¿Qué es lo que más te gusta de Datalore?
-Excelente sugerencia de tipos y autocompletado de código que esperarías de un IDE de JetBrains.
-Gran integración de repositorios de código externos, con fácil gestión de claves SSH. Esto nos ha permitido acelerar nuestro procesamiento de datos mediante el fácil acceso a herramientas gestionadas por git dentro de Datalore.
-Los informes y widgets generalmente dentro de los cuadernos son excelentes herramientas para crear scripts simples para que una persona sin conocimientos de programación los ejecute para analizar datos y producir resultados cuando se desee. Esto nos ha permitido liberar recursos de científicos de datos para solicitudes simples de reprocesamiento de datos similares una y otra vez.
-La integración de almacenamiento en la nube monta el almacenamiento en el cuaderno, haciendo que el acceso a los datos sea tan simple como acceder a datos locales.
-El soporte técnico es extremadamente rápido para resolver un problema. Recientemente abrí un ticket sobre un problema específico de instalación relacionado con un repositorio personalizado que habíamos creado. En un par de días, el equipo de soporte técnico había identificado el problema con Datalore (versiones de Python en conflicto) y lanzó un parche para solucionarlo. ¡No se puede superar la velocidad y efectividad de su soporte técnico, solo elogios!
-La facturación es fácil de seguir, especialmente con el costo detallado y el uso de almacenamiento que se puede exportar como un .csv para análisis (con un cuaderno de Datalore en sí).
-La conexión a la base de datos es tan fácil de configurar como el almacenamiento en la nube. Las celdas SQL son fáciles de usar. Encontramos que eran bastante lentas, lo que las hacía no útiles para acceder a bases de datos más grandes y resultó en acceso manual con 'pandas'. Sin embargo, creo que un parche las aceleró, y creo que fue significativo, aunque solo lo hemos utilizado en una capacidad limitada desde la actualización.
-Las hojas de cuaderno y la tabla de contenidos en particular, permiten una fácil organización de los cuadernos a través de encabezados de markdown que se muestran en la ToC, haciendo que la navegación de cuadernos más grandes sea fácil.
-La colaboración es excelente debido al alojamiento web de los cuadernos, lo que permite a múltiples usuarios editar un cuaderno simultáneamente sin conflictos. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.
¿Qué es lo que no te gusta de Datalore?
-La versión de Python está en 3.8 en los cuadernos. He querido ver una versión más moderna u opciones durante un tiempo, y a pesar de los planes para soportar múltiples versiones de Datalore durante más de un año, esto no ha sucedido.
-A menudo hay problemas para acceder a instancias spot regularmente para el nivel CPU-XL, lo que obliga a usar computación bajo demanda o alternativas, haciendo que el CPU-XL spot sea casi inutilizable para nosotros como opción.
-Queja menor: markdown tiene corrección ortográfica pero no se puede hacer clic derecho para corregir el error tipográfico.
-En una lista de deseos: me gustaría que los informes pudieran volver a ejecutar una subsección de un cuaderno cuando se llame a ello (tal vez un widget de botón), en lugar de tener que volver a ejecutar todo el cuaderno: esto hace que los informes interactivos sean inutilizables cuando se tiene que cargar o procesar grandes datos (ya que esto solo es necesario una vez pero se vuelve a ejecutar con cada pequeño cambio). Reseña recopilada por y alojada en G2.com.
