8 alternativ GitHub za projekte podatkovne znanosti

Ponovno objavil Platon

Spremljevalci: 0

Predstavitev

Ali ste se pripravljeni osvoboditi iz kletke GitHub? Medtem ko je GitHub že dolgo zaupanja vreden spremljevalec za upravljanje kode, je čas, da raziščete obsežno pokrajino alternativnih platform, zasnovanih posebej za edinstvene potrebe projektov podatkovne znanosti. Ključne značilnosti teh platform so, da se z velikimi nabori podatkov zlahka upravlja, prenosni računalniki Jupyter se brezhibno integrirajo in sodelovanje postane enostavno. Oglejmo si 8 najboljših alternativ githubu za projekte podatkovne znanosti!

Kazalo

Zakaj razmisliti o alternativah GitHubu?

Čeprav je GitHub nedvomno zmogljiva platforma, je zaradi določenih omejitev manj kot idealna za projekte podatkovne znanosti. Ena glavnih pomanjkljivosti je pomanjkanje podpore za velike nabore podatkov, kar je lahko velika ovira za podatkovne znanstvenike, ki delajo z ogromnimi količinami podatkov. Poleg tega GitHubova osredotočenost na različice kode in sodelovanje morda ne bo v celoti izpolnila posebnih potreb skupin za podatkovno znanost, ki pogosto potrebujejo naprednejše funkcije za upravljanje in analizo podatkov.

Za reševanje teh težav lahko razmislite o uporabi teh alternativ GitHub za projekte podatkovne znanosti!

Bitbucket

Bitbucket je priljubljena alternativa GitHubu, ki ponuja vrsto funkcij, posebej zasnovanih za projekte podatkovne znanosti. Zagotavlja brezhibno integracijo z prenosniki Jupyter, kar znanstvenikom omogoča enostavno skupno rabo in sodelovanje na svojih prenosnikih. Bitbucket ponuja tudi robustno podporo za velike nabore podatkov, zaradi česar je odlična izbira za podatkovno intenzivne projekte.

Kliknite tukaj, če želite začeti svoj projekt podatkovne znanosti v tej alternativi github.

GitLab

GitLab je še ena močna alternativa GitHubu, ki ponuja obsežen nabor funkcij za projekte podatkovne znanosti. Zagotavlja vgrajeno neprekinjeno integracijo in zmogljivosti uvajanja, s čimer podatkovnim znanstvenikom olajša avtomatizacijo njihovih delovnih tokov. GitLab ponuja tudi napredne funkcije za upravljanje podatkov, kot so različice podatkov in podatkovne linije, ki so bistvenega pomena za ponovljivost in sledljivost v projektih podatkovne znanosti.

Kliknite tukaj, če želite raziskati GitLab.

SourceForge

SourceForge je dolgoletna platforma, ki se pogosto uporablja za razvoj odprtokodne programske opreme. Čeprav morda ne ponuja enake stopnje prefinjenosti kot nekatere druge alternative, SourceForge zagotavlja zanesljivo in preprosto rešitev za gostovanje in upravljanje projektov podatkovne znanosti. Ponuja funkcije za nadzor različic, sledenje težavam in sodelovanje, zaradi česar je primerna izbira za manjše skupine za podatkovno znanost.

Kliknite tukaj, če želite raziskati to alternativo github za projekt podatkovne znanosti.

GitKraken

GitKraken je priljubljen odjemalec Git, ki ponuja uporabniku prijazen vmesnik in vrsto funkcij za projekte podatkovne znanosti. Zagotavlja brezhibno integracijo s priljubljenimi orodji za znanost o podatkih, kot sta prenosni računalnik Jupyter in RStudio, kar znanstvenikom za podatke olajša upravljanje njihovih projektov. GitKraken ponuja tudi napredne zmožnosti vizualizacije, ki podatkovnim znanstvenikom omogočajo, da pridobijo vpogled v svojo zgodovino nadzora različic.

Tukaj lahko začnete svoj projekt na tej alternativi github!

AWS CodeCommit

AWS CodeCommit je popolnoma upravljana storitev za nadzor vira, ki jo zagotavlja Amazon Web Services. Ponuja brezhibno integracijo z drugimi storitvami AWS, kot sta Amazon S3 in AWS Lambda, zaradi česar je odlična izbira za podatkovne znanstvenike, ki delajo v ekosistemu AWS. AWS CodeCommit ponuja tudi napredne varnostne funkcije, kot je šifriranje v mirovanju in med prenosom, kar zagotavlja zaupnost in celovitost projektov podatkovne znanosti.

Tukaj raziščite to alternativo github.

Azure DevOps

Azure DevOps je celovita platforma, ki ponuja vrsto orodij in storitev za upravljanje projektov podatkovne znanosti. Zagotavlja nadzor nad različicami, neprekinjeno integracijo in zmožnosti uvajanja, kar podatkovnim znanstvenikom olajša sodelovanje in avtomatizacijo njihovih delovnih tokov. Azure DevOps ponuja tudi integracijo s priljubljenimi orodji za znanost o podatkih, kot sta Azure Machine Learning in Azure Databricks, kar omogoča brezhibne poteke dela za znanost o podatkih od konca do konca.

Kliknite tukaj, če želite raziskati to alternativo github.

Phabricator

Phabricator je zmogljiva platforma, ki ponuja vrsto orodij za upravljanje projektov podatkovne znanosti. Zagotavlja funkcije za nadzor različic, pregled kode in upravljanje opravil, kar znanstvenikom olajša sodelovanje in sledenje njihovemu napredku. Phabricator ponuja tudi napredne zmožnosti iskanja kode, ki podatkovnim znanstvenikom omogočajo hitro iskanje in analizo odrezkov kode.

Kliknite tukaj in raziščite to platformo.

rhodecode

RhodeCode je platforma, ki ponuja vrsto funkcij za upravljanje projektov podatkovne znanosti. Zagotavlja funkcije za nadzor različic, pregled kode in sodelovanje, kar podatkovnim znanstvenikom olajša skupno delo. RhodeCode ponuja tudi napredne zmožnosti nadzora dostopa, kar podatkovnim znanstvenikom omogoča upravljanje dovoljenj in zagotavljanje varnosti njihovih projektov.

Kliknite tukaj, če želite raziskati to alternativo github.

Preberite tudi: 15 vodenih projektov za izostritev vaših veščin podatkovne znanosti

Čeprav je bil GitHub primarna izbira za projekte podatkovne znanosti, zdaj obstajajo alternative s specializiranimi funkcijami. Te platforme ponujajo brezhibno integracijo z orodji za podatkovno znanost, napredno upravljanje podatkov in izboljšano sodelovanje. Če iščete platformo, ki bi bolje ustrezala vašim potrebam podatkovne znanosti, raziščite teh 10 najboljših alternativ GitHub.

Za celovito učno izkušnjo, ki vam omogoča, da obvladate umetnost podatkovne znanosti, razmislite o našem Program AI/ML BlackBelt Plus.

Ta program vas opremi z znanjem in veščinami, potrebnimi za uspeh v znanosti o podatkih, ne glede na vašo raven izkušenj.