Pular para o conteúdo principal
InicioTutoriaisData Analysis

6 melhores IDEs Python para ciência de dados em 2023

Neste artigo, discutiremos seis dos melhores IDEs para cientistas de dados em 2023
abr. de 2024  · 9 min leer

Os ambientes de desenvolvimento integrado (IDEs) são ferramentas de codificação que facilitam a escrita, a depuração e o teste do código. Muitos oferecem recursos úteis, como autocompletar código, realce de sintaxe, ferramentas de depuração, exploradores de variáveis, ferramentas de visualização e muitos outros recursos. 

As plataformas de notebook oferecem benefícios semelhantes aos IDEs, mas são empacotadas em um formato diferente. Os notebooks permitem que você escreva códigos, visualize resultados e adicione comentários na forma de markdown. Essa abordagem de codificação torna o código mais legível e a análise mais parecida com uma redação da qual você e outras pessoas podem seguir a lógica. 

Os IDEs e as plataformas de notebook são ótimas ferramentas para que os cientistas de dados escrevam rapidamente códigos e análises para projetos de dados. Há muitas ferramentas excelentes disponíveis. Neste artigo, abordaremos seis das melhores e mais comuns dessas ferramentas, especificamente com funcionalidades que beneficiam os projetos de ciência de dados. Essas ferramentas enfatizam a facilidade de importação de dados, a exibição de grandes tabelas e variáveis e a visualização de visualizações de forma facilmente acessível.  

Espaço de trabalho DataCamp

Melhor IDE Python Espaço de trabalho do DataCamp

O DataCamp Workspace é um notebook baseado em nuvem que permite que qualquer pessoa analise dados, colabore e compartilhe percepções com sua equipe. O Workspace pode ser usado tanto para aprender ciência de dados quanto para realmente trabalhar com ciência de dados como uma plataforma de notebook autônoma. Ele oferece conjuntos de dados prontos para uso que permitem que você comece rapidamente a praticar e analisar dados do mundo real. 

O Workspace também oferece modelos para ajudá-lo a entrar em tipos específicos de projetos mais rapidamente e recursos de colaboração que facilitam a edição e os comentários nos projetos. Ao usar o Workspace, você pode se conectar ao data warehouse da sua organização e compartilhar notebooks com sua equipe de dados, como faria no Google Docs. O Workspace é compatível com Python, R e SQL.

Prós

  • Suporte para Python, R e SQL.
  • Tem um plano gratuito e mais opções premium.
  • Conjuntos de dados e modelos integrados para começar a codificar rapidamente.
  • Faça upload de seus próprios dados e conecte-se ao data warehouse de sua empresa.
  • Ótimas ferramentas para colaboração e compartilhamento de código.
  • Não é necessário instalar.

Contras

  • Não oferece suporte a muitas linguagens que outros IDEs oferecem.
  • Requer uma conexão com a Internet para codificar e acessar arquivos. 

JupyterLab Notebook e Jupyter Notebook

JupyterLab

O JupyterLab e o Jupyter Notebook são dois dos mais populares softwares de notebook gratuitos para ciência de dados. Ambas são ferramentas baseadas na Web. O Jupyter Notebook é o aplicativo original de notebook da Web e é muito amigável para iniciantes, com uma interface simples centrada em documentos. 

O JupyterLab é a próxima iteração desse software. Ele oferece um ambiente de desenvolvimento interativo e modular, facilitando a configuração de um fluxo de trabalho personalizado. Você pode usar o JupyterLab para fluxos de trabalho em ciência de dados, computação científica, jornalismo computacional e aprendizado de máquina.   

O Jupyter é compatível com mais de 40 linguagens de programação, incluindo Python e R, e outras linguagens de dados, como Julia e Scala. Ele também é muito fácil de instalar com um simples comando pip, e você também pode testá-lo em seu navegador antes de instalá-lo. 

Prós

  • Tem suporte para mais de 40 linguagens de programação.
  • Fornece muitos recursos de personalização para personalizar seu fluxo de trabalho.

Contras

  • Exige que você faça o download do software.

Spyder

Spyder

O Spyder é um ambiente gratuito e de código aberto desenvolvido para codificação em Python. A ferramenta apresenta algumas ferramentas avançadas de edição, depuração e criação de perfil que tornam a codificação em Python muito mais fácil e eficiente. 

Por exemplo, o editor apresenta a funcionalidade de autocompletar, realce de sintaxe, divisão horizontal e vertical e outras ferramentas de eficiência de codificação. Tudo isso ajuda a tornar a experiência de codificação e depuração mais fácil e personalizável. A ferramenta também tem recursos avançados, como um explorador de variáveis, que permite ver as variáveis que você criou com seu código, e um explorador de gráficos fácil de usar para ver e salvar os gráficos que seu código criou.  

