Um die Arbeit von Datenwissenschaftlern und Datenanalysten zu vereinfachen, gibt es Datalore. Diese kollaborative Plattform bietet dir intelligente Codierungshilfe. Aber was sind ihre konkreten Funktionen? Finde es in diesem Artikel heraus.
Was ist Datalore ?
Datalore ist eine Plattform für kollaborative Datenwissenschaft. Das Ziel ist es, die Verbreitung von Erkenntnissen zu erleichtern, um Datenwissenschaftlern und Datenanalysten zu helfen, ihre Produktivität zu steigern.
Um dies zu erreichen, bietet Datalore intelligente Codierungshilfe für Organisationen, die Python, SQL, R oder Scala verwenden. Datenwissenschaftsteams werden auch von einer Vielzahl von Funktionen profitieren, wie z. B. das Teilen von Notebooks über Links, das Bearbeiten in Echtzeit, das Organisieren von Projekten in Arbeitsbereichen und vieles mehr. Wir werden sie uns im Detail ansehen.
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Was sind die Funktionen von Datalore ?
Die Verbindung von Daten
Mit Datalore ist es möglich, alle Arten von Daten mit dem Jupiter Notebook zu verbinden. Egal, ob es sich um deine SQL-Datenbanktools, die S3-Schnittstelle oder CSV-Dateien handelt, mit Datalore ist die Datenintegration ganz einfach. Und das aus gutem Grund, denn diese Plattform ist mit AWS S3, Google Cloud, Python, PostgreSQL, Snowflake, MySQL… kompatibel.
Egal, welche Tools du in deinem Technologie-Stack verwendest, du kannst problemlos auf deine Daten zugreifen und deine Abfragen ausführen, auch wenn sie aus verschiedenen Quellen stammen. Und das alles von deinem Jupiter-Notebook aus.
Assistenz beim Coden
Datalore bietet dir Hilfe beim Coden in Python, Scala, SQL, Kotlin und R an. Mit dieser Funktion kannst du deine Daten einfach analysieren und verschiedene Aufgaben ohne Codierung automatisieren.
Dafür bietet dir Datalore verschiedene Tools, mit denen du mühelos Code schreiben kannst. Zum Beispiel:
- Automatische Visualisierungen: durch fertige Liniendiagramme, Punktwolken, Balkendiagramme und andere Dataviz-Tools hilft dir Datalore, deine Daten schnell zu verstehen. Um die Anpassung noch weiter zu verfeinern, kannst du diese verschiedenen Diagramme auch in Code-Zellen extrahieren.
- Die interaktive Tabellenausgabe: Du kannst die verschiedenen verfügbaren Daten filtern und sortieren. Und das direkt in der Ausgabe der Zellen.
- Jupiter-Kompatibilität: Die Datalore-Notebooks sind mit Jupiter kompatibel. Du kannst also mit deinen bestehenden IPYNB-Dateien weiterarbeiten und/oder deine neuen Notebooks im IPYNB-Format exportieren.
- Der Umgebungsmanager : Datalore stellt dir verschiedene vorkonfigurierte Pip- und Conda-Umgebungen zur Verfügung. Du kannst sie dann im Laufe deines Projekts anpassen.
- Interaktive Steuerelemente: Dropdown-Listen, Schieberegler, Eingabefelder, … all diese Werkzeuge machen es dir leicht, ein interaktives Jupiter-Notebook zu entwerfen.
- Statistiken: Der Zugriff auf Statistiken ist mit Datalore vereinfacht. So kannst du deine Leistung auf einen Blick beurteilen.
CPU- und GPU-Ressourcen: Datalore ermöglicht dir den Zugang zu leistungsstarken Ressourcen (in der Cloud und vor Ort). Mit diesen Ressourcen kannst du deine Modelle für Machine Learning und Deep Learning trainieren.
Zusammenarbeit
Als Plattform für Zusammenarbeit bietet dir Datalore eine Vielzahl von Werkzeugen, um effektiv im Team zu arbeiten. Zum Beispiel:
- Echtzeit-Zusammenarbeit am Code: Sobald Dateien geteilt werden, können die Mitarbeiter jede Änderung, die du in Echtzeit vornimmst, sofort beobachten.
- Versionsverwaltung: Über den Verlauf kannst du auf die verschiedenen Versionen des Codes zugreifen. So kannst du deinen Fortschritt bewerten oder bei Fehlern zurückgehen.
- Arbeitsbereiche: Um die Teamarbeit und den Fortschritt jedes Datenprojekts zu erleichtern, stellt Datalore dir verschiedene Arbeitsbereiche zur Verfügung.
- Gemeinsam genutzte Dateien und Datenquellen: Du kannst alle deine Daten über einen einfachen Link oder eine E-Mail teilen. Und das in aller Sicherheit.
Individuelle Authentifizierung: Du kannst einfach deine Authentifizierungen in der privaten Cloud oder vor Ort einrichten. - Zugriffsrechte: Sie können vollständig, schreibgeschützt oder mit Bearbeitungsrechten versehen sein.
- Kollaborative Bearbeitung: Jedes Teammitglied kann an der Bearbeitung des Codes teilnehmen (sofern es über die entsprechenden Zugriffsrechte verfügt).
- Nutzungspauschalen: Es ist möglich, verschiedene Nutzungspauschalen festzulegen, je nach dem Bedarf an IT-Ressourcen der einzelnen Mitarbeiter.
Diese verschiedenen Funktionen erleichtern die Zusammenarbeit bei all deinen Projekten im Bereich Data Science und Data Analytics.
Der Berichtsgenerator
Der Generator macht es dir leicht, Berichte aus Notebooks in Datalore zu erstellen. So kannst du die Zellen auf der Arbeitsfläche anordnen, sie anpassen, unnötige Schritte ausblenden und natürlich die Berichte mit deinen Mitarbeitern teilen.
Konkret kannst du mit dem Generator zwei Arten von Berichten erstellen:
- Interaktive Berichte: Du kannst die Berichte teilen, indem du einen öffentlichen Link an die Beteiligten sendest. Jeder von ihnen erhält dann eine persönliche Kopie, die er bearbeiten kann, indem er die Steuerelemente, Widgets, Einträge in Diagrammzellen usw. anpasst.
- Statische Berichte: Auch hier ist es möglich, einen öffentlichen Link zu senden, aber nur der Ersteller des Berichts kann Änderungen daran vornehmen. In diesem Fall können die Mitarbeiter, die Zugriff darauf haben, den Bericht mit den letzten Aktualisierungen ansehen.
In beiden Fällen wird das Teilen von Berichten mit Datalore extrem vereinfacht. Die Idee ist immer, die Zusammenarbeit innerhalb der Datenteams zu fördern.
Vertiefe dein Wissen mit DataScientest
Mit seiner intelligenten Kodierungshilfe, seinem Berichtsgenerator und all den Optionen für die Zusammenarbeit erleichtert Datalore die Arbeit von Datenwissenschaftlern. Aber diese Plattform ist nur eines von vielen Werkzeugen, die von Datenexperten verwendet werden.
Um aussagekräftige Analysen durchzuführen und das maschinelle Lernen von Maschinen zu optimieren, ist eine gute Ausbildung in Data Science von entscheidender Bedeutung. Das ist genau das, was wir bei Datascientest anbieten. Durch eine praxisorientierte Weiterbildung wirst du alle Fähigkeiten entwickeln, die du brauchst, um in der Welt der Big Data zu arbeiten.
