Ferramentas para ciência de dados
Os fluxos de trabalho da ciência de dados dependem de uma variedade de ferramentas para garantir eficiência, reprodutibilidade e escalabilidade. Nesta seção, você encontrará recursos sobre ferramentas essenciais, desde editores de código e plataformas de contêineres até controle de versão e notebooks interativos. Nossos tópicos incluem:
Código do Visual Studio
Saiba mais sobre como configurar o VSCode para ciência de dados, programar em R e Python e usar extensões especializadas.Docker
Descubra os conceitos básicos do Docker para ciência de dados, como executar o Docker com Python e R e como criar imagens personalizadas do Docker para seus projetos.Git
Explore os fundamentos do Git, as práticas recomendadas para cientistas de dados e o gerenciamento de projetos no GitHub e no GitLab.Quarto
Comece a usar o Quarto para obter relatórios reproduzíveis e saiba como criar documentos dinâmicos com Python e R.Jupyter
Encontre tutoriais sobre como usar o JupyterHub, hospedar servidores e aproveitar os recursos avançados do notebook para análise interativa.Mutagen
Acesse nossos tutoriais abrangentes sobre o Mutagen, uma ferramenta de alto desempenho para sincronização de arquivos em tempo real entre seu ambiente local e os contêineres.
Atualmente, apenas os tutoriais Mutagen foram documentados em detalhes. Volte em breve para obter mais conteúdo sobre as outras ferramentas!
Explore os tutoriais da Mutagen
Aprimore seus fluxos de trabalho de desenvolvimento em contêineres dominando a sincronização de arquivos com o Mutagen. Nossa série Mutagen abrange:
- Introdução ao Mutagen para sincronização de contêineres
- Instalando e configurando o Mutagen
- Usando o Mutagen com Docker e Devcontainers
- Otimização de desempenho com o Mutagen
- Corrigindo problemas de permissão no macOS com o Mutagen
- Solução de problemas e práticas recomendadas para o Mutagen
- Tópicos avançados e automação da Mutagen
- Folha de dicas do Mutagen
O que vem por aí?
Estamos trabalhando continuamente para expandir nossa categoria Ferramentas. Em um futuro próximo, esperamos ver tutoriais detalhados sobre:
- Código do Visual Studio para ciência de dados
- Docker e ambientes de contêineres personalizados
- Práticas recomendadas do Git para cientistas de dados
- Relatórios reproduzíveis com o Quarto
- Técnicas avançadas do Jupyter Notebook
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Reuso
Citação
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