O Spyder também oferece outros plug-ins para ampliar a funcionalidade do software, incluindo um notebook, um terminal e um software de teste.  

Prós

  • Tem muitos recursos avançados e personalização de interface disponíveis. 
  • Totalmente gratuito e de código aberto.
  • Possui plug-ins adicionais para expandir a funcionalidade da ferramenta.

Contras

  • Suporta apenas programação Python.
  • É um pouco avançado para programadores mais novos.

Visual Studio

Visual Studio

O Visual Studio é um IDE desenvolvido pela Microsoft com o objetivo de facilitar a codificação, a depuração e a colaboração. O Visual Studio é um IDE mais avançado que oferece recursos adicionais para programadores, como compiladores, ferramentas de autocompletar código, ferramentas de design gráfico e outros recursos úteis de desenvolvimento. Todos esses recursos tornam os processos de codificação e depuração mais rápidos e fáceis. 

O Visual Studio também oferece dicas quando determinado código é escrito, como a definição de uma função, o que o torna uma ótima ferramenta para iniciantes aprenderem. Esse IDE funciona no Windows, Mac e Linux e é compatível com a maioria das linguagens de programação.

Prós

  • Possui muitos recursos avançados para que os programadores escrevam códigos com eficiência.
  • Fornece dicas e sugestões que são úteis para codificadores menos experientes. 
  • Oferece suporte a vários recursos de colaboração.

Contras

  • Suporta apenas programação Python.
  • Requer a instalação de um software.

Google Colab

Google Colab

O Google Colaboratory é o ambiente de notebook baseado em nuvem do Google. O Colab é integrado ao conjunto de produtos do Google e é fácil de começar a usar se você tiver uma conta do Google. Você pode importar dados para os notebooks do Colab a partir de sua conta do Google Drive e de outras fontes, como o Github. 

O Colab também é muito popular na comunidade de aprendizado de máquina e permite que você aproveite o hardware de nuvem do Google, incluindo GPUs e TPUs, para executar o código de aprendizado de máquina, independentemente da potência do seu próprio computador. Você também pode compartilhar os notebooks do Colab com outras pessoas, de forma semelhante a um arquivo do Google Doc, facilitando o compartilhamento do seu trabalho. Ele também oferece suporte a mais de 40 linguagens de programação, incluindo Python, R e Scala.

Prós

  • Tem suporte para mais de 40 linguagens de programação.
  • Gratuito e fácil de configurar com uma conta do Google.
  • Oferece acesso gratuito ao hardware do Google, para que você não precise depender do hardware da sua própria máquina para projetos que exijam muito da computação.
  • Fácil de compartilhar código e colaborar.
  • Disponível on-line, sem instalação de software.

Contras

  • Perder a conexão com a Internet ou deixar uma sessão em execução por muito tempo pode fazer com que você perca o progresso do trabalho e precise executar novamente o notebook (o que pode levar algum tempo para notebooks de treinamento de modelos de ML e IA). 
  • Os recursos e a potência do hardware podem ser limitados sem uma assinatura premium.

DataSpell

DataSpell

Link: https://www.jetbrains.com/dataspell/

O DataSpell é uma plataforma de IDE e notebook desenvolvida pela Jetbrains especificamente para cientistas de dados. É a ferramenta mais nova desta lista e foi lançada no final de 2021. Eles têm controle de versão integrado, um terminal e uma ferramenta de banco de dados para acessar bancos de dados diretamente no IDE. 

O DataSpell também oferece autocompletar de código, exploradores de variáveis, um depurador e suporte a SQL. Também há plug-ins disponíveis para personalizar a interface e adicionar mais funcionalidades. O DataSpell é mais caro, mas oferece muitos recursos premium se você estiver procurando por um IDE de ciência de dados robusto. 

Prós

  • Suporte integrado a SQL e banco de dados.
  • Desenvolvido especificamente para cientistas de dados.
  • Oferece suporte a recursos avançados de programação para fluxos de trabalho mais eficientes.

Contras

  • Caro e requer uma assinatura anual.
  • Requer a instalação de um software.

Comparação entre os melhores IDEs para ciência de dados

Compilamos os prós e os contras das ferramentas que abordamos na postagem em uma tabela abaixo para ajudá-lo a escolher o IDE de ciência de dados ideal para suas necessidades. 

