Accessible depuis jetbrains.com, l’environnement de développement dédié à la data science, Dataspell, a été dévoilé le 7 septembre. En mode preview, il a été conçu pour aider les spécialistes en données à les explorer et à réaliser le prototypage des modèles de machine learning.

L’interface est conçue pour faciliter le codage tout en se focalisant sur les données. Dans ce cadre, le support natif notebook Jupyter est mis en avant avec une expérience améliorée, précise l’éditeur. Les utilisateurs peuvent basculer entre les modes commande et éditeur pour la manipulation des cellules et de leur contenu.

Un couteau suisse pour le développement en data science

Parmi les autres éléments, 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. L’IDE supporte par ailleurs les scripts Python, fournissant un REPL pour l'exécution du code ainsi que des outils supplémentaires pour travailler avec les données et la visualisation des données, à la fois interactive et statique. Les bibliothèques Python sont prises en charge, notamment Plotly, Bokeh, ipywidgets et Altair. Un support de base est offert pour le langage R et d'autres langages pourront être ajoutés à l'avenir, comme Julia.

Pour le contrôle de version, DataSpell peut cloner des projets Git, valider les modifications, travailler avec plusieurs branches, gérer les listes de modifications et orchestrer les mises à jour avant de les valider. Une assistance au codage est proposée lors de l'édition du code SQL, de l'exploration des données et de la modification des schémas. Des plug-ins sont disponibles pour des services tels que l'émulation de Vim, Docker et des thèmes d'apparence personnalisés.