8 GitHub Alternatives For Data Science Projects

افلاطون کے ذریعہ دوبارہ شائع کیا گیا۔

فالونگ: 0

تعارف

کیا آپ GitHub کے پنجرے سے آزاد ہونے کے لیے تیار ہیں؟ اگرچہ GitHub طویل عرصے سے کوڈ مینجمنٹ کے لیے قابل اعتماد ساتھی رہا ہے، اب وقت آگیا ہے کہ ڈیٹا سائنس پروجیکٹس کی منفرد ضروریات کے لیے خاص طور پر ڈیزائن کیے گئے متبادل پلیٹ فارمز کے وسیع منظرنامے کو تلاش کریں۔ ان پلیٹ فارمز کی اہم خصوصیات یہ ہیں کہ بڑے ڈیٹا سیٹس کو آسانی کے ساتھ ہینڈل کیا جاتا ہے، Jupyter نوٹ بک بغیر کسی رکاوٹ کے ضم ہوجاتی ہیں، اور تعاون آسان ہوجاتا ہے۔ آئیے ڈیٹا سائنس پروجیکٹس کے لیے گیتھب کے ٹاپ 8 متبادلات کو دیکھتے ہیں!

فہرست

GitHub کے متبادل پر کیوں غور کریں؟

اگرچہ GitHub بلاشبہ ایک طاقتور پلیٹ فارم ہے، کچھ حدود اسے ڈیٹا سائنس پروجیکٹس کے لیے مثالی سے کم بناتی ہیں۔ اہم خرابیوں میں سے ایک بڑے ڈیٹا سیٹس کے لیے سپورٹ کی کمی ہے، جو ڈیٹا کی بڑی مقدار کے ساتھ کام کرنے والے ڈیٹا سائنسدانوں کے لیے ایک اہم رکاوٹ ہو سکتی ہے۔ مزید برآں، GitHub کی کوڈ ورژننگ اور تعاون پر توجہ مرکوز ڈیٹا سائنس ٹیموں کی مخصوص ضروریات کو پوری طرح سے پورا نہیں کر سکتی، جنہیں اکثر ڈیٹا مینجمنٹ اور تجزیہ کے لیے زیادہ جدید خصوصیات کی ضرورت ہوتی ہے۔

ان مسائل سے نمٹنے کے لیے، آپ ڈیٹا سائنس پروجیکٹس کے لیے ان GitHub متبادلات کو استعمال کرنے پر غور کر سکتے ہیں!

بٹ بکٹ

Bitbucket GitHub کا ایک مقبول متبادل ہے جو خاص طور پر ڈیٹا سائنس پروجیکٹس کے لیے ڈیزائن کردہ خصوصیات کی ایک رینج پیش کرتا ہے۔ یہ Jupyter نوٹ بک کے ساتھ ہموار انضمام فراہم کرتا ہے، جس سے ڈیٹا سائنسدانوں کو آسانی سے اپنی نوٹ بک پر اشتراک اور تعاون کرنے کی اجازت ملتی ہے۔ بٹ بکٹ بڑے ڈیٹا سیٹس کے لیے بھی مضبوط سپورٹ پیش کرتا ہے، جس سے یہ ڈیٹا انٹینسیو پروجیکٹس کے لیے ایک بہترین انتخاب ہے۔

اس گیتھب متبادل میں اپنا ڈیٹا سائنس پروجیکٹ شروع کرنے کے لیے یہاں کلک کریں۔

GitLab

GitLab GitHub کا ایک اور طاقتور متبادل ہے جو ڈیٹا سائنس پروجیکٹس کے لیے خصوصیات کا ایک جامع سیٹ پیش کرتا ہے۔ یہ بلٹ میں مسلسل انضمام اور تعیناتی کی صلاحیتیں فراہم کرتا ہے، جس سے ڈیٹا سائنسدانوں کے لیے اپنے ورک فلو کو خودکار بنانا آسان ہو جاتا ہے۔ GitLab ڈیٹا مینجمنٹ کی جدید خصوصیات بھی پیش کرتا ہے، جیسے ڈیٹا ورژننگ اور ڈیٹا نسب، جو ڈیٹا سائنس پروجیکٹس میں تولیدی صلاحیت اور ٹریس ایبلٹی کے لیے ضروری ہیں۔

GitLab کو دریافت کرنے کے لیے یہاں کلک کریں۔

SourceForge

SourceForge ایک دیرینہ پلیٹ فارم ہے جو اوپن سورس سافٹ ویئر ڈویلپمنٹ کے لیے بڑے پیمانے پر استعمال ہوتا رہا ہے۔ اگرچہ یہ کچھ دوسرے متبادلات کی طرح نفاست کی سطح پیش نہیں کرسکتا ہے، SourceForge ڈیٹا سائنس پروجیکٹس کی میزبانی اور انتظام کے لیے ایک قابل اعتماد اور سیدھا حل فراہم کرتا ہے۔ یہ ورژن کنٹرول، ایشو ٹریکنگ، اور تعاون کی خصوصیات پیش کرتا ہے، جو اسے چھوٹی ڈیٹا سائنس ٹیموں کے لیے موزوں انتخاب بناتا ہے۔

ڈیٹا سائنس پروجیکٹ کے لیے اس گیتھب متبادل کو تلاش کرنے کے لیے یہاں کلک کریں۔

GitKraken

GitKraken ایک مقبول Git کلائنٹ ہے جو صارف کے لیے دوستانہ انٹرفیس اور ڈیٹا سائنس پروجیکٹس کے لیے خصوصیات کی ایک رینج پیش کرتا ہے۔ یہ ڈیٹا سائنس کے مشہور ٹولز، جیسے Jupyter نوٹ بک اور RStudio کے ساتھ ہموار انضمام فراہم کرتا ہے، جس سے ڈیٹا سائنسدانوں کے لیے اپنے پروجیکٹس کا انتظام کرنا آسان ہو جاتا ہے۔ GitKraken جدید ترین ویژولائزیشن کی صلاحیتیں بھی پیش کرتا ہے، جس سے ڈیٹا سائنسدانوں کو ان کے ورژن کنٹرول کی تاریخ سے بصیرت حاصل کرنے کی اجازت ملتی ہے۔

آپ یہاں اس گیتھب متبادل پر اپنا پروجیکٹ شروع کر سکتے ہیں!

