8 lựa chọn thay thế GitHub cho các dự án khoa học dữ liệu

Được xuất bản lại bởi Plato

Người theo dõi: 0

Giới thiệu

Ae bạn đã sẵn sàng thoát khỏi lồng GitHub chưa? Mặc dù GitHub từ lâu đã là người bạn đồng hành đáng tin cậy trong việc quản lý mã, nhưng đã đến lúc khám phá bối cảnh rộng lớn của các nền tảng thay thế được thiết kế đặc biệt cho nhu cầu riêng của các dự án khoa học dữ liệu. Các tính năng chính của các nền tảng này là các tập dữ liệu lớn được xử lý dễ dàng, sổ ghi chép Jupyter tích hợp liền mạch và việc cộng tác trở nên dễ dàng. Hãy cùng xem 8 lựa chọn thay thế github hàng đầu cho các dự án khoa học dữ liệu!

Mục lục

Tại sao nên xem xét các lựa chọn thay thế cho GitHub?

Mặc dù GitHub chắc chắn là một nền tảng mạnh mẽ nhưng một số hạn chế nhất định khiến nó trở nên kém lý tưởng cho các dự án khoa học dữ liệu. Một trong những hạn chế chính là thiếu hỗ trợ cho các tập dữ liệu lớn, đây có thể là trở ngại đáng kể cho các nhà khoa học dữ liệu làm việc với lượng dữ liệu khổng lồ. Ngoài ra, việc GitHub tập trung vào phiên bản mã và cộng tác có thể không đáp ứng đầy đủ nhu cầu cụ thể của các nhóm khoa học dữ liệu, những người thường yêu cầu các tính năng nâng cao hơn để quản lý và phân tích dữ liệu.

Để giải quyết những vấn đề này, bạn có thể cân nhắc sử dụng các lựa chọn thay thế GitHub này cho các dự án khoa học dữ liệu!

Cai Xô nhỏ

Bitbucket là một giải pháp thay thế phổ biến cho GitHub, cung cấp nhiều tính năng được thiết kế đặc biệt cho các dự án khoa học dữ liệu. Nó cung cấp khả năng tích hợp liền mạch với sổ ghi chép Jupyter, cho phép các nhà khoa học dữ liệu dễ dàng chia sẻ và cộng tác trên sổ ghi chép của họ. Bitbucket cũng cung cấp sự hỗ trợ mạnh mẽ cho các bộ dữ liệu lớn, khiến nó trở thành lựa chọn tuyệt vời cho các dự án sử dụng nhiều dữ liệu.

Nhấp vào đây để bắt đầu dự án khoa học dữ liệu của bạn trong giải pháp thay thế github này.

GitLab

GitLab là một giải pháp thay thế mạnh mẽ khác cho GitHub, cung cấp bộ tính năng toàn diện cho các dự án khoa học dữ liệu. Nó cung cấp khả năng tích hợp và triển khai liên tục, giúp các nhà khoa học dữ liệu tự động hóa quy trình làm việc của họ dễ dàng hơn. GitLab cũng cung cấp các tính năng quản lý dữ liệu nâng cao, chẳng hạn như tạo phiên bản dữ liệu và dòng dữ liệu, những tính năng này rất cần thiết cho khả năng tái tạo và truy xuất nguồn gốc trong các dự án khoa học dữ liệu.

Nhấn vào đây để khám phá GitLab.

SourceForge

NguồnForge | Các lựa chọn thay thế Github

SourceForge là một nền tảng lâu đời được sử dụng rộng rãi để phát triển phần mềm nguồn mở. Mặc dù nó có thể không cung cấp mức độ phức tạp như một số lựa chọn thay thế khác, SourceForge cung cấp giải pháp đáng tin cậy và đơn giản để lưu trữ và quản lý các dự án khoa học dữ liệu. Nó cung cấp các tính năng kiểm soát phiên bản, theo dõi vấn đề và cộng tác, khiến nó trở thành lựa chọn phù hợp cho các nhóm khoa học dữ liệu nhỏ hơn.

Nhấp vào đây để khám phá giải pháp thay thế github này cho dự án khoa học dữ liệu.

