Настройка софта для работы в Data Science может варьироваться в зависимости от потребностей проекта и личных предпочтений. Однако, некоторые инструменты и приложения являются обязательными для работы в этой области.
Вот некоторые наиболее популярные инструменты для работы в Data Science:
- Jupyter Notebook / JupyterLab — это интерактивная среда для создания и выполнения кода на нескольких языках, включая Python, R и Julia. Jupyter Notebook предоставляет возможность создавать документы, которые содержат живой код, графики, текст и мультимедийные элементы, которые можно обменивать с другими исследователями. JupyterLab — это более новая версия Jupyter Notebook, которая предоставляет более широкие возможности для настройки среды.
- Python IDE — существует множество интегрированных сред разработки для Python, таких как PyCharm, Visual Studio Code, Atom, Sublime Text и другие. Эти среды обычно предоставляют функции автодополнения, проверки синтаксиса, интеграции с Git и другие полезные инструменты.
- Командная строка и терминал — для выполнения различных задач и управления пакетами, таких как pip и conda, намного удобнее использовать терминал. В Linux можно использовать стандартный терминал, а в Windows — Git Bash или PowerShell.
- Установщики пакетов — для установки и управления пакетами Python можно использовать pip или conda. Pip устанавливается по умолчанию с Python, а Conda — это менеджер пакетов, который можно установить отдельно.
Кроме того, следует обратить внимание на настройку окружения и зависимостей проекта, чтобы избежать конфликтов между различными версиями пакетов и библиотек.
Наконец, работа в Data Science может включать использование дополнительных инструментов и приложений, таких как базы данных, библиотеки для визуализации данных и машинного обучения, а также сервисы для облачных вычислений.
Moderator задал вопрос 05.03.2023
