8 GitHub-alternativer for datavitenskapsprosjekter

Publisert av Platon

Følgere: 0

Introduksjon

Er du klar til å løsrive deg fra GitHub-buret? Mens GitHub lenge har vært den pålitelige følgesvennen for kodeadministrasjon, er det på tide å utforske det enorme landskapet av alternative plattformer designet spesielt for de unike behovene til datavitenskapsprosjekter. Nøkkelfunksjonene til disse plattformene er at de store datasettene håndteres enkelt, Jupyter bærbare datamaskiner integreres sømløst, og samarbeid blir uanstrengt. La oss se på de 8 beste alternativene til github for datavitenskapsprosjekter!

Innholdsfortegnelse

Hvorfor vurdere alternativer til GitHub?

Mens GitHub utvilsomt er en kraftig plattform, gjør visse begrensninger den mindre enn ideell for datavitenskapsprosjekter. En av hovedulempene er mangelen på støtte for store datasett, som kan være en betydelig hindring for dataforskere som jobber med enorme mengder data. I tillegg kan det hende at GitHubs fokus på kodeversjon og samarbeid ikke fullt ut oppfyller de spesifikke behovene til datavitenskapsteam, som ofte krever mer avanserte funksjoner for dataadministrasjon og -analyse.

For å takle disse problemene kan du vurdere å bruke disse GitHub-alternativene for datavitenskapsprosjekter!

Bitbucket

Bitbucket er et populært alternativ til GitHub som tilbyr en rekke funksjoner spesielt designet for datavitenskapsprosjekter. Det gir sømløs integrasjon med Jupyter bærbare datamaskiner, slik at dataforskere enkelt kan dele og samarbeide om bærbare datamaskiner. Bitbucket tilbyr også robust støtte for store datasett, noe som gjør det til et utmerket valg for dataintensive prosjekter.

Klikk her for å starte ditt datavitenskapelige prosjekt i dette github-alternativet.

GitLab

GitLab er et annet kraftig alternativ til GitHub som tilbyr et omfattende sett med funksjoner for datavitenskapsprosjekter. Det gir innebygde funksjoner for kontinuerlig integrering og distribusjon, noe som gjør det enklere for dataforskere å automatisere arbeidsflytene sine. GitLab tilbyr også avanserte databehandlingsfunksjoner, som dataversjon og datalinje, som er avgjørende for reproduserbarhet og sporbarhet i datavitenskapelige prosjekter.

Klikk her for å utforske GitLab.

SourceForge

SourceForge er en langvarig plattform som har blitt mye brukt for utvikling av åpen kildekode. Selv om det kanskje ikke tilbyr det samme sofistikerte nivået som noen av de andre alternativene, tilbyr SourceForge en pålitelig og grei løsning for hosting og administrasjon av datavitenskapelige prosjekter. Den tilbyr versjonskontroll, problemsporing og samarbeidsfunksjoner, noe som gjør det til et passende valg for mindre datavitenskapsteam.

Klikk her for å utforske dette github-alternativet for datavitenskapsprosjektet.

GitKraken

GitKraken er en populær Git-klient som tilbyr et brukervennlig grensesnitt og en rekke funksjoner for datavitenskapsprosjekter. Det gir sømløs integrasjon med populære datavitenskapelige verktøy, som Jupyter-notebooks og RStudio, noe som gjør det enklere for dataforskere å administrere prosjektene sine. GitKraken tilbyr også avanserte visualiseringsmuligheter, slik at dataforskere kan få innsikt fra sin versjonskontrollhistorikk.

Du kan starte prosjektet ditt på dette github-alternativet her!

AWS CodeCommit

AWS CodeCommit er en fullstendig administrert kildekontrolltjeneste levert av Amazon Web Services. Den tilbyr sømløs integrasjon med andre AWS-tjenester, som Amazon S3 og AWS Lambda, noe som gjør det til et utmerket valg for dataforskere som jobber i AWS-økosystemet. AWS CodeCommit tilbyr også avanserte sikkerhetsfunksjoner, som kryptering i hvile og under transport, som sikrer konfidensialitet og integritet til datavitenskapsprosjekter.

Utforsk dette github-alternativet her.

Azure DevOps

Azure DevOps er en omfattende plattform som tilbyr en rekke verktøy og tjenester for å administrere datavitenskapelige prosjekter. Det gir versjonskontroll, kontinuerlig integrasjon og distribusjonsmuligheter, noe som gjør det enklere for dataforskere å samarbeide og automatisere arbeidsflytene sine. Azure DevOps tilbyr også integrasjon med populære datavitenskapelige verktøy, som Azure Machine Learning og Azure Databricks, som muliggjør sømløse ende-til-ende datavitenskapelige arbeidsflyter.

Klikk her for å utforske dette github-alternativet.

Phabricator

Phabricator er en kraftig plattform som tilbyr en rekke verktøy for å administrere datavitenskapelige prosjekter. Den gir versjonskontroll, kodegjennomgang og oppgaveadministrasjonsfunksjoner, noe som gjør det enklere for dataforskere å samarbeide og spore fremgangen deres. Phabricator tilbyr også avanserte kodesøkefunksjoner, slik at dataforskere raskt kan finne og analysere kodebiter.

Klikk her og utforsk denne plattformen.

rhodecode

RhodeCode er en plattform som tilbyr en rekke funksjoner for å administrere datavitenskapelige prosjekter. Den gir versjonskontroll, kodegjennomgang og samarbeidsfunksjoner, noe som gjør det enklere for dataforskere å jobbe sammen. RhodeCode tilbyr også avanserte tilgangskontrollfunksjoner, som lar dataforskere administrere tillatelser og sikre sikkerheten til prosjektene deres.

Klikk her for å utforske dette github-alternativet.

Les også: 15 guidede prosjekter for å styrke dine datavitenskapelige ferdigheter

Mens GitHub har vært et primærvalg for datavitenskapsprosjekter, finnes det nå alternativer med spesialiserte funksjoner. Disse plattformene tilbyr sømløs integrasjon med datavitenskapelige verktøy, avansert dataadministrasjon og forbedret samarbeid. Hvis du søker en plattform som passer bedre med dine datavitenskapelige behov, kan du utforske disse topp 10 GitHub-alternativene.

For en omfattende læringsopplevelse som gir deg mulighet til å mestre kunsten datavitenskap, bør du vurdere vår AI/ML BlackBelt Plus-program.

Dette programmet utstyrer deg med kunnskapen og ferdighetene som er nødvendige for å utmerke deg i datavitenskap, uavhengig av ditt erfaringsnivå.