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Ursprünglich veröffentlicht am Statologie.
Wenn es um Information Science und maschinelles Lernen geht, kann der richtige Code-Editor die Produktivität erheblich steigern und Arbeitsabläufe optimieren. Hier sind einige lokale und Cloud-basierte Alternativen zu Visible Studio Code, die auf die Anforderungen der Information Science zugeschnitten sind.
Notiz: Die Bewertungen der verschiedenen IDEs basieren auf meinen persönlichen Ansichten und Erfahrungen.
1. Cursor
Cursor ist zu meiner bevorzugten integrierten Entwicklungsumgebung (IDE) geworden. Es hat alles, was VSCode bietet. Der gesamte Code-Editor ist für Entwickler konzipiert, die mithilfe von KI schnell und präzise Dinge erledigen möchten. Der Cursor versteht Ihre Codequelle und schlägt relevantere Ergebnisse vor. Er ist besser als GitHub Copilot und hat viele Funktionen, in die Sie sich sofort verlieben werden. Ich habe Cursor für Information Science, maschinelles Lernen, Python-Programmierung und das Schreiben von Tutorials verwendet. Es ist mein wichtigstes Software für Code-bezogene Probleme.
2. Jupyter-Notizbuch
Wenn Sie mit Information Science beginnen oder ein Experte auf diesem Gebiet sind, müssen Sie Jupyter-Notizbuch für Ihre täglichen Aufgaben. Es wird von Fachleuten wärmstens empfohlen, um Datenberichte zu schreiben, mit Python-Code zu experimentieren, Modelle für maschinelles Lernen zu erstellen und zu testen und sogar das Pocket book in der Produktion einzusetzen. Es ist einfach und hat jede Menge Funktionen, die Datenaufgaben einfach machen. Jetzt verfügt Jupyter Pocket book über einen KI-Assistenten, der Ihnen beim Generieren von Code und bei der automatischen Vervollständigung hilft.
3. RStudio
Wenn Sie die Sprache R für Information Science-Projekte verwenden, dann RStudio ist das beste Software auf dem Markt. Sie können R-Notebooks genauso wie Jupyter-Notebooks ausführen, nur besser, und es verfügt über erstaunliche Funktionen, die das Visualisieren der Daten und das Testen verschiedener Algorithmen einfach und unterhaltsam machen. RStudio ist für Anfänger sehr zu empfehlen, die noch nie in ihrem Leben eine IDE verwendet haben. Es ist einfach und verfügt über wichtige Instruments, die Ihnen das Leben erleichtern.
4. Kaggle
Der Kaggle Die Plattform verfügt über Cloud-Notebooks, mit denen Sie von Neighborhood-Mitgliedern freigegebene Datensätze, Modelle und Python-Pakete verwenden können, um an Information-Science-Projekten zu arbeiten. Sie verfügt über kostenlose GPUs und TPUs und bietet unbegrenzte CPU-Berechnungsnutzung. Sie können Ihr Pocket book speichern, mit anderen teilen und sogar an einem Wettbewerb teilnehmen, bei dem Sie einen Geldpreis gewinnen können. Der Hauptvorteil der Kaggle-Plattform ist der kostenlose Zugriff auf Cloud Pocket book, wodurch es für jeden mit begrenzten Ressourcen zugänglich ist, in die Information Science einzusteigen.
5. Deepnote
Der Tiefe Notice ist ein kostenloses Cloud-Pocket book mit KI-Instruments und vielfältiger Datenintegration. Es ähnelt Ihrer lokalen IDE, mit der Sie quick alles tun können: Apps erstellen, Datenberichte generieren oder mit mehreren Modellen des maschinellen Lernens experimentieren. Es ist mein zweites bevorzugtes Software für Code- und Datenaufgaben. Es ist einfach zu verwenden und verfügt über erstaunliche Funktionen, die Sie zu einem Tremendous-Datenwissenschaftler machen. Ich bin ein großer Fan dieser Plattform und würde mich freuen, wenn Sie sie ausprobieren.
6. Google Colab
Wenn Sie nach einer einfachen IDE für Ihre Machine-Studying- und Deep-Studying-Aufgaben suchen, sollten Sie einen Blick darauf werfen: Google Colab. Es bietet kostenlosen, aber eingeschränkten Zugriff auf GPUs und TPUs und stellt kostenlose KI-Vervollständigungs- und Generierungstools zur Codegenerierung bereit. Es wird häufig von Datenexperten verwendet und für jedes neue Software im Datenbereich wird ein Tutorial auf Google Colab veröffentlicht. Es ist einfach, schnell und bietet genügend Funktionen, damit Sie Datenanwendungen erstellen und testen können.
7. Amazon Sagemaker Studio Lab
Wenn Sie Ihr Google Colab-Erlebnis verbessern möchten, sollten Sie einen Blick darauf werfen: Amazon Sagemaker Studio Lab. Es bietet 8 Stunden kostenlose CPU- und 4 Stunden GPU-Berechnung täglich und alle notwendigen Instruments, die JupyterLab bietet. Es ist schnell und für alle Arten von Deep-Studying-Aufgaben im Bereich maschinelles Lernen geeignet. Sie können es verwenden, um die KI-Anwendung zu erstellen, von der Sie träumen.
Abschluss
Die Wahl der richtigen IDE ist wichtig, da sie Ihnen hilft, Information Science schneller zu erlernen und verschiedene Probleme zu bewältigen, die beim Erlernen von Information Science und maschinellem Lernen auftreten. Wenn Sie meinen Vorschlag hören möchten, würde ich Ihnen vorschlagen, mit Kaggle-Notebooks zu beginnen. Es verfügt über eine vorgefertigte Umgebung, sodass Sie nichts einrichten müssen, und es enthält Tausende von Datensätzen, an denen Sie sofort arbeiten können. Es ist völlig kostenlos und verfügt über eine Neighborhood-Integration. Nachdem Sie die Programmiersprache gemeistert haben, möchte ich, dass Sie andere Alternativen ausprobieren, die für Sie geeignet sind. Derzeit funktioniert Cursor für mich erstaunlich intestine, aber in Zukunft kann sich dies je nach meinen Arbeitsanforderungen ändern.
Abid Ali Awan (@1abidaliawan) ist ein zertifizierter Datenwissenschaftler, der gerne Modelle für maschinelles Lernen erstellt. Derzeit konzentriert er sich auf die Erstellung von Inhalten und das Schreiben technischer Blogs zu Technologien für maschinelles Lernen und Datenwissenschaft. Abid hat einen Grasp-Abschluss in Technologiemanagement und einen Bachelor-Abschluss in Telekommunikationstechnik. Seine Imaginative and prescient ist es, mithilfe eines Graph-Neural-Networks ein KI-Produkt für Studenten zu entwickeln, die mit psychischen Erkrankungen zu kämpfen haben.