Jetbrains Datalore

¿Qué incluye JetBrains Datalore?

Cuadernos de Jupyter – Edita y ejecuta archivos .ipynb nativos.
Kernels multilingües – Python, SQL, R, Scala y Kotlin.
Celdas SQL – Realiza consultas en bases de datos conectadas directamente desde los cuadernos.
Informes interactivos – Publica cuadernos como informes interactivos que se pueden compartir.
Capacidades principales – Cinco lenguajes de cuadernos con colaboración en tiempo real.
Importante – Plataforma basada en navegador; no hay aplicación de escritorio sin conexión.

¿Cuáles son las principales ventajas de JetBrains Datalore?

Datalore es la plataforma colaborativa de ciencia de datos de JetBrains, compatible con Jupyter, para escribir, ejecutar y compartir cuadernos en la nube o en un entorno local autohospedado. Combina la asistencia a la programación al nivel de PyCharm con máquinas con CPU y GPU gestionadas, consultas nativas a bases de datos y publicación de informes con un solo clic.

Colaboración en tiempo real – Varios usuarios editan un mismo cuaderno simultáneamente.
Recursos informáticos gestionados – Ejecuta código en CPU y GPU en la nube.
Datalore AI – Genera y corrige código en Python, SQL y R.
Conectividad con bases de datos – Las celdas SQL nativas consultan fuentes conectadas.
PyCharm Code Insight – Autocompletado, refactorizaciones y correcciones rápidas mientras se programa.
Opción de autohospedaje – La opción «On-Premises» mantiene los datos en tu propia infraestructura.

¿Qué hace JetBrains Datalore?

Datalore es una plataforma basada en la nube y autoalojable para trabajar con cuadernos de Jupyter en Python, SQL, R, Scala y Kotlin. Ejecuta tu código en máquinas con CPU y GPU gestionadas por JetBrains, por lo que el procesamiento intensivo de datos o el entrenamiento de modelos no dependen de tu portátil local. Las celdas SQL nativas te permiten consultar una base de datos conectada y pasar el resultado directamente a un DataFrame de pandas en el mismo cuaderno. A continuación, puedes publicar el cuaderno como un informe interactivo o una aplicación de datos y compartirlo mediante un enlace, con las celdas de código ocultas para los lectores.

¿Para quién es más adecuado JetBrains Datalore?

Datalore es ideal para equipos de datos que desean un entorno de cuadernos compartido, en lugar de que cada analista mantenga una configuración local independiente de Jupyter. Dado que los espacios de trabajo agrupan cuadernos, datos y entornos, se eliminan los problemas de incompatibilidad de versiones que se producen cuando los compañeros instalan paquetes de forma individual. El gestor de paquetes integrado fija las dependencias para que un cuaderno se vuelva a abrir con el mismo entorno, lo cual es importante para garantizar la reproducibilidad de los análisis al traspasarlos de un equipo a otro. Los equipos con requisitos estrictos de residencia de datos pueden ejecutar la misma plataforma a través de la edición «On-Premises» en sus propios servidores.

¿En qué se diferencian los planes Datalore Cloud Free, Cloud y On-Premises?

Las tres ediciones comparten el mismo editor de cuadernos, pero difieren en cuanto a recursos de cálculo, IA y derechos de uso compartido. La edición «Cloud Free» permite ejecutar hasta dos cuadernos en paralelo, comparte cuadernos y espacios de trabajo con acceso de solo lectura, y no incluye Datalore AI, el historial de versiones ni máquinas con GPU. El plan de pago «Cloud» añade la IA de Datalore, el modo reactivo, cuadernos paralelos y programados ilimitados, el historial de versiones y acceso a potentes máquinas con CPU y GPU. La edición «On-Premises» (antes denominada «Enterprise») desbloquea todas las funciones y añade una interfaz de administración, además de SSO, lo que te permite alojar toda la plataforma en tu propia infraestructura.

¿Qué es lo que no incluye el plan gratuito de Datalore Cloud?

En Cloud Free, el uso compartido de cuadernos y espacios de trabajo es de solo lectura, por lo que los colaboradores no pueden editar tus cuadernos hasta que te pases al plan Cloud de pago. El nivel gratuito también excluye Datalore AI, el historial de versiones, el modo reactivo, las ejecuciones programadas y las máquinas con GPU, y te limita a dos cuadernos ejecutándose en paralelo. Ninguna edición incluye una aplicación de escritorio sin conexión: Datalore siempre se ejecuta en el navegador, incluso cuando se aloja de forma autónoma a través de On-Premises. Si tu equipo necesita colaboración con capacidad de edición o generación de código asistida por IA, Cloud Free no será suficiente.

¿Qué lenguajes, bases de datos y formatos de archivo admite Datalore?

Los cuadernos de Datalore son compatibles con Python, SQL, R, Scala y Kotlin, y leen y escriben archivos .ipynb estándar para garantizar la portabilidad con Jupyter. Las celdas SQL nativas se conectan a bases de datos como PostgreSQL, MySQL, Microsoft SQL Server, Snowflake, BigQuery y Redshift, y los resultados de las consultas se transfieren directamente a pandas. Puedes montar almacenamiento en la nube como Amazon S3 y adjuntar repositorios de Git a un cuaderno para instalar paquetes personalizados compatibles con pip. La visualización funciona con matplotlib, plotly, altair, seaborn y lets-plot, además de los gráficos integrados de líneas, barras, áreas y correlación.

¿Qué deben comprobar los usuarios antes de elegir JetBrains Datalore?

Comprueba si necesitas colaboración con edición, Datalore AI o computación en GPU, ya que estas tres funciones requieren el plan de pago «Cloud» en lugar del plan gratuito «Cloud Free». Si tu organización debe mantener los datos dentro de su propia red, opta por la edición «On-Premises», que también permite el inicio de sesión único (SSO) a través de SAML, Okta o Azure AD. Comprueba que las bases de datos que utiliza tu equipo figuren en la lista de conectores nativos de Datalore, ya que cada conexión se configura por espacio de trabajo. Por último, recuerda que la plataforma está basada en navegador, por lo que no sustituye a un IDE de escritorio local como PyCharm.

Preguntas frecuentes sobre JetBrains Datalore

¿Es JetBrains Datalore compatible con los cuadernos de Jupyter existentes?

Sí. Datalore importa y exporta archivos .ipynb estándar y ofrece un modo de cálculo Jupyter, por lo que los cuadernos existentes se abren sin necesidad de conversión. En el plan de pago «Cloud», también puedes cambiar un cuaderno al modo «Reactive» para la reejecución automática de celdas basada en dependencias.

¿Datalore garantiza la privacidad y el cumplimiento normativo de los datos?

El servicio en la nube de Datalore cumple con el RGPD y cuenta con la certificación SOC 2 Tipo II. Para un control más estricto, la edición «On-Premises» aloja los cuadernos y los datos íntegramente en tu propia infraestructura y admite el inicio de sesión único (SSO) a través de SAML, Okta y Azure AD.

¿Puede Datalore conectarse a repositorios de Git?

Sí. Puedes vincular una rama de Git a un cuaderno para instalar un paquete personalizado compatible con pip, y el contenido del espacio de trabajo se puede sincronizar con repositorios de Git para realizar copias de seguridad versionadas y colaborar con equipos de ingeniería.