JetBrains DataSpell é nosso novo IDE construído especificamente para cientistas de dados. Foi anunciado em março e estava disponível, até agora, como parte de um Programa de Acesso Antecipado (EAP) privado. Convidamos apenas um número limitado de usuários que nos ajudaram a arredondar um pouco as arestas antes de disponibilizarmos o IDE de maneira geral. Hoje, temos o prazer de anunciar que abrimos o EAP ao público. Isto significa que enviaremos convites para todos que estavam aguardando. Também estamos possibilitando o download de builds EAP do site do JetBrains DataSpell sem precisar de cadastro. Você já pode baixar a versão EAP mais recente quando quiser.
O foco principal da equipe do DataSpell nos últimos meses foi dedicado à melhoria da experiência de uso ao trabalhar com notebooks. Essa experiência consiste em diversos aspectos, incluindo a capacidade de manipular facilmente as células em notebooks Jupyter, acesso a todos os atalhos tradicionais, exibição nítida dos resultados e correções rápidas.
Algumas das melhorias no suporte a notebooks:
- Tornamos possível recolher a exibição dos resultados individuais através de atalhos e do mouse.
- Melhoramos significativamente a rolagem dos notebooks e suas saídas.
- Para resultados de tabelas, adicionamos ações dedicadas para abrir dados em abas de editor separadas.
- Para imagens, adicionamos ações dedicadas para salvar imagens em arquivos.
- Para pacotes não resolvidos em células de código, adicionamos uma correção rápida que adiciona a instrução de importação à célula atual e a chama automaticamente, para que o usuário não precise fazer isto manualmente.
- Os caracteres chineses e coreanos agora são exibidos corretamente nos resultados de tabelas.
O suporte a notebooks remotos é outra área na qual estamos trabalhando ativamente. O JetBrains DataSpell suporta não apenas notebooks locais que o usuário executa na sua máquina, mas também notebooks executados em servidores remotos. Durante o EAP privado, o suporte para notebooks remotos passou de um recurso experimental para um que está disponível e pronto para ser usado. Com as próximas atualizações, temos planos de fazer ainda mais melhorias nessa área.
Recentemente, começamos a dedicar mais atenção ao console Python interativo. Agora, quando dataframes e gráficos são computados no console Python, seus resultados interativos aparecem dentro dele. A análise exploratória de dados não está limitada aos notebooks Jupyter e geralmente pode ser feita através de scripts Python. O console Python interativo é uma ótima ferramenta para isto, e continuaremos a aprimorá-lo.
Por último, mas não menos importante, compilamos uma lista de respostas para algumas das perguntas que recebemos com mais frequência:
P: Como o JetBrains DataSpell é melhor que outras ferramentas para cientistas de dados?
Quando se trata do ecossistema Python, nunca houve um IDE projetado especificamente para ciência de dados. As pessoas que trabalhavam com ciência de dados precisavam ou usar editores, IDEs de desenvolvedor ou notebooks Jupyter standalone. Apenas no ecossistema R tem havido de fato um IDE standalone para ciência de dados. Muitas vezes ouvimos pessoas com experiência em RStudio reclamarem que não existe algo similar para Python. O JetBrains DataSpell é o IDE que atende às necessidades desses cientistas de dados.
Por um lado, o JetBrains DataSpell traz uma ampla gama de ferramentas de ciência de dados, incluindo notebooks, REPL interativo, explorador de datasets e visualização, além de suporte a Conda. Por outro lado, o JetBrains DataSpell oferece assistência de codificação inteligente para Python e uma grande variedade de outras ferramentas, todas integradas perfeitamente numa interface de usuário unificada.
Além disso, embora o suporte a Python tenha alta prioridade, o JetBrains DataSpell está aberto a oferecer suporte a outras linguagens. Atualmente, ele já possui suporte básico para R. O suporte a outras linguagens também poderá ser adicionado no futuro.
P: As funcionalidades do JetBrains DataSpell estarão disponíveis no PyCharm?
Sim, a maior parte das funcionalidades do JetBrains DataSpell, incluindo o suporte para notebooks Jupyter, em breve também estará disponível no PyCharm Pro.
P: Qual a diferença entre o JetBrains DataSpell e o PyCharm?
A interface do usuário do PyCharm foi projetada tendo em mente o workflow do trabalho de desenvolvimento. Ele requer que você configure seu projeto, execute configurações, etc. O JetBrains DataSpell foi criado para ser muito mais leve e foi projetado pensando no workflow de exploração de dados.
Se você usa Python para fazer ciência de dados pura, e estiver envolvido em campos diversos como análise exploratória de dados ou prototipagem de modelos de Machine Learning, o JetBrains DataSpell é a sua ferramenta. Se você tem planos de desenvolver em Python também, o PyCharm é provavelmente uma escolha melhor.
P: Qual será o preço do JetBrains DataSpell?
Nós esperamos que o DataSpell seja um produto pago com preço semelhante a outros IDEs baseados no JetBrains IntelliJ, como o DataGrip e o PyCharm Professional Edition.
P: Como faço para compartilhar feedback e me inscrever para receber notificações sobre novos builds do EAP?
- Certifique-se de que você se inscreveu para receber notícias sobre o EAP em jetbrains.com/dataspell.
- Participe da nossa comunidade Slack.
- Informe bugs e vote em sugestões de melhorias e novos recursos em nosso rastreador de issues.
Convidamos você a baixar a versão EAP do JetBrains DataSpell, compartilhar suas impressões e espalhar as novidades!
Sua equipe JetBrains DataSpell
Artigo original em inglês por:
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