As 7 principais alternativas ao VSCode para ciência de dados

Quando se trata de ciência de dados e machine learning, ter o editor de código manifesto pode aumentar significativamente a produtividade e agilizar os fluxos de trabalho. Cá estão algumas alternativas locais e baseadas em nuvem para o Visual Studio Code adaptadas para as necessidades de ciência de dados.

Reparo: As análises de vários IDEs são baseadas em minhas opiniões e experiências pessoais.

1. Cursor

Cursor tornou-se meu Envolvente de Desenvolvimento Integrado (IDE) predilecto. Ele tem tudo o que o VSCode oferece. O editor de código inteiro é construído para desenvolvedores que querem fazer as coisas de forma rápida e precisa com a ajuda da IA. O Cursor entende sua nascente de código e sugere resultados mais relevantes. É melhor que o GitHub Copilot e tem muitos recursos pelos quais você se apaixonará imediatamente. Eu usei o Cursor para ciência de dados, tirocínio de máquina, programação Python e tutoriais de escrita. É minha utensílio principal para problemas relacionados a código.

2. Caderno Jupyter

Se você está começando com ciência de dados ou é um profissional na dimensão, você deve estar usando Caderno Jupyter para suas tarefas diárias. É altamente recomendado por profissionais para redigir relatórios de dados, testar com código Python, edificar e testar modelos de tirocínio de máquina e até mesmo implementar o notebook em produção. É simples e tem toneladas de recursos, tornando as tarefas de dados fáceis. Agora, o Jupyter Notebook vem com um assistente de IA, que ajudará você a gerar código e a completar involuntariamente.

3. Estúdio R

Se você estiver usando a linguagem R para projetos de ciência de dados, portanto REstúdio é a melhor utensílio que existe. Você pode executar notebooks R porquê os Jupyter Notebooks, mas melhor, e ele vem com recursos incríveis que tornam recreativo e fácil visualizar os dados e testar vários algoritmos. O RStudio é altamente recomendado para iniciantes se eles nunca tocaram em nenhum IDE em suas vidas. Ele é simples e vem com ferramentas essenciais para tornar sua vida mais fácil.

4. Kaggle

O Kaggle A plataforma vem com notebooks em Sua visita nos ajuda a continuar oferecendo o melhor para você! que permitem que você use conjuntos de dados, modelos e pacotes Python Sua visita nos ajuda a continuar oferecendo o melhor para você! por membros da comunidade para trabalhar em projetos de ciência de dados. Ela vem com GPUs e TPUs gratuitos e fornece uso indeterminado de computação de CPU. Você pode salvar seu notebook, compartilhá-lo com outras pessoas e até mesmo participar de uma competição para lucrar um prêmio em moeda. A principal vantagem da plataforma Kaggle é seu aproximação gratuito ao Cloud Notebook, o que a torna conseguível para qualquer pessoa com recursos limitados para iniciar com ciência de dados.

5. Nota profunda

O Nota profunda é um notebook gratuito na nuvem que vem com ferramentas de IA e integração de vários dados. É semelhante ao seu IDE sítio, onde você pode fazer quase tudo: produzir aplicativos, gerar relatórios de dados ou testar vários modelos de tirocínio de máquina. É minha segunda utensílio preferida para tarefas relacionadas a código e dados. É fácil de usar e vem com recursos incríveis que farão de você um super observador de dados. Sou um grande fã desta plataforma e adoraria que você a experimentasse.

6. Google Co.

Se você está procurando um IDE simples para suas tarefas de tirocínio de máquina e tirocínio profundo, portanto você deve dar uma olhada em Google Co.. Ele vem com aproximação gratuito, mas restringido, a GPUs e TPUs e fornece ferramentas gratuitas de desenlace e geração de IA para geração de código. É amplamente usado por profissionais de dados, e cada novidade utensílio no espaço de dados tem um tutorial publicado no Google Colab. É simples, rápido e vem com recursos suficientes para você edificar e testar aplicativos de dados.

7. Laboratório de Estúdio Amazon Sagemaker

Se você está procurando melhorar sua experiência com o Google Colab, portanto você deve Sua visita nos ajuda a continuar oferecendo o melhor para você! uma olhada em Laboratório do Amazon Sagemaker Studio. Ele vem com 8 horas de CPU livre e 4 horas de computação de GPU diariamente e fornece todas as ferramentas necessárias que o JupyterLab fornece. Ele é rápido e construído para todos os tipos de tarefas de tirocínio profundo de máquina. Você pode usá-lo para edificar o aplicativo de IA que você sonha.

Epílogo

Escolher o IDE manifesto é importante, pois ajudará você a aprender ciência de dados mais rápido e a velejar por vários problemas que surgem ao aprender ciência de dados e tirocínio de máquina. Se você quiser minha sugestão, sugiro que comece com os notebooks Kaggle. Ele vem com um envolvente pré-construído, o que significa que você não precisa configurar zero, e vem com milhares de conjuntos de dados nos quais você pode iniciar a trabalhar imediatamente. É totalmente gratuito e vem com integração com a comunidade. Depois de dominar a linguagem de programação, gostaria que você considerasse testar outras alternativas que funcionem para você. Atualmente, o Cursor funciona muito muito para mim, mas no horizonte, pode mudar com base nos meus requisitos de trabalho.

Abid Ali Awan (@1abidaliawan) é um observador de dados profissional certificado que adora edificar modelos de tirocínio de máquina. Atualmente, ele está se concentrando na geração de teor e na escrita de blogs técnicos sobre tirocínio de máquina e tecnologias de ciência de dados. Abid tem mestrado em gestão de tecnologia e bacharelado em engenharia de telecomunicações. Sua visão é edificar um resultado de IA usando uma rede neural de gráfico para alunos que lutam contra doenças mentais.