Наука о данных

5 лучших бесплатных облачных IDE для науки о данных 2021 г.

Начните свою карьеру в области науки о данных с помощью лучшей бесплатной среды IDE со встроенной средой, процессором, хранилищем и пакетами python. Изучите новые навыки, создайте проект и поделитесь им с другими.

Облачная IDE

IDE или интегрированная среда разработки - это редактор кода с дополнительными функциями для повышения производительности. IDE повышают продуктивность программистов, предоставляя универсальное решение для написания, тестирования, отладки и создания решений. Кодекадемия.

Облачные IDE избавляют от хлопот по созданию среды до того, как вы начнете писать код, например, при установке IDE, совместной работы, хранилища и вычислительных мощностей. Modern Cud IDEA построена на Jupyter Notebooks, и они предоставляют все необходимое для написания и развертывания вашей работы. Онлайн-IDE позволяют создавать, тестировать и просматривать проекты в облаке Slant.

Блокноты Jupyter, возможно, являются наиболее широко используемым инструментом в науке о данных. Блог JetBrains Datalore. Блокнот Jupyter - это интерактивная вычислительная среда на базе Интернета, которая имеет ячейку ввода / вывода для выполнения фрагмента кода. вы также можете написать документацию в виде уценки в своем блокноте, как если бы вы составляли техническую статью.

1. Kaggle

Kaggle, дочерняя компания Google LLC, - это онлайн-сообщество энтузиастов науки о данных, но это не только это. Вы можете опубликовать свой набор данных и записную книжку. Kaggle позволяет пользователям участвовать в конкурсе по науке о данных и выигрывать призы, а также бесплатно предлагает облачную IDE (ядро), чтобы пользователи могли делиться и обсуждать улучшения моделей машинного обучения. Kaggle - Введение

Платформа Kaggle превратилась в полноценную экосистему для специалистов по обработке данных, где пользователи могут запускать ноутбуки на CPU, GPU и TPU. Вы также можете запускать скрипты python или R. Короче говоря, если вы думаете о том, чтобы начать свою карьеру в подобласти науки о данных, начните с платформы Kaggle, так как у вас самые большие сообщества специалистов по данным, которые ежедневно делятся своими идеями. Kaggle предлагает единое окно для специалистов по обработке данных и специалистов по машинному обучению, где они могут соревноваться и расти вместе как сообщество. Для получения дополнительной информации Kaggle - Wikipedia или посетите сайт Kaggle

Что вы получите, когда зарегистрируетесь?

  • Дружелюбное сообщество
  • Бесплатный процессор
  • Совместное программирование в реальном времени
  • Хранилище 5 ГБ на проект
  • Пользовательская среда
  • Платформа для публикации
  • Интеграция с базой данных
  • Новые типы ячеек
  • Запланировать запуск
  • История проекта / снимок

Мой опыт работы с Kaggle был потрясающим, и в кратчайшие сроки вы начинаете понимать, как запустить свой код или форкнуть другие работы. IDE очень быстрая и удобная для работы. Сообщество очень дружелюбное, и многочисленные текущие соревнования делают эту платформу интересной, поскольку инженеры по машинному обучению во всем мире стремятся к славе и огромному пулу цен. Вы также можете пройти несколько курсов и получить сертификаты, пройдя курс. Вы также можете устраивать публичные или частные соревнования по Data Science для своего класса или массы. Эта платформа поставляется со всеми необходимыми инструментами, которые могут подготовить вас к реальным проектам, поскольку вы работаете с реальными данными, а конкурентная среда делает вас лучше, поскольку вы тратите на это больше времени.

2. Deepnote

Deepnote - это блокнот для анализа данных, созданный для команд и совместной работы. Он позволяет создавать, строить и обмениваться проектами в области науки о данных. Интерактивный пользовательский интерфейс делает его привлекательным вариантом для начинающих писать код на python, R и Julia. Платформа позволяет сосредоточиться на кодировании и создании решений для обработки данных, а все остальное оставить на усмотрение Deepnote IDE Якуб Юрович.

Deepnote - новый соперник в этой отрасли, быстро поднимающийся на вершину. У него есть активное и полезное сообщество, и даже генеральный директор компании взаимодействует с пользователями. Платформа поставляется с живой поддержкой, и вы можете предлагать новые функции или отчеты об ошибках, которые они быстро добавляют в свой конвейер разработки. Ядро Deepnote поставляется со всеми необходимыми библиотеками, записной книжкой с расписанием, современным пользовательским интерфейсом и бесплатным групповым планом. Вы можете бесплатно добавить до трех участников в свою команду и начать работу над проектами с помощью живого инструмента для совместной работы. Когда вы закончите работу, вы можете опубликовать записную книжку как статью или как веб-приложение. Для получения дополнительной информации посетите сайт Deepnote.

Что вы получите, когда зарегистрируетесь?

