JetBrains propose DataSpell, son nouvel environnement de développement dédié à la data science

JetBrains, un éditeur de logiciels pour développeurs, présente en mode preview, son nouvel environnement de développement (IDE) intitulé DataSpell. Dédié à la data science, l'outil propose l'analyse de données et le prototypage de modèle de machine learning. Cet IDE se veut être un véritable couteau suisse pour le développement en data science et a pour ambition d'améliorer l'expérience des utilisateurs avec les notebooks.

Après PyCharm, JetBrains lance DataSpell, son nouvel environnement de développement

Dévoilé le 7 septembre dernier en mode preview, l'IDE DataSpell est accessible depuis jetbrains.com. L'interface a été conçue pour faciliter le codage tout en se focalisant sur la data. Le support natif notebook Jupyter est mis en avant dans le cadre de l'utilisation de l'IDE tout en proposant une expérience améliorée, selon les propos de l'éditeur de logiciels. Le notebook comprend la sortie de cellules en charge Markdown et JavaScript. Dataspell permet de travailler avec des notebooks Jupyter locaux, ainsi que des serveurs Jupyter, JupyterHub et JupyterLab distants. Il supporte les scripts Python, fournissant une boucle d'évaluation (read, eval, print, loop - REPL) afind d'exécuter le code correctement, ainsi que des outils qui permettront aux développeurs de travailler grâce à une visualisation des données interactive et statique. Les équipes de JetBrains ont longuement étudié l'expérience des utilisateurs avec les notebooks. Voici les principales améliorations qui ont été apportées en ce sens :

• Possibilité de masquer les résultats individuels dans une cellule en utilisant un raccourci clavier ou la souris.
• Amélioration du défilement des notebooks et de leurs résultats.
• Pour les résultats des tables, il a été ajouté des actions dédiées qui permettent d’ouvrir les données dans des onglets séparés.
• Pour ce qui est des images, des actions dédiées ont été apportées pour l’enregistrement des images dans un fichier.
• Pour les paquets non résolus dans les cellules de code, un nouveau correctif rapide ajoute l’instruction d’importation à la cellule et l’exécute automatiquement afin que l’utilisateur n’ait pas à le faire manuellement.
• Prise en charge des caractères chinois et coréens.

Un outil conçu dans le but d'améliorer l'expérience utilisateur vis-à-vis des notebooks

L'entreprise a récemment commencé à se concentrer davantage sur la console interactive Python. Désormais, lorsque les dataframes et les graphiques sont évalués dans la console Python, les résultats interactifs correspondants apparaissent directement dans la console. L’analyse exploratoire des données ne se limite pas aux notebooks Jupyter et peut souvent être réalisée via des scripts Python. Dans DataSpell, la base de code est considérée comme un espace de travail plutôt que comme un projet. Dans cet espace de travail, l’utilisateur pourra passer d’une tâche à l’autre et réutiliser les notebooks tout comme il réutilise les environnements configurés. Globalement, JetBrains veut faire de DataSpell un environnement plus pratique et efficace pour travailler avec des données. Afin d’offrir la meilleure expérience possible, l'entreprise souhaite donner la possibilité aux utilisateurs de choisir leur environnement en fonction de la façon dont ils utilisent ses outils. À noter que la plupart des fonctionnalités de JetBrains DataSpell, y compris la prise en charge des notebooks Jupyter, seront bientôt disponibles dans l’édition professionnelle de PyCharm, un autre IDE développé par JetBrains et utilisé pour programmer en Python.