GitKraken

GitKraken là ứng dụng khách Git phổ biến cung cấp giao diện thân thiện với người dùng và một loạt tính năng cho các dự án khoa học dữ liệu. Nó cung cấp khả năng tích hợp liền mạch với các công cụ khoa học dữ liệu phổ biến, chẳng hạn như sổ ghi chép Jupyter và RStudio, giúp các nhà khoa học dữ liệu quản lý dự án của họ dễ dàng hơn. GitKraken cũng cung cấp khả năng trực quan hóa nâng cao, cho phép các nhà khoa học dữ liệu hiểu rõ hơn về lịch sử kiểm soát phiên bản của họ.

Bạn có thể bắt đầu dự án của mình trên github thay thế này tại đây!

Cam kết mã AWS

AWS CodeCommit là dịch vụ kiểm soát nguồn được quản lý hoàn toàn do Amazon Web Services cung cấp. Nó cung cấp khả năng tích hợp liền mạch với các dịch vụ AWS khác, chẳng hạn như Amazon S3 và AWS Lambda, khiến nó trở thành lựa chọn tuyệt vời cho các nhà khoa học dữ liệu làm việc trong hệ sinh thái AWS. AWS CodeCommit cũng cung cấp các tính năng bảo mật nâng cao, chẳng hạn như mã hóa khi lưu trữ và truyền tải, đảm bảo tính bảo mật và tính toàn vẹn của các dự án khoa học dữ liệu.

Khám phá sự thay thế github này tại đây.

Azure DevOps

Devop AWS | Các lựa chọn thay thế Github

Azure DevOps là một nền tảng toàn diện cung cấp nhiều công cụ và dịch vụ để quản lý các dự án khoa học dữ liệu. Nó cung cấp khả năng kiểm soát phiên bản, tích hợp liên tục và triển khai, giúp các nhà khoa học dữ liệu cộng tác và tự động hóa quy trình công việc của họ dễ dàng hơn. Azure DevOps cũng cung cấp khả năng tích hợp với các công cụ khoa học dữ liệu phổ biến, chẳng hạn như Azure Machine Learning và Azure Databricks, cho phép quy trình làm việc khoa học dữ liệu từ đầu đến cuối liền mạch.

Nhấn vào đây để khám phá sự thay thế github này.

Máy dệt

Phabricator là một nền tảng mạnh mẽ cung cấp nhiều công cụ để quản lý các dự án khoa học dữ liệu. Nó cung cấp các tính năng kiểm soát phiên bản, đánh giá mã và quản lý tác vụ, giúp các nhà khoa học dữ liệu cộng tác và theo dõi tiến trình của họ dễ dàng hơn. Phabricator cũng cung cấp khả năng tìm kiếm mã nâng cao, cho phép các nhà khoa học dữ liệu nhanh chóng tìm và phân tích các đoạn mã.

Bấm vào đây khám phá nền tảng này.

rhodecode

RhodeCode là một nền tảng cung cấp nhiều tính năng để quản lý các dự án khoa học dữ liệu. Nó cung cấp các tính năng kiểm soát phiên bản, đánh giá mã và cộng tác, giúp các nhà khoa học dữ liệu làm việc cùng nhau dễ dàng hơn. RhodeCode cũng cung cấp khả năng kiểm soát truy cập nâng cao, cho phép các nhà khoa học dữ liệu quản lý quyền và đảm bảo tính bảo mật cho dự án của họ.

Nhấn vào đây để khám phá sự thay thế github này.

Cũng đọc: 15 dự án có hướng dẫn để nâng cao kỹ năng khoa học dữ liệu của bạn

Mặc dù GitHub là lựa chọn chính cho các dự án khoa học dữ liệu, nhưng hiện tại vẫn tồn tại các lựa chọn thay thế với các tính năng chuyên dụng. Các nền tảng này cung cấp khả năng tích hợp liền mạch với các công cụ khoa học dữ liệu, quản lý dữ liệu nâng cao và nâng cao khả năng cộng tác. Nếu bạn tìm kiếm một nền tảng phù hợp hơn với nhu cầu khoa học dữ liệu của mình, hãy khám phá 10 lựa chọn thay thế GitHub hàng đầu này.

Để có trải nghiệm học tập toàn diện giúp bạn nắm vững nghệ thuật khoa học dữ liệu, hãy xem xét Chương trình AI/ML BlackBelt Plus.

Chương trình này trang bị cho bạn kiến thức và kỹ năng cần thiết để vượt trội về khoa học dữ liệu, bất kể mức độ kinh nghiệm của bạn.