8 IDEs hàng đầu cho Học máy và Khoa học Dữ liệu (phần 1)

Nếu bạn là một data scientist hoặc một kỹ sư học máy, thì bạn nên làm quen với các IDE học máy hiệu quả nhất.

IDE (môi trường phát triển tích hợp) là công cụ cho phép các nhà phát triển phần mềm viết, kiểm tra, gỡ lỗi và làm việc với code dễ dàng hơn. Các mục đích khác của nó là xác thực mã, trình soạn thảo văn bản, hightlight cú pháp, hoàn thành, gợi ý theo ngữ cảnh, công cụ gỡ lỗi, đặc tả phương pháp và class, quản lý tài nguyên và dễ dàng truy cập trợ giúp.

IDE thường có nhiều bộ sưu tập các tính năng. Vì điều này, chúng cũng có lợi cho lập trình khoa học dữ liệu. Chúng làm cho cuộc sống của các lập trình viên dễ dàng hơn khá nhiều.

Vì vậy, trong bài viết này, chúng ta hãy xem một số lời khuyên về IDE cho 4 ngôn ngữ lập trình thường được sử dụng nhất: R, Python, Scala và Julia.

Hệ điều hành: macOS, Windows, Linux

RStudio là IDE giàu tính năng nhất cho nền tảng R. Mặc dù là mã nguồn mở, nó vẫn có một phiên bản thương mại cho Windows, Mac và Linux.

Nó có tính năng  hightlight cú pháp, thụt lề thông minh và hoàn thành mã. Mã R có thể được thực thi trực tiếp thông qua trình biên tập mã nguồn. Các developer có thể nhanh chóng chuyển sang phần reading help, định nghĩa hàm và tài liệu. Bạn cũng có thể dễ dàng quản lý nhiều thư mục làm việc bằng tính năng dự án. RStudio đã hỗ trợ tích hợp cho Apache Subversion và Git.

Hệ điều hành: macOS, Windows, Linux

StatET là một IDE dựa trên Eclipse và được thiết kế để sử dụng với R. Nó có một bộ công cụ để mã hóa R và xây dựng package, bao gồm bảng điều khiển R tích hợp đầy đủ, trình quản lý package, trình duyệt đối tượng, trình gỡ lỗi, trình xem dữ liệu và hệ thống trợ giúp R. Nó hỗ trợ nhiều cài đặt cục bộ và từ xa của R.

Trình chỉnh sửa mã này có tính năng đánh dấu cú pháp, tự động sửa lỗi thụt lề dòng, text folding các nhận xét Roxygen, định nghĩa hàm và các khối khác cũng như tự động thụt lề bằng cách nhập và dán.

Trình gỡ lỗi này cho phép quản lý đơn giản các điểm ngắt và điểm ngắt có điều kiện, cũng có tính năng ngăn xếp (stack) cuộc gọi được trình bày rõ ràng và truy xuất lại với quyền truy cập trực tiếp vào các biến của khung đã chọn. Ngoài ra còn có quyền truy cập vào mã nguồn và con trỏ hướng dẫn, trong trường hợp này sẽ là R Editor và bạn cũng có thể tinh chỉnh mã nguồn của mình với nó. Nó được coi là một trong những IDE cho khoa học dữ liệu tốt nhất vì người dùng mới không khó để làm chủ nó.

Hệ điều hành: macOS, Windows, Linux

Visual Studio là một IDE được sử dụng rộng rãi cho các ngôn ngữ .NET và C ++ và các ngôn ngữ lập trình phổ biến khác.

R Tools cho Visual Studio (RTVS) là một extension mã nguồn mở miễn phí dành cho Visual Studio được phát triển theo giấy phép MIT.

Với Visual Studio, các data scientists có khả năng tổ chức và quản lý các tệp liên quan theo một cấu trúc thuận tiện. Họ có thể tận dụng các templates hữu ích cho các mục như tài liệu R, mã R, R Markdown, truy vấn SQL và thủ tục được lưu trữ.

RTVS có thể liên kết với cả không gian làm việc cục bộ và từ xa. Điều này cho phép các developers phát triển mã R cục bộ với các tập dữ liệu nhỏ hơn. Sau đó, họ có thể dễ dàng chạy mã trên các máy tính dựa trên đám mây mạnh hơn với tập dữ liệu lớn hơn nhiều.

Hệ điều hành: macOS, Windows, Linux

IDE tiếp theo cho khoa học dữ liệu mà chúng ta sẽ thảo luận là R-Brain.

