Deepnote App – Deepnote, notebook yang kompatibel dengan Jupyter, kini terbuka bagi siapa saja untuk mempromosikan kolaborasi dan proyek sains data. Salah satu hal paling membosankan dalam ilmu data adalah kolaborasi dan kerja. Baik itu manajemen model atau kolaborasi real-time, ilmuwan data telah mencoba merampingkan alur kerja selama bertahun-tahun. Namun, dengan Deepnote, Anda dapat berkolaborasi secara langsung tanpa menyiapkan lingkungan. Anda dapat membagikan catatan secara langsung dan meminta bantuan, sehingga mempercepat proses kolaborasi.
Didirikan pada tahun 2019, Deepnote juga bekerja untuk memecahkan berbagai masalah ilmu data seperti penerjemahan, analisis kode, dan replikasi. Namun, fitur ini sedang dalam pengembangan dan akan dirilis dalam beberapa bulan mendatang. Tetapi fitur kemitraan modern kini tersedia untuk semua orang. Pada awalnya, tidak ada waktu nyata untuk berinteraksi. Akses diberikan kepada peminat terpilih setelah bergabung dalam daftar tunggu beta tertutup.
Deepnote App
Meskipun kami masih dalam versi beta, pengalaman kami dengan Deepnote lancar dan bagus untuk penggunaan umum. Deepnote saat ini hadir dalam tiga paket: Gratis, Lajang, dan Perusahaan. Sementara paket gratis memungkinkan jam mesin tak terbatas (750) dan rekan kerja, paket grup menawarkan rekan kerja tak terbatas seharga $49 per bulan. Dan perencanaan perusahaan adalah layanan yang disesuaikan berdasarkan kebutuhan.
Py4control1.1: Deepnote 在线python编程平台简介 哔哩哔哩
Namun, paket gratisnya cukup untuk memulai hiburan apa pun, karena 750 jam mesin standar, menurut Deepnote, cukup untuk menggunakan satu mesin terus menerus selama sebulan. Anda juga dapat menambahkan beberapa integrasi ke notebook Anda seperti MongoDB, PostgreSQL, Amazon S3, BigQuery, Google Cloud Storage, dan lainnya. Tetapi Anda tidak dapat membagikan tautan di laptop Anda. Selain itu, Anda dapat menghubungkan repositori GitHub Anda ke kode, membuat komitmen, dan menarik permintaan. “Siapa pun yang berkolaborasi dalam proyek ini akan dapat membaca dan menulis ke repositori proyek menggunakan kunci bersama proyek,” kata Deepnote.
Ratan adalah penulis konten teknis yang mengambil inspirasi dari fiksi ilmiah, kartun, dan psikologi. Selain menulis, Anda dapat menemukannya bermain game seluler dan pamer kepada orang-orang.
Analytics Drift bertujuan menghadirkan teknologi terbaru seperti kecerdasan buatan, ilmu data, pembelajaran mesin, dan pembelajaran mendalam. Kami bertujuan untuk membangun komunitas ilmu data terbesar di dunia dengan menghadirkan konten menarik ke platform kami. Putaran Seri A senilai $20 juta yang dipimpin oleh Index Ventures dan Accel, keduanya berpartisipasi dalam putaran awal tahun 2020. Putaran ini juga mencakup investor Y Combinator dan Credo Ventures yang sudah ada.
Seperti yang dikatakan pendiri dan CEO Deepnote Jakub Yurovich kepada saya, perusahaan terus memenuhi visi awalnya sejak didirikan beberapa tahun lalu.
Data Science Real Time Collaboration Tool Deepnote Is Now Open For All
“Saat kami mulai, kami beralih dari ilmu data ke pembelajaran mesin,” jelas Yurovich. “Kami yakin ada sesuatu yang penting untuk diubah dalam ilmu data, karena kami telah mencoba segalanya di sana – seperti alat apa pun yang dapat Anda bayangkan – kolaborasi selalu terhenti, apa pun yang kami coba.”
Tim yang terdiri dari pengembang Jan Matas (CTO) dan Filip Stollar (Direktur Desain), sudah akrab dengan notebook Jupyter dan mulai bekerja untuk mengoptimalkan cara mereka berinteraksi dengan aplikasi yang ada ini.
Dalam banyak hal, Deepnote telah menjadi standar de facto untuk buku catatan sains umum. Perusahaan seperti ByteDance, Discord, dan Gusto saat ini menggunakan sistem perusahaan, dan dengan pasar ilmu data yang berkembang pesat dan keterampilan yang masih sulit didapat, tim telah bekerja keras untuk menghadirkan aplikasi mereka kepada siswa. Saat ini, 80 dari 100 universitas terbaik di dunia menggunakan Deepnote setidaknya di beberapa kelas mereka.
“Rasa sakit yang dirasakan siswa dan guru hampir sama dengan yang Anda lihat di organisasi yang berbeda. Anda memiliki kebutuhan yang sama untuk berkolaborasi,” kata Yurovich. Dan karena seorang profesor dapat menggunakan alat ini untuk berbagi pekerjaan di antara ratusan siswa, pekerja kantoran dapat berbagi notebook mereka dengan semua orang di perusahaan, termasuk pemimpin perusahaan. Bahkan, Yurovich percaya bahwa laptop sebagai suatu sistem dapat menjembatani kesenjangan antara audiens teknis dan non-teknis. Oleh karena itu, sementara Deepnote ditargetkan pada ilmuwan data, salah satu tujuan grup adalah untuk menurunkan penghalang masuk untuk penggunaan laptop (sambil tetap mengikuti standar Jupyter).
