8 GitHub Alternatives For Data Science Projects

Перевидано Платоном

читають: 0

Вступ

Ви готові вирватися з клітки GitHub? Хоча GitHub вже давно є надійним компаньйоном для керування кодом, настав час дослідити величезний ландшафт альтернативних платформ, розроблених спеціально для унікальних потреб наукових проектів даних. Основні особливості цих платформ полягають у тому, що великі набори даних обробляються легко, ноутбуки Jupyter бездоганно інтегруються, а співпраця стає легкою. Давайте розглянемо 8 найкращих альтернатив github для проектів з обробки даних!

Зміст

Навіщо розглядати альтернативи GitHub?

Незважаючи на те, що GitHub, безсумнівно, є потужною платформою, певні обмеження роблять її не ідеальною для проектів з обробки даних. Одним із головних недоліків є відсутність підтримки великих наборів даних, що може стати суттєвою перешкодою для спеціалістів із обробки даних, які працюють із величезними обсягами даних. Крім того, фокус GitHub на версії коду та співпраці може не повністю задовольнити конкретні потреби команд з обробки даних, яким часто потрібні розширеніші функції для керування та аналізу даних.

Щоб вирішити ці проблеми, ви можете розглянути можливість використання цих альтернатив GitHub для наукових проектів даних!

Бітбукет

Bitbucket — це популярна альтернатива GitHub, яка пропонує низку функцій, спеціально розроблених для проектів з обробки даних. Він забезпечує повну інтеграцію з ноутбуками Jupyter, дозволяючи дослідникам даних легко ділитися та співпрацювати над своїми ноутбуками. Bitbucket також пропонує надійну підтримку великих наборів даних, що робить його чудовим вибором для проектів із інтенсивним об’ємом даних.

Клацніть тут, щоб розпочати свій проект з обробки даних у цій альтернативі github.

GitLab

GitLab — це ще одна потужна альтернатива GitHub, яка пропонує повний набір функцій для наукових проектів даних. Він забезпечує вбудовані можливості безперервної інтеграції та розгортання, що полегшує науковцям обробки даних автоматизацію своїх робочих процесів. GitLab також пропонує розширені функції керування даними, такі як керування версіями даних і походження даних, які є важливими для відтворюваності та відстеження в проектах з обробки даних.

Натисніть тут, щоб дослідити GitLab.

SourceForge

SourceForge — це давня платформа, яка широко використовується для розробки програмного забезпечення з відкритим кодом. Незважаючи на те, що SourceForge може не запропонувати такий самий рівень складності, як деякі інші альтернативи, SourceForge надає надійне та просте рішення для розміщення та керування проектами з обробки даних. Він пропонує контроль версій, відстеження проблем і функції співпраці, що робить його підходящим вибором для невеликих груп з обробки даних.

Клацніть тут, щоб дослідити цю альтернативу github для наукового проекту даних.

GitKraken

GitKraken — це популярний клієнт Git, який пропонує зручний інтерфейс і низку функцій для наукових проектів даних. Він забезпечує безперебійну інтеграцію з популярними інструментами науки про дані, такими як блокноти Jupyter і RStudio, що полегшує науковцям керування своїми проектами. GitKraken також пропонує розширені можливості візуалізації, що дозволяє дослідникам даних отримувати інформацію з історії контролю версій.

Ви можете розпочати свій проект на цій альтернативі github тут!

Комісія AWS

AWS CodeCommit — це повністю керована служба керування джерелами, яку надає Amazon Web Services. Він пропонує повну інтеграцію з іншими службами AWS, такими як Amazon S3 і AWS Lambda, що робить його чудовим вибором для дослідників даних, які працюють в екосистемі AWS. AWS CodeCommit також надає розширені функції безпеки, такі як шифрування в стані спокою та під час передачі, забезпечуючи конфіденційність і цілісність проектів з обробки даних.

Дослідіть цю альтернативу github тут.

Azure DevOps

Azure DevOps — це комплексна платформа, яка пропонує низку інструментів і послуг для керування проектами з обробки даних. Він забезпечує контроль версій, безперервну інтеграцію та можливості розгортання, що полегшує співпрацю спеціалістів з обробки даних і автоматизує їх робочі процеси. Azure DevOps також пропонує інтеграцію з популярними інструментами науки про дані, такими як Azure Machine Learning і Azure Databricks, що забезпечує безперебійний наскрізний робочий процес обробки даних.

Натисніть тут, щоб дослідити цю альтернативу github.

Фабрікатор

Phabricator — це потужна платформа, яка пропонує низку інструментів для керування проектами з обробки даних. Він надає функції контролю версій, перегляду коду та керування завданнями, що полегшує співпрацю спеціалістів з обробки даних і відстеження їх прогресу. Phabricator також пропонує розширені можливості пошуку коду, що дозволяє дослідникам даних швидко знаходити та аналізувати фрагменти коду.

Натисніть тут, щоб ознайомитися з цією платформою.

родкод

RhodeCode — це платформа, яка пропонує низку функцій для керування проектами з обробки даних. Він надає функції контролю версій, перегляду коду та співпраці, що полегшує спільну роботу дослідників даних. RhodeCode також пропонує розширені можливості контролю доступу, що дозволяє спеціалістам з обробки даних керувати дозволами та забезпечувати безпеку своїх проектів.

Натисніть тут, щоб дослідити цю альтернативу github.

Також читайте: 15 керованих проектів, щоб відточити свої навички обробки даних

Хоча GitHub був основним вибором для проектів з обробки даних, зараз існують альтернативи зі спеціалізованими функціями. Ці платформи пропонують бездоганну інтеграцію з інструментами обробки даних, розширене керування даними та розширену співпрацю. Якщо ви шукаєте платформу, яка краще відповідає вашим потребам у сфері обробки даних, ознайомтеся з 10 найкращими альтернативами GitHub.

Щоб отримати повний досвід навчання, який дає вам змогу оволодіти мистецтвом науки про дані, розгляньте наш Програма AI/ML BlackBelt Plus.

Ця програма надає вам знання та навички, необхідні для досягнення успіху в науці про дані, незалежно від вашого рівня досвіду.