Společnost JetBrains spouští veřejnou beta verzi nového produktu Datalore.
Machine learning je středobodem mnoha dnešních komerčních aplikací a výzkumných projektů. Uvedením Datalore rozšiřuje společnost své portfolio produktů o machine learning-specific prostředí pro programovací jazyk Python.
Datalore je online aplikace pro analýzu a vizualizaci dat v programovacím jazyku Python, která se snaží datovým analytikům zpříjemnit práci s daty prostřednictvím chytré asistence kódování, pravidelných výpočtů a vestavěných nástrojů pro strojové učení. Díky tomu budou moci svým kolegům poskytovat prediktivní modely a přehledné vizualizace.
Datalore datovým analytikům nabízí vše, co pro svou práci potřebují. V jeho digitálním pracovním prostředí mohou jednoduše a plynule přecházet mezi programovacími a značkovacími buňkami, a vytvářet tak zároveň kód i doplňující poznámky a komentáře. Pár kliknutí stačí k nahrání datové sady i importování předinstalovaných vědeckých knihoven. Samotné programování i ukládání dat probíhá v cloudu, přičemž si uživatel může podle potřeby zvolit kapacitu zpracování dat.
„Díky Datalore se datoví analytici mohou plně soustředit na svůj projekt, protože se tento nástroj postará o rutinní záležitosti, jako je chytré dokončení kódu, zvýraznění syntaxe nebo kontextové generování kódu. Profesionální uživatelé také jistě ocení řadu předinstalovaných knihoven Python určených pro analýzu dat nebo výkonné nástroje pro vizualizace,“ komentuje Konstantin Solomatov, Datalore Project Lead ve společnosti JetBrains.
Nový produkt z dílny JetBrains se snaží programátorům maximálně usnadnit a zefektivnit práci i tím, že přichází s nástrojem Intentions. Ten analytikům předkládá návrhy založené na kontextu a kódu, který právě napsali. Po kliknutí na příslušné Intention vygeneruje Datalore nový kód pro upload datového souboru, návrh grafu, train/test split a další návrhy. Řešení rovněž umožňuje vzdálený přístup do workbooku a editoru kódu v reálném čase. Na jednom projektu tak může zároveň pracovat více lidí, čímž se výrazně zvyšuje produktivita celého týmu.