  • Дружелюбное сообщество
  • Бесплатный процессор
  • Совместное программирование в реальном времени
  • Живая поддержка
  • Хранилище 5 ГБ на проект
  • Пользовательская среда
  • Платформа для публикации
  • Интеграция с базой данных
  • Новые типы ячеек
  • Запланировать запуск
  • История проекта / снимок

Мой опыт работы с Deepnote был любовью с первого взгляда. В нем было все, что я хотел, и он выглядел свежо. Единственное, что заставило меня поставить его на второе место, - это то, что они предлагают платные графические процессоры, и у них нет какой-либо конкурентной или обучающей платформы. Можно сказать, что они все еще новички в этом мире, и со временем они могут добавить новые функции. Я почти создал 58 проектов на Deepnote и опубликовал более 30 статей, к которым вы можете получить доступ по адресу deepnote.com/@abid. Если я начинаю новый проект, я начинаю с Deepnote, а затем перехожу на другую платформу, если мне нужен графический процессор или TPU. Я порекомендую всем, кто хочет изучать науку о данных и машинное обучение, начать с Deepnote, и Deepnote меня не спонсирует и не оплачивает.

3. Google Colab

Google Colab - это быстрое решение ваших проблем с глубоким обучением. С помощью Colab вы можете добавить набор данных и обучить свою нейронную сеть с помощью облачных серверов Google GPU или TPU и оценить все в своем браузере. Платформа позволяет вам делиться своим кодом и интегрировать сервисы Google для улучшения вашей рабочей станции Colab

Colab имеет гораздо меньше возможностей, чем Deepnote и Kaggle. У него еще меньше возможностей, чем у Gradient и Datalore. Причина, по которой Colab занимает 3-е место в моем рейтинге, - это бесплатный графический процессор и процессор и быстрое время загрузки. Вам не нужно регистрироваться, ваша учетная запись Google будет работать нормально, и вы можете интегрировать свой диск Google, чтобы сохранять и загружать свои данные. Пользовательский интерфейс довольно прост, и большинство проектов глубокого обучения имеют ссылку на Google Colab, что делает его довольно популярным среди специалистов по анализу данных. Практики машинного обучения экспериментируют и обучают свою модель, а затем развертывают ее в производственной среде. Всего одним щелчком мыши ваша машина готова к выполнению гигантской задачи, а ее простота и огромное количество поклонников попадают в тройку лучших. Для получения дополнительной информации посетите Google Colab

Что вы получите, когда зарегистрируетесь?

  • Бесплатные GPU и TPU
  • Интеграция с Google
  • Хранилище
  • Полная среда Python
  • Совместное использование записной книжки

У меня с Колабом отношения любви и ненависти. Несмотря на то, что он бесплатный, он имеет множество проблем с производительностью, и если вы не взаимодействуете с ячейками, он автоматически завершит процесс. Даже тогда мой третий вариант - это Colab для запуска моих проектов, так как я получаю быстрый процессор и графический процессор за секунды. Вам нужно научиться обращаться с функциями Google Colab и как избежать автоматического выключения машин во время обучения модели. Я предлагаю оставить Колаба своим экспериментальным другом, поскольку это время от времени вас расстраивает. Когда я изучаю проекты на GitHub, их легко запустить на Colab, поскольку между GitHub и платформой Colab существует бесшовная интеграция. Вы можете запустить на нем любой файл записной книжки Jupiter с помощью нескольких щелчков мышью.

4. Градиент

Сосредоточьтесь на создании моделей, а не на управлении своей средой. Запустите записную книжку с предварительно настроенной средой Python, которая включает в себя фреймворки машинного обучения, библиотеки Python и драйверы, необходимые для запуска любых моделей глубокого обучения. все фреймворки, библиотеки и драйверы, необходимые для глубокого обучения. Gradient поставляется с полностью настраиваемыми контейнерами, которые можно загрузить с помощью предустановленных библиотек и наборов данных, которые помогут вам начать работу в течение нескольких секунд. Установите любые пользовательские зависимости, совместимые с Jupyter. Помимо Cloud IDE, вы получаете полную экосистему машинного обучения для развертывания и тестирования вашей модели в производственной среде. Вы можете превратить свои идеи прямо из записных книжек в производство с помощью интегрированной платформы Paperspace. Бумажный космос.

Gradient поставляется с бесплатными CPU и GPU, но GPU используется совместно, и в большинстве случаев он недоступен по нескольким причинам. С Gradient вы получаете полный MLOps, что означает, что вы можете экспериментировать, загружать данные, развертывать свою модель и контролировать производительность. Когда вы запускаете свой проект, вам будет предложено выбрать из настраиваемой среды, а затем выбрать машину для запуска экземпляра. Он поставляется с совершенно новым пользовательским интерфейсом с современным дизайном и предлагает множество преимуществ, когда вы к нему привыкнете. Gradient поставляется с историей версий, и вы можете поделиться своим блокнотом со своими товарищами по команде. Для получения дополнительной информации прочтите документацию или посетите Градиент.

