8 альтернатив GitHub для проектов по науке о данных

Переиздано Платоном

Читают: 0

Введение

Готовы ли вы вырваться из клетки GitHub? Хотя GitHub уже давно является надежным помощником в управлении кодом, пришло время изучить обширный ландшафт альтернативных платформ, разработанных специально для уникальных потребностей проектов по науке о данных. Ключевые особенности этих платформ заключаются в том, что с легкостью обрабатываются большие наборы данных, блокноты Jupyter легко интегрируются, а совместная работа становится проще. Давайте рассмотрим 8 лучших альтернатив github для проектов по науке о данных!

Содержание

Зачем рассматривать альтернативы GitHub?

Хотя GitHub, несомненно, является мощной платформой, некоторые ограничения делают ее далеко не идеальной для проектов по науке о данных. Одним из основных недостатков является отсутствие поддержки больших наборов данных, что может стать существенным препятствием для специалистов по обработке данных, работающих с огромными объемами данных. Кроме того, внимание GitHub к управлению версиями кода и совместной работе может не полностью отвечать конкретным потребностям групп специалистов по обработке и анализу данных, которым часто требуются более продвинутые функции для управления и анализа данных.

Чтобы решить эти проблемы, вы можете рассмотреть возможность использования этих альтернатив GitHub для проектов по науке о данных!

Bitbucket

Bitbucket — популярная альтернатива GitHub, предлагающая ряд функций, специально разработанных для проектов по науке о данных. Он обеспечивает бесшовную интеграцию с блокнотами Jupyter, позволяя ученым, работающим с данными, легко обмениваться данными и совместно работать над своими блокнотами. Bitbucket также предлагает надежную поддержку больших наборов данных, что делает его отличным выбором для проектов с интенсивным использованием данных.

Нажмите здесь, чтобы начать свой проект по науке о данных в этой альтернативе GitHub.

GitLab

GitLab — еще одна мощная альтернатива GitHub, предлагающая полный набор функций для проектов по науке о данных. Он предоставляет встроенные возможности непрерывной интеграции и развертывания, что упрощает специалистам по обработке данных автоматизацию своих рабочих процессов. GitLab также предлагает расширенные функции управления данными, такие как управление версиями и происхождение данных, которые необходимы для воспроизводимости и отслеживания в проектах по науке о данных.

Нажмите здесь, чтобы изучить GitLab.

SourceForge

SourceForge — это давняя платформа, которая широко используется для разработки программного обеспечения с открытым исходным кодом. Хотя SourceForge может не предлагать такой же уровень сложности, как некоторые другие альтернативы, он предоставляет надежное и простое решение для хостинга и управления проектами по науке о данных. Он предлагает функции контроля версий, отслеживания проблем и совместной работы, что делает его подходящим выбором для небольших групп по обработке данных.

Нажмите здесь, чтобы изучить эту альтернативу GitHub для проекта по науке о данных.

GitKraken

GitKraken — популярный клиент Git, предлагающий удобный интерфейс и ряд функций для проектов по науке о данных. Он обеспечивает плавную интеграцию с популярными инструментами обработки данных, такими как блокноты Jupyter и RStudio, что упрощает управление проектами специалистам по данным. GitKraken также предлагает расширенные возможности визуализации, позволяющие ученым, работающим с данными, получать ценную информацию из истории контроля версий.

Вы можете начать свой проект на этой альтернативе GitHub здесь!

AWS CodeCommit

AWS CodeCommit — это полностью управляемый сервис контроля версий, предоставляемый Amazon Web Services. Он предлагает бесшовную интеграцию с другими сервисами AWS, такими как Amazon S3 и AWS Lambda, что делает его отличным выбором для специалистов по обработке данных, работающих в экосистеме AWS. AWS CodeCommit также предоставляет расширенные функции безопасности, такие как шифрование при хранении и передаче, обеспечивая конфиденциальность и целостность проектов по науке о данных.

Изучите эту альтернативу GitHub здесь.

Azure DevOps

Azure DevOps — это комплексная платформа, предлагающая ряд инструментов и услуг для управления проектами по науке о данных. Он обеспечивает контроль версий, непрерывную интеграцию и возможности развертывания, что упрощает совместную работу специалистов по обработке данных и автоматизацию рабочих процессов. Azure DevOps также предлагает интеграцию с популярными инструментами обработки данных, такими как машинное обучение Azure и Azure Databricks, что обеспечивает бесперебойные комплексные рабочие процессы обработки данных.

Нажмите здесь, чтобы изучить эту альтернативу GitHub.

Phabricator

Phabricator — это мощная платформа, предлагающая ряд инструментов для управления проектами по науке о данных. Он обеспечивает контроль версий, проверку кода и функции управления задачами, что упрощает совместную работу специалистов по обработке данных и отслеживание их прогресса. Phabricator также предлагает расширенные возможности поиска кода, позволяющие специалистам по данным быстро находить и анализировать фрагменты кода.

Нажмите здесь, чтобы изучить эту платформу.

Родкод

RhodeCode — это платформа, предлагающая ряд функций для управления проектами по науке о данных. Он обеспечивает контроль версий, проверку кода и функции совместной работы, упрощая совместную работу специалистов по данным. RhodeCode также предлагает расширенные возможности контроля доступа, позволяя специалистам по данным управлять разрешениями и обеспечивать безопасность своих проектов.

Нажмите здесь, чтобы изучить эту альтернативу GitHub.

Хотя GitHub был основным выбором для проектов по науке о данных, сейчас существуют альтернативы со специализированными функциями. Эти платформы предлагают бесшовную интеграцию с инструментами обработки данных, расширенное управление данными и расширенное сотрудничество. Если вы ищете платформу, которая лучше соответствует вашим потребностям в области науки о данных, изучите эти 10 лучших альтернатив GitHub.

Чтобы получить всесторонний опыт обучения, который позволит вам овладеть искусством науки о данных, рассмотрите наш Программа AI/ML BlackBelt Plus.

Эта программа дает вам знания и навыки, необходимые для достижения успеха в области науки о данных, независимо от уровня вашего опыта.