JetBrains на этой неделе сообщила, что расширила семейство интегрированных сред разработки (IDE) для языков программирования, включив в него среду для специалистов по обработке данных, которые используют код Python для создания моделей искусственного интеллекта.
Доступный в рамках программы раннего доступа, JetBrains DataSpell обещает улучшенный опыт по сравнению с традиционными ноутбуками Jupyter, на которые полагается большинство ученых, занимающихся обработкой данных, для написания кода и управления им, рассказал VentureBeat руководитель проекта Андрей Чепцов.
Обзор
Цель состоит в том, чтобы повысить общую производительность специалистов по обработке данных в то время, когда корпоративные ИТ-организации запускают множество новых проектов в области искусственного интеллекта, чтобы либо снизить затраты, либо увеличить доходы в контексте инициативы по трансформации цифрового бизнеса, добавил г-н Чепцов.
По словам Андрея Чепцова, JetBrains DataSpell достигает этой цели, упрощая навигацию по данным, не мешая написанию кода. Он также отметил, что это позволяет специалистам по обработке данных переключаться между командным режимом и режимом редактора для облегчения работы с ячейками и их содержимым.
Новая IDE JetBrains не заменяет ноутбуки Jupyter, а лишь дополняет их, сказал разработчик. Он добавил, что набор данных JetBrains совместим с ноутбуками Jupyter, работающими на локальных компьютерах, а также с удаленными серверами Jupyter, JupyterHub и JupyterLab.
Усовершенствования в ноутбуке Jupyter включают интеллектуальную помощь в кодировании для Python, готовую таблицу содержания, откидные трассировки и интерактивные таблицы. Выходы ячеек поддерживают как форматы Markdown, так и форматы JavaScript. DataSpell JetBrains поддерживает сценарии на Python наряду с дополнительными инструментами для управления и визуализации как статических, так и интерактивных данных. “Это облегчает следование лучшим практикам”, — заметил г-н Чепцов.
В дополнение к Python, JetBrains DataSpell включает базовую поддержку языка программирования R, а также запланирована поддержка других языков науки о данных.
Несмотря на энтузиазм многих организаций в отношении ИИ, некоторые все больше обеспокоены повышением производительности научных групп по обработке данных. Многие команды по исследованию данных могут успешно развернуть лишь небольшое количество моделей ИИ в производственных средах в течение года. Причина этого выходит далеко за рамки инструментов, используемых учеными, изучающими данные, но чем меньше времени тратится на навигацию по сложным наборам данных, тем больше времени должно быть для работы над несколькими проектами. Это важно, потому что некоторые крупные предприятия уже пытаются развернуть и поддерживать сотни моделей ИИ, которые нуждаются в постоянном обновлении.
Спрос и предложение
Поскольку организации всех размеров борются за привлечение и удержание талантов специалистов по обработке данных, возможности, предоставляемые инструментами, могут учитываться наряду с такими соображениями, как заработная плата. Многие специалисты по обработке данных сегодня не получают такого удовольствия от написания кода, как средний разработчик приложений.
Независимо от инструментов, используемых для написания кода, необходимость в более сложных подходах к написанию становится очевидной по мере того, как специалисты по обработке данных обнаруживают, что сотрудничают не только друг с другом, но и с разработчиками, которых просят внедрить модели ИИ в свои приложения. Большинство из этих разработчиков обычно работают в рамках конструкций IDE, поэтому DataSpell JetBrains создает среду, которую они легко поймут, подчеркнул Чепцов.
Конечно, инерция — самая большая проблема при внедрении любого инструмента, требующего изменения поведения, проблема, которая усугубляется тем, что каждая команда по науке о данных стремится выбирать свои собственные инструменты и определять свои собственные процессы. Проблема, с которой скоро столкнутся организации, заключается в определении набора передовых методов для целых групп специалистов по обработке данных для повышения производительности (не требуется, чтобы каждый член этих групп использовал один и тот же инструмент одинаковым образом).