数据科学项目的 8 个 GitHub 替代方案

由柏拉图重新发布

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介绍

你准备好挣脱 GitHub 的牢笼了吗？虽然 GitHub 长期以来一直是代码管理领域值得信赖的伙伴，但现在是时候探索专门为数据科学项目的独特需求而设计的替代平台的广阔前景了。这些平台的主要特点是可以轻松处理大型数据集、Jupyter 笔记本无缝集成以及协作变得轻松。让我们看看数据科学项目 github 的 8 个最佳替代品！

为什么考虑 GitHub 的替代品？

虽然 GitHub 无疑是一个强大的平台，但某些限制使其不太适合数据科学项目。主要缺点之一是缺乏对大型数据集的支持，这对于处理大量数据的数据科学家来说可能是一个重大障碍。此外，GitHub 对代码版本控制和协作的关注可能无法完全满足数据科学团队的特定需求，他们通常需要更高级的数据管理和分析功能。

要解决这些问题，您可以考虑使用这些用于数据科学项目的 GitHub 替代方案！

到位桶

Bitbucket 是 GitHub 的流行替代品，提供一系列专为数据科学项目设计的功能。它提供与 Jupyter 笔记本的无缝集成，使数据科学家能够轻松地在笔记本上共享和协作。 Bitbucket 还为大型数据集提供强大的支持，使其成为数据密集型项目的绝佳选择。

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GitLab

GitLab 是 GitHub 的另一个强大替代品，为数据科学项目提供了一套全面的功能。它提供内置的持续集成和部署功能，使数据科学家能够更轻松地实现工作流程自动化。 GitLab 还提供先进的数据管理功能，例如数据版本控制和数据沿袭，这对于数据科学项目的可重复性和可追溯性至关重要。

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SourceForge上

SourceForge 是一个历史悠久的平台，已广泛用于开源软件开发。虽然它可能无法提供与其他一些替代方案相同的复杂程度，但 SourceForge 为托管和管理数据科学项目提供了可靠且简单的解决方案。它提供版本控制、问题跟踪和协作功能，使其成为小型数据科学团队的合适选择。

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GitKraken

GitKraken 是一款流行的 Git 客户端，为数据科学项目提供用户友好的界面和一系列功能。它提供与 Jupyter Notebook 和 RStudio 等流行数据科学工具的无缝集成，使数据科学家能够更轻松地管理他们的项目。 GitKraken 还提供先进的可视化功能，使数据科学家能够从版本控制历史中获得见解。

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AWS 代码提交

AWS CodeCommit 是 Amazon Web Services 提供的完全托管的源代码控制服务。它提供与其他 AWS 服务（例如 Amazon S3 和 AWS Lambda）的无缝集成，使其成为在 AWS 生态系统中工作的数据科学家的绝佳选择。 AWS CodeCommit 还提供高级安全功能，例如静态和传输中加密，确保数据科学项目的机密性和完整性。

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Azure开发运营

Azure DevOps 是一个综合平台，提供一系列用于管理数据科学项目的工具和服务。它提供版本控制、持续集成和部署功能，使数据科学家能够更轻松地协作和自动化其工作流程。 Azure DevOps 还提供与流行数据科学工具（例如 Azure 机器学习和 Azure Databricks）的集成，从而实现无缝的端到端数据科学工作流程。

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