6 melhores IDEs Python para ciência de dados em 2023

JupyterLab Notebook e Jupyter Notebook

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

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

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

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

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. 

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.