8 GitHub-Alternativen für Data Science-Projekte

Neuauflage von Plato

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Einleitung

Sind Sie bereit, sich aus dem GitHub-Käfig zu befreien? Während GitHub seit langem der vertrauenswürdige Begleiter für die Codeverwaltung ist, ist es an der Zeit, die riesige Landschaft alternativer Plattformen zu erkunden, die speziell für die besonderen Anforderungen von Data-Science-Projekten entwickelt wurden. Zu den Hauptmerkmalen dieser Plattformen gehört die einfache Handhabung großer Datensätze, die nahtlose Integration von Jupyter-Notebooks und die mühelose Zusammenarbeit. Schauen wir uns die 8 besten Alternativen zu Github für Data-Science-Projekte an!

Inhaltsverzeichnis

Warum Alternativen zu GitHub in Betracht ziehen?

Obwohl GitHub zweifellos eine leistungsstarke Plattform ist, ist es aufgrund bestimmter Einschränkungen nicht ideal für datenwissenschaftliche Projekte. Einer der Hauptnachteile ist die mangelnde Unterstützung großer Datensätze, was für Datenwissenschaftler, die mit riesigen Datenmengen arbeiten, ein erhebliches Hindernis darstellen kann. Darüber hinaus erfüllt GitHubs Fokus auf Codeversionierung und Zusammenarbeit möglicherweise nicht vollständig die spezifischen Anforderungen von Data-Science-Teams, die häufig erweiterte Funktionen für die Datenverwaltung und -analyse benötigen.

Um diese Probleme anzugehen, können Sie die Verwendung dieser GitHub-Alternativen für Data-Science-Projekte in Betracht ziehen!

Bit Bucket

Bitbucket ist eine beliebte Alternative zu GitHub, die eine Reihe von Funktionen bietet, die speziell für Data-Science-Projekte entwickelt wurden. Es bietet eine nahtlose Integration mit Jupyter-Notebooks, sodass Datenwissenschaftler ihre Notebooks problemlos teilen und gemeinsam daran arbeiten können. Bitbucket bietet außerdem robuste Unterstützung für große Datenmengen und ist somit eine ausgezeichnete Wahl für datenintensive Projekte.

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Gitlab

GitLab ist eine weitere leistungsstarke Alternative zu GitHub, die umfassende Funktionen für Data-Science-Projekte bietet. Es bietet integrierte kontinuierliche Integrations- und Bereitstellungsfunktionen, die es Datenwissenschaftlern erleichtern, ihre Arbeitsabläufe zu automatisieren. GitLab bietet außerdem erweiterte Datenverwaltungsfunktionen wie Datenversionierung und Datenherkunft, die für die Reproduzierbarkeit und Rückverfolgbarkeit in datenwissenschaftlichen Projekten unerlässlich sind.

Klicken Sie hier, um GitLab zu erkunden.

SourceForge

SourceForge ist eine seit langem bestehende Plattform, die häufig für die Entwicklung von Open-Source-Software genutzt wird. Obwohl SourceForge möglicherweise nicht den gleichen Grad an Komplexität bietet wie einige der anderen Alternativen, bietet es eine zuverlässige und unkomplizierte Lösung für das Hosten und Verwalten von Data-Science-Projekten. Es bietet Versionskontrolle, Problemverfolgung und Funktionen für die Zusammenarbeit und ist somit eine geeignete Wahl für kleinere Data-Science-Teams.

Klicken Sie hier, um diese Github-Alternative für ein Data-Science-Projekt zu erkunden.

GitKraken

GitKraken ist ein beliebter Git-Client, der eine benutzerfreundliche Oberfläche und eine Reihe von Funktionen für Data-Science-Projekte bietet. Es bietet eine nahtlose Integration mit gängigen Data-Science-Tools wie Jupyter-Notebooks und RStudio und erleichtert so Datenwissenschaftlern die Verwaltung ihrer Projekte. GitKraken bietet außerdem erweiterte Visualisierungsfunktionen, die es Datenwissenschaftlern ermöglichen, Erkenntnisse aus ihrem Versionskontrollverlauf zu gewinnen.

Sie können Ihr Projekt auf dieser Github-Alternative hier starten!

AWS-CodeCommit

AWS CodeCommit ist ein vollständig verwalteter Quellcodeverwaltungsdienst, der von Amazon Web Services bereitgestellt wird. Es bietet eine nahtlose Integration mit anderen AWS-Diensten wie Amazon S3 und AWS Lambda und ist damit eine ausgezeichnete Wahl für Datenwissenschaftler, die im AWS-Ökosystem arbeiten. AWS CodeCommit bietet außerdem erweiterte Sicherheitsfunktionen wie die Verschlüsselung im Ruhezustand und während der Übertragung und gewährleistet so die Vertraulichkeit und Integrität von Data-Science-Projekten.

Entdecken Sie diese Github-Alternative hier.

Azure-DevOps

Azure DevOps ist eine umfassende Plattform, die eine Reihe von Tools und Diensten für die Verwaltung von Data-Science-Projekten bietet. Es bietet Versionskontrolle, kontinuierliche Integration und Bereitstellungsfunktionen und erleichtert so Datenwissenschaftlern die Zusammenarbeit und die Automatisierung ihrer Arbeitsabläufe. Azure DevOps bietet außerdem die Integration mit gängigen Data-Science-Tools wie Azure Machine Learning und Azure Databricks und ermöglicht so nahtlose End-to-End-Data-Science-Workflows.

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Flechter

Phabricator ist eine leistungsstarke Plattform, die eine Reihe von Tools für die Verwaltung von Data-Science-Projekten bietet. Es bietet Versionskontroll-, Codeüberprüfungs- und Aufgabenverwaltungsfunktionen, die es Datenwissenschaftlern erleichtern, zusammenzuarbeiten und ihren Fortschritt zu verfolgen. Phabricator bietet außerdem erweiterte Codesuchfunktionen, die es Datenwissenschaftlern ermöglichen, Codeausschnitte schnell zu finden und zu analysieren.

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Rhodocode

RhodeCode ist eine Plattform, die eine Reihe von Funktionen zur Verwaltung von Data-Science-Projekten bietet. Es bietet Funktionen zur Versionskontrolle, Codeüberprüfung und Zusammenarbeit und erleichtert so die Zusammenarbeit von Datenwissenschaftlern. RhodeCode bietet außerdem erweiterte Zugriffskontrollfunktionen, die es Datenwissenschaftlern ermöglichen, Berechtigungen zu verwalten und die Sicherheit ihrer Projekte zu gewährleisten.

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Während GitHub die erste Wahl für Data-Science-Projekte war, gibt es mittlerweile Alternativen mit speziellen Funktionen. Diese Plattformen bieten eine nahtlose Integration mit Data-Science-Tools, erweitertes Datenmanagement und verbesserte Zusammenarbeit. Wenn Sie eine Plattform suchen, die besser zu Ihren datenwissenschaftlichen Anforderungen passt, erkunden Sie diese Top-10-GitHub-Alternativen.

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