1 – Notebooks interactivos

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

2 – Soporte para múltiples lenguajes

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.

3 – Packages de JetBrains Datalore

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.

4 – Colaboración en tiempo real

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.

5 – Visualizaciones interactivas

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.

6 – Integración de almacenamiento de datos

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.

7 – Herramientas de colaboración y comunicación

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.

8 – Gestión y organización de proyectos

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.

9 – Seguridad y privacidad

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.

10 – Documentación y recursos de aprendizaje

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.

11 – Escalabilidad y rendimiento

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.

12 – Auto completado y sugerencias inteligentes

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.

13 – Control de versiones integrado

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.

14 – Programación reactiva

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.

15 – Soporte de GPU

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.

16 – Exportación y publicación de resultados

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.

17 – Soporte de aprendizaje automático y ciencia de datos

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.

18 – Soporte CPUs

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.