Deploy A Machine Learning Model As A Web App With Anvil And Deepnote
“Dua tahun lalu, Anda perlu mengetahui cara menulis dengan Python untuk mengeluarkan apa pun dari buku catatan,” kata Yurovich. “Hari ini, Anda akan mendapatkan koneksi dari seseorang yang ahli teknologi dan satu jika Anda ingin membuat ulang pertemuan itu mudah dilakukan. Jika Anda ingin berhenti berbicara, tinggalkan penelitian, Anda tidak harus menjadi orang yang paling teknis di dunia.” dunia.”
Deepnote menawarkan tingkat gratis dan paket Pro berbayar mulai dari $12/bulan untuk editor, yang juga gratis untuk siswa dan guru.
Perusahaan yang berfokus pada lokal berencana menggunakan pendanaan baru untuk membangun produknya dan memperluas kehadirannya di komunitas ilmu data. Pada saat yang sama, Yurovich mengharapkan menggandakan ukuran grup menjadi sekitar 50 karyawan dalam 12 bulan ke depan. Putaran $3,8 juta dipimpin oleh Index Ventures dan Accel dengan partisipasi dari YC dan Credo Ventures, serta beberapa malaikat termasuk Greg Brockman dari OpenAI, Dylan Field dari Figma, Elad Gil, Naval Ravikant, Daniel Gross dan Laci Groom.
Dibangun di atas notebook Jupyter standar, Deepnote bertujuan untuk menyediakan ilmuwan data dengan platform komputasi awan yang memungkinkan mereka untuk fokus pada pekerjaan mereka sambil menghilangkan semua sumber daya. Dengan cara ini, daripada menghabiskan waktu berjam-jam untuk menyiapkan lingkungannya, seorang siswa di kelas ilmu data, misalnya, dapat masuk ke Deepnote dan memulai.
Emerging Architectures For Modern Data Infrastructure
Dalam bentuknya saat ini, Deepnote tidak mengenakan biaya untuk layanannya, meskipun memungkinkan penggunanya bekerja dengan kumpulan data besar dan melatih model mereka di cloud yang terhubung dengan GPU.
Namun, seperti yang dikatakan pendiri dan CEO Deepnote (sebelumnya insinyur Mozilla) Jakub Yurovich kepada saya, dia percaya bahwa bagian terpenting dari layanan ini adalah kemampuan pengguna untuk berkolaborasi. “Selama beberapa tahun terakhir, saya banyak terjun ke ilmu data dan membantu banyak perusahaan memperluas tim ilmu data mereka,” katanya. “Berulang kali, kami mengalami masalah yang sama: sulit bagi orang untuk bekerja sama.”
Yurovich berpendapat bahwa meskipun mudah untuk membuat dua atau tiga ilmuwan data bekerja bersama, begitu Anda memiliki tim yang besar, Anda akan segera mengalami masalah karena dan perangkat saat ini tidak pernah dirancang untuk tugas seperti itu. “Jika saya seorang ilmuwan data melalui pelatihan, saya menghabiskan lebih banyak waktu untuk matematika dan statistik,” katanya. “Namun di sisi lain, mengharapkan saya untuk terhubung ke klaster EC2 dan menjalankan beberapa GPU untuk pelatihan paralel bukanlah yang saya cari.”
Memulai proyek ini pada awal 2019, tim Deepnote memutuskan untuk menjadikan Jupyter Notes sebagai inti dari pengalaman pengguna. Bagaimanapun, ini adalah sesuatu yang diketahui oleh sebagian besar ilmuwan data. Rencana kolaboratif dibangun di atas ini, dengan alat untuk mengakses data dari layanan lain dan sistem manajemen proses untuk bekerja dalam platform secara real-time.
Build Ml Products The Easy Way With Low Code Tools — Ownml
Deepnote sudah populer di kalangan pelajar. Yurovich juga mengatakan bahwa banyak guru menggunakan Deepnote untuk mempublikasikan aktivitas interaktif bagi siswanya. Seiring waktu, perusahaan jelas ingin menarik lebih banyak perusahaan, tetapi untuk saat ini fokus pada pengembangan produknya. Mengingat sifat sosialnya, tim juga percaya bahwa proyek ini akan berkembang dari mulut ke mulut karena orang mengundang orang lain untuk berkolaborasi dalam produk.
Vas Natarajan, Accel Partner berkata, “Ilmu data sudah lama terlambat untuk memanfaatkan cloud dan alat kolaborasi. “Ini adalah pasar dinamis yang berkembang pesat yang membutuhkan pengganti alat yang ada. Jakub dan timnya sedang membuat perangkat lunak canggih untuk memodernisasi sistem pemrosesan data untuk tim. “
Pendanaan baru akan berfokus pada penyediaan dan pembuatan produk, dengan fokus pada pengalaman pengguna secara keseluruhan. Lagi pula, bahkan di bidang ilmu data ada banyak aplikasi dan seorang insinyur NLP memiliki kebutuhan yang berbeda dari seorang insinyur visi komputer. Menyediakan sumber daya gratis untuk mencari dan memilih perangkat lunak bagi para profesional seperti Anda. Layanan kami gratis karena penyedia perangkat lunak membayar kami saat mereka menghasilkan lalu lintas web dan menghasilkan penjualan dari pengguna.
Saat kami berusaha membantu Anda menemukan solusi yang tepat untuk kebutuhan bisnis Anda, kami mencantumkan semua vendor perangkat lunak di situs web kami dan memberi mereka kesempatan untuk menampilkan solusi mereka dan mengumpulkan umpan balik pengguna.
How To Use Great Expectations In Deepnote
Dan , daftar lengkap perangkat lunak kami, ulasan pengguna, peringkat perangkat lunak
App gift, gmail app, app tracking, app maker, app trading, app google, app builder, payment app, money app, build app, password app, app