AWS CodeCommit

AWS CodeCommit ایک مکمل طور پر منظم سورس کنٹرول سروس ہے جو Amazon Web Services کے ذریعے فراہم کی جاتی ہے۔ یہ دیگر AWS سروسز، جیسے Amazon S3 اور AWS Lambda کے ساتھ ہموار انضمام کی پیشکش کرتا ہے، یہ AWS ماحولیاتی نظام میں کام کرنے والے ڈیٹا سائنسدانوں کے لیے ایک بہترین انتخاب ہے۔ AWS CodeCommit اعلی درجے کی حفاظتی خصوصیات بھی فراہم کرتا ہے، جیسے کہ آرام اور ٹرانزٹ میں خفیہ کاری، ڈیٹا سائنس پروجیکٹس کی رازداری اور سالمیت کو یقینی بنانا۔

اس گیتھب متبادل کو یہاں دریافت کریں۔

Azure DevOps

Azure DevOps ایک جامع پلیٹ فارم ہے جو ڈیٹا سائنس پروجیکٹس کے انتظام کے لیے بہت سے ٹولز اور خدمات پیش کرتا ہے۔ یہ ورژن کنٹرول، مسلسل انضمام، اور تعیناتی کی صلاحیتیں فراہم کرتا ہے، جس سے ڈیٹا سائنسدانوں کے لیے اپنے ورک فلو کو تعاون اور خودکار بنانا آسان ہو جاتا ہے۔ Azure DevOps مقبول ڈیٹا سائنس ٹولز، جیسے Azure مشین لرننگ اور Azure Databricks کے ساتھ انضمام کی پیشکش بھی کرتا ہے، جو بغیر کسی رکاوٹ کے آخر سے آخر تک ڈیٹا سائنس کے کام کے بہاؤ کو قابل بناتا ہے۔

اس گیتھب متبادل کو تلاش کرنے کے لیے یہاں کلک کریں۔

فیکٹریٹر

Phabricator ایک طاقتور پلیٹ فارم ہے جو ڈیٹا سائنس پروجیکٹس کے انتظام کے لیے ٹولز کی ایک رینج پیش کرتا ہے۔ یہ ورژن کنٹرول، کوڈ کا جائزہ، اور ٹاسک مینجمنٹ کی خصوصیات فراہم کرتا ہے، جس سے ڈیٹا سائنسدانوں کے لیے تعاون کرنا اور ان کی پیشرفت کو ٹریک کرنا آسان ہو جاتا ہے۔ Phabricator اعلی درجے کی کوڈ تلاش کی صلاحیتیں بھی پیش کرتا ہے، جس سے ڈیٹا سائنسدانوں کو کوڈ کے ٹکڑوں کو تیزی سے تلاش اور تجزیہ کرنے کی اجازت ملتی ہے۔

یہاں کلک کریں اس پلیٹ فارم کو دریافت کریں۔

رہوڈ کوڈ

RhodeCode ایک ایسا پلیٹ فارم ہے جو ڈیٹا سائنس پروجیکٹس کے انتظام کے لیے بہت سی خصوصیات پیش کرتا ہے۔ یہ ورژن کنٹرول، کوڈ کا جائزہ، اور تعاون کی خصوصیات فراہم کرتا ہے، جس سے ڈیٹا سائنسدانوں کے لیے مل کر کام کرنا آسان ہو جاتا ہے۔ RhodeCode اعلی درجے کی رسائی کنٹرول کی صلاحیتیں بھی پیش کرتا ہے، جس سے ڈیٹا سائنسدانوں کو اجازتوں کا انتظام کرنے اور ان کے منصوبوں کی حفاظت کو یقینی بنانے کی اجازت ملتی ہے۔

اس گیتھب متبادل کو تلاش کرنے کے لیے یہاں کلک کریں۔

بھی پڑھیں: آپ کی ڈیٹا سائنس کی مہارتوں کو تیز کرنے کے لیے 15 گائیڈڈ پروجیکٹس

اگرچہ GitHub ڈیٹا سائنس کے منصوبوں کے لیے ایک بنیادی انتخاب رہا ہے، اب خصوصی خصوصیات کے ساتھ متبادل موجود ہیں۔ یہ پلیٹ فارم ڈیٹا سائنس ٹولز، جدید ڈیٹا مینجمنٹ، اور بہتر تعاون کے ساتھ ہموار انضمام پیش کرتے ہیں۔ اگر آپ اپنی ڈیٹا سائنس کی ضروریات کے مطابق ایک پلیٹ فارم تلاش کرتے ہیں، تو یہ 10 سرفہرست GitHub متبادلات دریافت کریں۔

سیکھنے کے ایک جامع تجربے کے لیے جو آپ کو ڈیٹا سائنس کے فن میں مہارت حاصل کرنے کی طاقت دیتا ہے، ہمارے پر غور کریں۔ AI/ML بلیک بیلٹ پلس پروگرام.

یہ پروگرام آپ کو ڈیٹا سائنس میں مہارت حاصل کرنے کے لیے ضروری علم اور مہارتوں سے آراستہ کرتا ہے، چاہے آپ کے تجربے کی سطح کچھ بھی ہو۔