Tout d'abord, DataSpell prend en charge les notebooks Jupyter locaux et distants. Il est possible de travailler avec eux directement dans l'EDI exactement comme vous utiliseriez des notebooks traditionnels basés sur le Web. Le principal avantage par rapport à Jupyter ou JupyterLab est qu'avec DataSpell, vous bénéficiez d'une assistance de codage intelligente et de nombreuses autres fonctionnalités offertes par un EDI à part entière. DataSpell prend en charge le mode de commande de Jupyter, la plupart de ses raccourcis standard, Markdown et LaTeX, et les sorties interactives. Pour les scripts Python et R, DataSpell vous permet d'exécuter des scripts entiers ou des parties de ceux-ci et de parcourir les sorties de manière interactive et pratique.
Si la prise en charge de DataSpell pour les notebooks Jupyter locaux est désormais également fournie avec PyCharm Professional, DataSpell offre plus de solutions prêtes à l'emploi aux data scientists grâce à son accent sur les données et l'interactivité. DataSpell fournit un modèle d'espace de travail léger qui vous permet de réutiliser des environnements configurés, d'attacher plusieurs dossiers avec des données, des scripts et des notebooks, ou de le connecter à plusieurs instances distantes de serveurs Jupyter.
En plus des notebooks et de l'espace de travail, DataSpell fournit une prise en charge des bases de données, des débogueurs intégrés, des terminaux, la prise en charge de Git et tout un tas de plugins disponibles pour la plateforme IntelliJ, notamment Docker, Material Theme UI et GitHub Copilot.:
Avec la popularité croissante de Python comme langage pour la science des données, il était naturel pour JetBrains que PyCharm, son EDI Python, soit enrichi de fonctionnalités pour la science des données. C’est ainsi que l'entreprise a commencé à travailler à l’amélioration significative de la prise en charge de la science des données par PyCharm, en s'appuyant sur les commentaires qu'elle a reçus l’année dernière. Au cours de ce processus, JetBrains a pu mieux cerner les différences entre les workflows et les attentes en matière d’outils des data scientists et des développeurs de logiciels. Alors, en mars dernier, JetBrains a lancé un nouvel environnement de développement intégré pour la science des données, DataSpell, accessible via un programme d'accès anticipé (EAP).
Grâce aux retours des participants au programme DataSpell EAP, JetBrains a pu peaufiner son EDI, et DataSpell est maintenant disponible de manière officielle. Le nouvel EDI pour la data science suivra le même cycle de publication de les autres EDI JetBrains.
Fonctionnalités et téléchargement de DataSpell