Với một vài cú nhấp chuột, bạn có thể dễ dàng tích hợp R-Brain với nhiều IDE khác nhau như Jupyter Lab, Jupyter notebooks, Zeppelin, Rstudio hoặc Theia và triển khai ứng dụng, bất kể framework nó sử dụng là gì.

Nó hỗ trợ cơ sở dữ liệu đám mây tích hợp và phục vụ như một nền tảng khoa học dữ liệu tại chỗ. Nó hỗ trợ các ngôn ngữ nguồn mở phổ biến. Nó còn bao gồm khả năng hoàn thành mã, gỡ lỗi, đóng gói và xuất bản thông minh.

R-Brain được tạo ra bởi Jupyter và cung cấp IDE, bảng điều khiển, notebooks và cấu trúc đánh dấu đều được tích hợp vào một môi trường với hỗ trợ ngôn ngữ hoàn chỉnh cho cả R và Python.

Vì vậy, nó có bộ tính năng tiêu chuẩn của Jupyter Notebook như giao diện notebook tương tác, thiết bị đầu cuối máy tính (terminal), trình soạn thảo văn bản, trình duyệt tệp, kết quả đầu ra phong phú, v.v. Tất cả chúng đều hoạt động trong một giao diện người dùng linh hoạt. Nó sử dụng công nghệ vùng chứa Docker, vì vậy giải pháp này có thể được triển khai tại chỗ hoặc trên đám mây.

Hệ điều hành: macOS, Windows, Linux

PyCharm được phát triển bởi JetBrains, một công ty đã phát triển IDE cho các ngôn ngữ lập trình khác nhau.

Trình chỉnh sửa mã của PyCharm cung cấp hỗ trợ rộng rãi cho Python và có thể coi là IDE Python tốt nhất cho máy học. Nó có tính năng phát hiện lỗi, hoàn thành mã và sửa mã tự động. Nó cũng có tính năng tìm kiếm thông minh có thể chuyển đến bất kỳ lớp, tệp, biểu tượng hoặc bất kỳ hành động hoặc cửa sổ công cụ IDE nào. Với một cú nhấp chuột, bạn có thể chuyển sang khai báo, siêu phương pháp (super method), cách sử dụng (usage), thử nghiệm, triển khai và hơn thế nữa.

PyCharm bao gồm nhiều công cụ, như trình gỡ lỗi tích hợp và trình chạy thử nghiệm, trình biên dịch Python và thiết bị đầu cuối tích hợp sẵn. Bạn có thể tích hợp nó với các hệ thống điều khiển phiên bản chính, bao gồm Git, SVN và Mercurial. Nó cũng có khả năng phát triển từ xa, thiết bị đầu cuối SSH và tích hợp với Vagrant và Docker.

PyCharm hỗ trợ tích hợp với Jupyter Notebook. Nó có một bảng điều khiển Python tương tác và hỗ trợ cả Anaconda. Nó cũng tích hợp với các gói khoa học bao gồm Matplotlib và NumPy.

Trên đây là một số IDEs đầu tiên chúng tôi giới thiệu cho các data scientists và kỹ sư học máy. Trong phần tiếp theo, chúng ta sẽ tiếp tục khám phá các IDEs khác, đó là Spyder, Scala IDE cho Eclipse, Scala Plugin cho IntelliJ IDEA, Geany và Rodeo.

iRender hiện đang cung cấp GPU Cloud cho dịch vụ AI/ DL để người dùng có thể đào tạo các mô hình của họ. Với các máy cấu hình và hiệu suất cao (RTX3090) của chúng tôi, bạn có thể cài đặt bất kỳ phần mềm nào cần thiết cho nhu cầu của mình. Chỉ cần một vài cú nhấp chuột, bạn đã có thể truy cập vào máy của chúng tôi và có toàn quyền kiểm soát. Việc đào tạo mô hình của bạn sẽ tăng tốc độ nhanh hơn gấp nhiều lần.

Hơn thế nữa, chúng tôi cung cấp các tính năng khác như NVLink nếu bạn cần thêm VRAM, Gpuhub Sync để truyền và đồng bộ hóa tệp nhanh hơn, tính năng Fixed Rental (thuê cố định dài hạn) để tiết kiệm tiền từ 10-20% so với thuê theo giờ (10% cho thuê hàng ngày, 20% cho thuê hàng tuần và hàng tháng).

Bạn có thể đăng ký tài khoản qua link này ngay hôm nay để trải nghiệm dịch vụ của chúng tôi. Hoặc liên hệ với chúng tôi qua Zalo 0916806116 để được tư vấn và hỗ trợ.

Cảm ơn bạn & Happy training!

Nguồn: medium.com

*Lưu ý: tất cả ảnh trong bài được lấy từ medium.com