안녕하세요 JetBrains 한국 총판 단군소프트입니다.

지난해에는 세계적으로 모두가 대처해야 했던 예기치 못한 어려운 일이 있었습니다. 갑작스러운 상황에 많은 기업들이 혼란스러운 한 해를 보냈습니다. 그래도 JetBrains는 지난 2020년에 Datalore Professional을 출시하고 수많은 탁월한 새 기능을 사용자 여러분에게 제공했습니다. 이러한 성과를 기념하며 오늘은 Datalore Professional에서 가장 주목할 만한 기능 중 몇 가지에 관한 설명을 소개할까 합니다.

자세한 내용은 아래에서 확인하세요!

1.Datalore Professional

Datalore Professional은 11월에 출시되었습니다. 이 제품은 강력한 컴퓨팅 하드웨어가 필요한 대규모 데이터세트를 다루는 복잡한 작업을 해결하도록 설계되었습니다. 아래에 Datalore Community와 Datalore Professional을 비교했으니 자세히 살펴보고 본인의 요구 사항에 가장 맞는 플랜을 사용하세요!

2.향상된 코딩 경험

◆ PyCharm의 코드 분석 기능
올해 초 PyCharm의 코드 분석 기능(자동 코드 완성, 리팩터링, 빠른 수정, 탐색)을 Datalore로 통합했습니다. 이제 최고 수준의 PyCharm 코딩 지원 기능을 온라인 Jupyter Notebook에서도 동일하게 이용할 수 있습니다.

◆ Jupyter 커널 호환성
또한 지난해에는 Datalore의 IPython 커널을 안정화하는 데 주력하여 이제 커널이 훨씬 더 안정화되었습니다. 여전히 개선의 여지가 있지만 이 작업은 올해에도 계속 진행될 예정입니다.

Jupyter 커널은 이제 위젯, 플롯팅 라이브러리, 셸 명령어로 완벽하게 지원됩니다.

Notebook 시작 시간도 향상되었습니다. Notebook에서 Conda를 시작하는 시간이 반으로 줄어 로드 속도가 대폭 빨라졌습니다.

◆ Kotlin 지원
Kotlin에 관해 들어보셨나요? Kotlin은 JetBrains가 개발한 오픈 소스 프로그래밍 언어입니다. 이 언어를 사용하면 데이터 과학 작업을 하거나 멀티플랫폼 애플리케이션을 개발할 수 있습니다. Datalore에서는 IPython Notebook에서 사용되는 Kotlin에 대한 지원을 추가했습니다. 한번 사용해 보세요!

*Notebook 생성 시 Kotlin을 기본 언어로 선택하기만 하면 됩니다.

◆ Workspace 파일 및 S3 버킷 지원
Workspace 파일 지원이 12월에 구현되어 여러 Notebook에서 데이터를 공유할 수 있게 되었습니다. 대규모 데이터로 작업하는 사용자를 고려해 S3 버킷 마운팅도 추가로 지원합니다. 자세한 내용은 이 블로그 게시물에서 확인하세요.

3.향상된 UI 경험

◆ 빠른 액션을 위한 사이드바
데이터 파일로 더 빠르게 작업하고 Notebook 내용을 탐색할 수 있도록 에디터에 사이드바 탭을 추가했습니다. 사이드바에서는 Notebook 및 Workspace 파일 등 첨부된 파일에 바로 액세스할 수 있습니다. 또한 거기에서 Table of contents(목차)와 Variable viewer(변수 뷰어)도 사용할 수 있습니다. Help(도움말) 메뉴에서 Shortcuts(단축키) 창이 열리면 사이드바에도 표시됩니다.

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◆ 다크 모드
다크 모드도 작년에 Datalore에 도입했습니다. 에디터 내 View(뷰) 메뉴 탭에서 Notebook 테마를 변경할 수 있으며 여기에서 Distraction free(집중력 분산 방지) 모드와 Split(분할) 뷰 옵션도 활성화할 수 있습니다.

◆ 마크다운 툴바

작년에 툴바를 도입해 마크다운 편집을 개선했습니다. 툴바를 이용하면 코드를 마크다운 셀에서 텍스트, LaTex 공식, HTML 코드로 설명할 수 있습니다.

4.Anaconda 협업

JetBrains는 오랫동안 Anaconda와 협력해 왔으며 PyCharm은 Anaconda 설치 프로그램에서 권장하는 Python IDE입니다. 2020년 10월부터는 Datalore와 PyCharm 모두 새로운 Anaconda Navigator에 표시됩니다. Anaconda Navigator를 최신 버전으로 업데이트하여 거기에서 바로 Datalore를 실행하세요.

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5.튜토리얼 및 연구조사

작년에 다음과 같은 흥미로운 연구조사와 튜토리얼 프로젝트를 수행했습니다.

-Github에서 1천만 개의 Jupyter Notebook을 다운로드하고 데이터세트를 모두와 공유
-495 AMD Radeon과 Nvidia GPU 사양을 분석하여 데이터세트를 모두와 공유
-동영상 튜토리얼: Datalore 시작하기
-동영상 튜토리얼: Pyplot으로 시각화
-튜토리얼: 새로워진 GPU 모델 데이터세트에 관한 고급 시각화

모두 확인해 보세요!

2020년 Datalore의 주요 업데이트에 관한 소개는 여기까지입니다.
올해 도입될 새로운 업데이트 정보를 알고 싶다면 계속 저희 웹사이트를 구독해 주세요!

항상 건강에 유의하시기 바랍니다!
감사합니다~

이 게시물은 Alena Guzharina가 작성한 Datalore Improvements in 2020: Datalore Professional, a Better Coding and UI Experience, and More를 번역한 글입니다.