Что вы получите, когда зарегистрируетесь?

  • Платформа развертывания
  • Бесплатные графический процессор и процессор
  • Общедоступные наборы данных
  • Легко делиться
  • рабочий процесс
  • Пользовательская среда
  • Поддержка сообщества
  • История версий
  • CLI

Мой опыт работы с градиентом был весьма положительным, так как я начал использовать его благодаря Джерми Ховарду Курс FastAI. В нем есть все для новичка, но иногда это может вас расстроить, так как есть слишком много вариантов для выбора, а иногда бесплатный процессор или графический процессор, который вы получаете, - это машины низкого уровня. В целом мне нравится, как он предоставляет полную экосистему для MLOP, поэтому, если вы начинаете карьеру в машинном обучении, я предлагаю вам начать с Gradient. Причина, по которой я оставил его на 4-м месте, связана с непредсказуемым типом машины, платным инструментом для совместной работы, отключенными ipywidgets, и он полностью ориентирован на машинное обучение. У Gradient есть потенциал, если они будут продолжать добавлять новые функции, такие как запуск расписания. Думаю, со временем я мог бы заменить его на Google Colab, поскольку он может заменить старую охрану.

5. Даталор

Datalore - это продукт JetBrains, который поставляется с мощной онлайн-средой для ноутбуков Jupyter, которая позволяет вам более продуктивно редактировать, выполнять и делиться своим кодом Datalore (jetbrains.com). Datalore не требует настройки, и вы сразу же попадаете в интерактивную среду для загрузки данных, обучения модели машинного обучения и визуализации производительности в одном месте. Вы также можете поделиться записной книжкой с товарищами по команде и совместно работать над проектами с открытым исходным кодом.

Datalore поставляется с предварительно загруженными библиотеками Python со свободными ЦП и ГП, но я оставил его на 5-м месте, потому что он предоставляет только ограниченные часы ЦП и ГП. Короче говоря, он предлагает вам совместную работу в команде, и вы можете поделиться своим блокнотом с другими пользователями. У него есть активное сообщество, которое всегда сообщает об ошибках и дает предложения по улучшению продукта. Редактор предоставляет помощь при написании кода, автозавершение кода и автоматические быстрые исправления. Вы можете переключаться между реактивным режимом, который превращает блокнот Юпитер в статью. В целом, если вы ищете другие варианты и любите продукты JetBrains, вам также понравится Datalore. Для получения дополнительной информации посетите Datalore.

Что вы получите, когда зарегистрируетесь?

  • 120-часовой процессор
  • 10 часов GPU
  • 10 ГБ облачного хранилища + поддержка корзины S3
  • Активное сообщество
  • Общее рабочее место
  • история версий

Изначально, когда я начал использовать Datalore еще в 2020 году, это было довольно плохо, так как некоторые библиотеки python не работали, а машина была невысокой, чтобы даже рассматривать ее как жизнеспособный вариант. Я ненавидел интерфейс и думал, как такая крупная и известная компания смогла выпустить такой недорогой продукт. Но со временем все стало меняться, и они повысили производительность машины и добавили новую функцию; теперь они предлагают бесплатную ограниченную видеокарту. С этим, я думаю, Datalore имеет потенциал стать лидером отрасли, но ему по-прежнему не хватает таких функций, как история версий, интеграция с базами данных, настраиваемая среда и платформа для публикации.

Заключение

В этой статье я рассмотрел все основы Top 5 Cloud IDE, а также поделился своим личным опытом. Другие бесплатные облачные IDE, которые являются многообещающими и не вошли в мою пятерку, - это Floyd hub, Saturn Cloud, Binder, Cocal и Grid. Этим облачным IDE не хватает производительности, для бесплатных уровней требуется кредитная карта, а отсутствие функций делает их непригодными для включения в наш топ-лист.

Если вы начинаете свою карьеру в области науки о данных или специалист по данным и у вас нет хорошей машины для работы, я настоятельно рекомендую вам перейти с локальной машины в облако, поскольку это обеспечивает вам гибкость и беспроблемную рабочую среду. .

Моими последними тремя бесплатными облачными IDE являются Kaggle, Deepnote и Google Colab.

Обычно я начинаю свой проект машинного обучения на Deepnote, а затем перехожу на Kaggle of Colab для лучшей обработки. Платформа Deepnote предоставляет мне платформу для публикации и интерактивного кодирования, которая повышает мою продуктивность. Если вы все еще не уверены, с какой платформы хотите начать, я предлагаю вам начать с Kaggle, а затем искать другие варианты, поскольку в Kaggle есть все необходимое для быстрого старта вашей карьеры.

Вот и все. Надеюсь, вам понравилась моя статья, и вы не забудете поставить лайк и поделиться ею.