В data science сообществе Jupyter Notebook является одним из наиболее популярных инструментов для разработки и анализа данных с использованием языка программирования Python. Есть несколько причин, почему data scientists предпочитают использовать Jupyter Notebook вместо PyCharm в области data science:
1. Интерактивность: Jupyter Notebook предоставляет интерактивную среду разработки, которая позволяет быстро и легко тестировать код по кусочкам. Каждая ячейка кода может быть выполнена отдельно, что упрощает итерационное развитие и эксперименты с данными.
2. Визуализация данных: Jupyter Notebook предоставляет гибкую возможность визуализировать данные непосредственно внутри тетрадки. Это позволяет быстро создавать графики, диаграммы и другие визуальные представления данных без необходимости переключаться в другие приложения.
3. Документация: Jupyter Notebook позволяет объединять код, результаты его выполнения и пояснительные тексты вместе. Это делает его идеальным инструментом для создания документации, демонстраций и отчетов, так как позволяет с легкостью соединять код и его результаты с пояснениями, комментариями и выводами.
4. Интеграция со средствами анализа данных: Jupyter Notebook интегрируется с популярными пакетами для анализа данных, такими как NumPy, Pandas и Matplotlib. Это облегчает работу с данными и их анализ прямо в тетрадке.
5. Обмен знаниями: Jupyter Notebook стал широко распространенным инструментом обмена знаниями в сообществе data science. Для обучения, коллаборации и получения обратной связи от коллег, Jupyter Notebook предоставляет простой способ поделиться кодом, данные и подробные пояснения с другими людьми.
Не стоит забывать, что каждый инструмент имеет свои преимущества и можно использовать различные инструменты в зависимости от задачи. PyCharm, например, является мощной IDE (интегрированной средой разработки) с большим набором функций и возможностей для разработки Python-программ во множестве областей, включая data science. PyCharm может предоставить более точные хинты по коду, автодополнение и статический анализ, что может быть полезным при разработке и отладке крупных проектов с большим объемом кода.