8 GitHub-vaihtoehtoa tietotieteen projekteille

Julkaissut Platon

seuraajia: 0

esittely

Oletko valmis irtautumaan GitHub-häkistä? Vaikka GitHub on pitkään ollut koodinhallinnan luotettava kumppani, on aika tutkia vaihtoehtoisten alustojen laajaa maisemaa, jotka on suunniteltu erityisesti datatieteen projektien ainutlaatuisiin tarpeisiin. Näiden alustojen tärkeimmät ominaisuudet ovat, että suuria tietojoukkoja käsitellään helposti, Jupyter-kannettavat integroituvat saumattomasti ja yhteistyöstä tulee vaivatonta. Katsotaanpa 8 parasta vaihtoehtoa githubille datatieteen projekteihin!

Sisällysluettelo

Miksi harkita vaihtoehtoja GitHubille?

Vaikka GitHub on epäilemättä tehokas alusta, tietyt rajoitukset tekevät siitä vähemmän kuin ihanteellisen datatieteen projekteihin. Yksi suurimmista haitoista on suurten tietojoukkojen tuen puute, mikä voi olla merkittävä este valtavien tietomäärien kanssa työskenteleville datatieteilijöille. Lisäksi GitHubin keskittyminen koodin versiointiin ja yhteistyöhön ei välttämättä täysin vastaa datatieteiden tiimien erityistarpeita, jotka usein vaativat kehittyneempiä ominaisuuksia tiedonhallintaan ja analysointiin.

Voit ratkaista nämä ongelmat käyttämällä näitä GitHub-vaihtoehtoja datatieteen projekteihin!

Bitbucket

Bitbucket on suosittu vaihtoehto GitHubille, joka tarjoaa valikoiman ominaisuuksia, jotka on suunniteltu erityisesti datatieteen projekteihin. Se tarjoaa saumattoman integroinnin Jupyter-kannettavien kanssa, jolloin datatutkijat voivat helposti jakaa muistikirjojaan ja tehdä yhteistyötä niiden kanssa. Bitbucket tarjoaa myös vankan tuen suurille tietojoukoille, joten se on erinomainen valinta dataintensiivisiin projekteihin.

Napsauta tätä aloittaaksesi datatieteen projektisi tässä github-vaihtoehdossa.

GitLab

GitLab on toinen tehokas vaihtoehto GitHubille, joka tarjoaa kattavan joukon ominaisuuksia datatieteen projekteihin. Se tarjoaa sisäänrakennetut jatkuvat integrointi- ja käyttöönottoominaisuudet, mikä helpottaa datatieteilijöiden työnkulkujen automatisointia. GitLab tarjoaa myös edistyneitä tiedonhallintaominaisuuksia, kuten datan versiointia ja datalinjaa, jotka ovat olennaisia toistettavuuden ja jäljitettävyyden kannalta datatieteen projekteissa.

Klikkaa tästä tutustuaksesi GitLabiin.

SourceForge

SourceForge on pitkäaikainen alusta, jota on käytetty laajalti avoimen lähdekoodin ohjelmistojen kehittämiseen. Vaikka SourceForge ei välttämättä tarjoa samaa edistyksellinen tasoa kuin jotkut muut vaihtoehdot, SourceForge tarjoaa luotettavan ja suoraviivaisen ratkaisun datatieteen projektien isännöintiin ja hallintaan. Se tarjoaa versionhallinta-, ongelmaseuranta- ja yhteistyöominaisuuksia, joten se on sopiva valinta pienemmille datatieteen ryhmille.

Napsauta tästä tutustuaksesi tähän github-vaihtoehtoon datatiedeprojektille.

GitKraken

GitKraken on suosittu Git-asiakas, joka tarjoaa käyttäjäystävällisen käyttöliittymän ja valikoiman ominaisuuksia datatieteen projekteihin. Se tarjoaa saumattoman integraation suosittuihin datatieteen työkaluihin, kuten Jupyter-muistikirjat ja RStudio, mikä helpottaa datatieteilijöiden projektien hallintaa. GitKraken tarjoaa myös edistyneitä visualisointiominaisuuksia, joiden avulla datatutkijat voivat saada oivalluksia versionhallintahistoriastaan.

Voit aloittaa projektisi tästä github-vaihtoehdosta täällä!

AWS CodeCommit

AWS CodeCommit on täysin hallittu lähteenhallintapalvelu, jonka tarjoaa Amazon Web Services. Se tarjoaa saumattoman integraation muihin AWS-palveluihin, kuten Amazon S3:een ja AWS Lambdaan, joten se on erinomainen valinta AWS-ekosysteemissä työskenteleville datatieteilijöille. AWS CodeCommit tarjoaa myös edistyneitä suojausominaisuuksia, kuten salauksen lepotilassa ja kuljetuksen aikana, mikä varmistaa datatieteen projektien luottamuksellisuuden ja eheyden.

Tutustu tähän github-vaihtoehtoon täällä.

Azure DevOps

Azure DevOps on kattava alusta, joka tarjoaa valikoiman työkaluja ja palveluita datatieteen projektien hallintaan. Se tarjoaa versionhallinnan, jatkuvan integroinnin ja käyttöönottoominaisuudet, mikä helpottaa datatieteilijöiden yhteistyötä ja työnkulkujen automatisointia. Azure DevOps tarjoaa myös integraation suosittuihin datatieteen työkaluihin, kuten Azure Machine Learningiin ja Azure Databricksiin, mikä mahdollistaa saumattomat päästä päähän datatieteen työnkulut.

Napsauta tätä tutustuaksesi tähän github-vaihtoehtoon.

phabricator

Phabricator on tehokas alusta, joka tarjoaa valikoiman työkaluja datatieteen projektien hallintaan. Se tarjoaa versionhallinta-, koodintarkistus- ja tehtävienhallintaominaisuuksia, mikä helpottaa datatieteilijöiden yhteistyötä ja edistymistään. Phabricator tarjoaa myös edistyneitä koodihakuominaisuuksia, joiden avulla datatutkijat voivat nopeasti löytää ja analysoida koodinpätkiä.

Napsauta tätä tutkia tätä alustaa.

rhodecode

RhodeCode on alusta, joka tarjoaa valikoiman ominaisuuksia datatieteen projektien hallintaan. Se tarjoaa versionhallinta-, koodintarkistus- ja yhteistyöominaisuuksia, mikä helpottaa datatieteilijöiden yhteistyötä. RhodeCode tarjoaa myös edistyneitä kulunvalvontaominaisuuksia, joiden avulla datatutkijat voivat hallita käyttöoikeuksia ja varmistaa projektiensa turvallisuuden.

Napsauta tätä tutustuaksesi tähän github-vaihtoehtoon.

Lue myös: 15 ohjattua projektia tietotieteen taitojen hiomiseksi

Vaikka GitHub on ollut ensisijainen valinta datatieteen projekteihin, nyt on olemassa vaihtoehtoja erikoisominaisuuksilla. Nämä alustat tarjoavat saumattoman integraation datatieteen työkaluihin, edistyneen tiedonhallinnan ja tehostetun yhteistyön. Jos etsit alustaa, joka vastaa paremmin datatieteen tarpeitasi, tutustu näihin 10 parhaaseen GitHub-vaihtoehtoon.

Jos haluat kattavan oppimiskokemuksen, joka antaa sinulle mahdollisuuden hallita datatieteen taidetta, harkitse meidän AI/ML BlackBelt Plus -ohjelma.

Tämä ohjelma antaa sinulle tiedot ja taidot, joita tarvitaan loistaaksesi datatieteessä kokemustasostasi riippumatta.