8 alternatives GitHub pour les projets de science des données

Republié par Platon

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Introduction

Êtes-vous prêt à vous libérer de la cage GitHub ? Même si GitHub est depuis longtemps le compagnon de confiance pour la gestion du code, il est temps d'explorer le vaste paysage de plateformes alternatives conçues spécifiquement pour les besoins uniques des projets de science des données. Les principales caractéristiques de ces plates-formes sont que les grands ensembles de données sont gérés facilement, que les notebooks Jupyter s'intègrent de manière transparente et que la collaboration devient sans effort. Examinons les 8 meilleures alternatives à github pour les projets de science des données !

Table des matières

Pourquoi envisager des alternatives à GitHub ?

Bien que GitHub soit sans aucun doute une plate-forme puissante, certaines limitations la rendent loin d'être idéale pour les projets de science des données. L’un des principaux inconvénients est le manque de prise en charge de grands ensembles de données, ce qui peut constituer un obstacle important pour les data scientists travaillant avec d’énormes quantités de données. De plus, l'accent mis par GitHub sur la gestion des versions de code et la collaboration peut ne pas répondre pleinement aux besoins spécifiques des équipes de science des données, qui ont souvent besoin de fonctionnalités plus avancées pour la gestion et l'analyse des données.

Pour résoudre ces problèmes, vous pouvez envisager d'utiliser ces alternatives GitHub pour les projets de science des données !

bitbucket

Bitbucket est une alternative populaire à GitHub qui offre une gamme de fonctionnalités spécialement conçues pour les projets de science des données. Il offre une intégration transparente avec les notebooks Jupyter, permettant aux data scientists de partager et de collaborer facilement sur leurs notebooks. Bitbucket offre également une prise en charge robuste pour les grands ensembles de données, ce qui en fait un excellent choix pour les projets gourmands en données.

Cliquez ici pour démarrer votre projet de science des données dans cette alternative à github.

gitlab ce

GitLab est une autre alternative puissante à GitHub qui offre un ensemble complet de fonctionnalités pour les projets de science des données. Il fournit des capacités intégrées d’intégration continue et de déploiement, permettant aux data scientists d’automatiser plus facilement leurs flux de travail. GitLab propose également des fonctionnalités avancées de gestion des données, telles que la gestion des versions et le lignage des données, qui sont essentielles à la reproductibilité et à la traçabilité des projets de science des données.

Cliquez ici pour explorer GitLab.

SourceForge

SourceForge est une plateforme de longue date largement utilisée pour le développement de logiciels open source. Bien qu'il n'offre pas le même niveau de sophistication que certaines autres alternatives, SourceForge fournit une solution fiable et simple pour héberger et gérer des projets de science des données. Il offre des fonctionnalités de contrôle de version, de suivi des problèmes et de collaboration, ce qui en fait un choix approprié pour les petites équipes de science des données.

Cliquez ici pour explorer cette alternative github pour le projet de science des données.

GitKraken

GitKraken est un client Git populaire qui offre une interface conviviale et une gamme de fonctionnalités pour les projets de science des données. Il offre une intégration transparente avec les outils de science des données populaires, tels que les notebooks Jupyter et RStudio, facilitant ainsi la gestion de leurs projets par les data scientists. GitKraken offre également des capacités de visualisation avancées, permettant aux data scientists d'obtenir des informations sur leur historique de contrôle de version.

Vous pouvez démarrer votre projet sur cette alternative à GitHub ici !

Code AWSCommit

AWS CodeCommit est un service de contrôle de source entièrement géré fourni par Amazon Web Services. Il offre une intégration transparente avec d'autres services AWS, tels qu'Amazon S3 et AWS Lambda, ce qui en fait un excellent choix pour les data scientists travaillant dans l'écosystème AWS. AWS CodeCommit fournit également des fonctionnalités de sécurité avancées, telles que le chiffrement au repos et en transit, garantissant la confidentialité et l'intégrité des projets de science des données.

Explorez cette alternative à GitHub ici.

DevOps Azure

Développement AWS | Alternatives à GitHub

Azure DevOps est une plateforme complète qui offre une gamme d'outils et de services pour gérer des projets de science des données. Il fournit des capacités de contrôle de version, d'intégration continue et de déploiement, facilitant ainsi la collaboration et l'automatisation des flux de travail des data scientists. Azure DevOps offre également une intégration avec des outils de science des données populaires, tels qu'Azure Machine Learning et Azure Databricks, permettant des flux de travail de science des données transparents de bout en bout.

Cliquez ici pour explorer cette alternative à github.

Phabricator

Phabricator est une plateforme puissante qui propose une gamme d'outils pour gérer des projets de science des données. Il fournit des fonctionnalités de contrôle de version, de révision du code et de gestion des tâches, permettant aux data scientists de collaborer et de suivre plus facilement leurs progrès. Phabricator offre également des fonctionnalités avancées de recherche de code, permettant aux data scientists de trouver et d'analyser rapidement des extraits de code.

Cliquez ici pour explorer cette plateforme.

rhodecode

RhodeCode est une plateforme qui offre une gamme de fonctionnalités pour gérer des projets de science des données. Il fournit des fonctionnalités de contrôle de version, de révision de code et de collaboration, facilitant ainsi la collaboration des data scientists. RhodeCode offre également des fonctionnalités avancées de contrôle d'accès, permettant aux data scientists de gérer les autorisations et d'assurer la sécurité de leurs projets.

Cliquez ici pour explorer cette alternative à github.

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Bien que GitHub ait été un choix privilégié pour les projets de science des données, des alternatives dotées de fonctionnalités spécialisées existent désormais. Ces plates-formes offrent une intégration transparente avec des outils de science des données, une gestion avancée des données et une collaboration améliorée. Si vous recherchez une plate-forme mieux adaptée à vos besoins en matière de science des données, explorez ces 10 meilleures alternatives GitHub.

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