejos.
Datalore permite exportar los notebooks como archivos HTML interactivos o informes estáticos en diferentes formatos, lo que facilita la compartición de los resultados y la presentación de informes a otros usuarios o audiencias.
Datalore ofrece un conjunto de herramientas y bibliotecas especializadas para el aprendizaje automático y la ciencia de datos. Los usuarios pueden utilizar algoritmos, técnicas y modelos avanzados para realizar análisis predictivos, clasificación, agrupación y más.
Soporte para CPUs de alto rendimiento en Datalore Professional, hasta 96 GB de RAM en la CPU XXL y la potencia de hasta 8 GPU Nvidia T4.
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