IDE

Prós

Contras

Espaço de trabalho DataCamp

  • Suporte para Python, R e SQL. 
  • Tem um plano gratuito e mais opções premium.
  •  Conjuntos de dados e modelos integrados para começar a codificar rapidamente. 
  • Faça upload de seus próprios dados e conecte-se ao data warehouse de sua empresa. 
  • Ótimas ferramentas para colaboração e compartilhamento de código. 
  • Não é necessário instalar.
  • Não oferece suporte a tantos idiomas quanto alguns outros IDEs. 
  • Requer uma conexão com a Internet para codificar e acessar arquivos.

JupyterLab Notebook e Jupyter Notebook

  • Tem suporte para mais de 40 linguagens de programação. 
  • Fornece muitos recursos de personalização para personalizar seu fluxo de trabalho.
  • Exige que você faça o download do software.

Spyder

  • Tem muitos recursos avançados e personalização de interface disponíveis. 
  • Totalmente gratuito e de código aberto. 
  • Possui plug-ins adicionais para expandir a funcionalidade da ferramenta.
  • Suporta apenas programação Python. 
  • É um pouco avançado para programadores mais novos.

Visual Studio

  • Possui muitos recursos avançados para que os programadores escrevam códigos com eficiência. 
  • Fornece dicas e sugestões que são úteis para codificadores menos experientes. 
  • Oferece suporte a vários recursos de colaboração.
  • Suporta apenas programação Python. 
  • Requer a instalação de um software.

Google Colab

  • Tem suporte para mais de 40 linguagens de programação.
  • Gratuito e fácil de configurar com uma conta do Google. 
  • Oferece acesso gratuito ao hardware do Google, para que você não precise depender do hardware da sua própria máquina para projetos que exijam muito da computação. 
  • Fácil de compartilhar código e colaborar.
  • Disponível on-line, sem instalação de software.
  • Perder a conexão com a Internet ou deixar uma sessão em execução por muito tempo pode fazer com que você perca o progresso do trabalho e precise executar novamente o notebook (o que pode levar algum tempo para notebooks de treinamento de modelos de ML e IA). 
  • Os recursos e a potência do hardware podem ser limitados sem uma assinatura premium.

DataSpell

  • Suporte integrado a SQL e banco de dados.
  • Desenvolvido especificamente para cientistas de dados.
  • Oferece suporte a recursos avançados de programação para fluxos de trabalho mais eficientes.
  • Caro e requer uma assinatura anual.
  • Requer a instalação de um software.



Esperamos que você tenha gostado deste resumo dos melhores IDEs para ciência de dados com os quais você pode trabalhar hoje. Se quiser começar a usar um IDE rapidamente, sem necessidade de instalação, não deixe de conferir o DataCamp Workspace. 

Temas

Cursos de Python

Course

Introduction to Python

4 hr
5.5M
Master the basics of data analysis with Python in just four hours. This online course will introduce the Python interface and explore popular packages.
See DetailsRight Arrow
Start Course
Veja MaisRight Arrow
Relacionado

blog

Mais de 60 projetos Python para todos os níveis de conhecimento

60 ideias de projetos de ciência de dados que os cientistas de dados podem usar para criar um portfólio sólido, independentemente de sua especialização.
Bekhruz Tuychiev's photo

Bekhruz Tuychiev

16 min

Python

blog

As 26 principais bibliotecas Python para ciência de dados em 2024

Neste guia abrangente, analisamos as bibliotecas Python mais importantes para a ciência de dados e discutimos como seus recursos específicos podem impulsionar sua prática de ciência de dados.
Moez Ali 's photo

Moez Ali

22 min

blog

10 habilidades essenciais em Python que todos os cientistas de dados devem dominar

Todos os cientistas de dados precisam ter experiência em Python, mas quais habilidades são as mais importantes para eles dominarem? Descubra as dez habilidades mais importantes em Python no último resumo.

Thaylise Nakamoto

9 min

Data Skills

blog

6 práticas recomendadas de Python para um código melhor

Descubra as práticas recomendadas de codificação Python para escrever os melhores scripts Python da categoria.
Javier Canales Luna 's photo

Javier Canales Luna

13 min

tutorial

21 ferramentas essenciais do Python

Aprenda sobre as ferramentas Python essenciais para o desenvolvimento de software, raspagem e desenvolvimento da Web, análise e visualização de dados e aprendizado de máquina.
Abid Ali Awan's photo

Abid Ali Awan

6 min

tutorial

Tutorial de introdução ao JupyterLab

Neste artigo, apresentaremos a você o JupyterLab, um dos IDEs mais populares para ciência de dados.
Javier Canales Luna's photo

Javier Canales Luna

7 min

See MoreSee More