RStudio: R和Python的单一家园网络研讨会。

在R和Python中开发、协作、管理和共享您的数据科学工作——所有这些都与RStudio一起完成

如今,许多数据科学团队都是双语人员,在工作中同时利用R和Python。虽然这两种语言都有各自的优势,但团队经常难以将它们结合使用:

使用R和Python的数据科学家

数据科学家
经常需要在多个环境之间切换上下文。阅读更多

数据科学小组组长

数据科学领袖
如何一致地共享结果并向更大的组织交付价值,同时为团队中的R和Python用户之间的协作提供工具。阅读更多

DevOps和IT管理员

DevOps工程师和IT管理员
花时间和资源试图以一种划算的方式维护、管理和扩展单独的R和Python环境。阅读更多

为了帮助数据科学团队解决这些问题,并与我们支持开源数据科学生态系统的持续使命相一致,我们让R和Python之间的爱情故事变得更加快乐:

  • RStudio IDE使得在单个数据科学项目中很容易结合R和Python。
  • RStudio工作台启动和管理Jupyter notebook、JupyterLab和VS Code环境。
  • RStudio连接使它很容易共享Jupyter笔记本,通过Flask的Python api,以及通过Dash, Streamlit, Bokeh, FastAPI和其他流行的Python框架的交互式Python应用程序。
  • RStudio包管理器使得控制和分发Python和R包变得容易。

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使用R和Python的数据科学家

数据科学家

在单个项目中使用R和Python

作为一名数据科学家,你可能想在你的部分项目中使用R(例如通过Shiny的交互式web应用程序),而在其他任务中调用Python脚本。您可能会担心将R和Python混合使用将需要开销、手动翻译和上下文切换。

通过RStudio产品,您可以无缝地将R和Python结合起来,而无需额外的开销。您可以将RStudio IDE用于R,也可以用于双语任务。使用RStudio Workbench,启动Jupyter notebook、JupyterLab或VS Code for Python。在RStudio Connect上共享R和Python的所有输出,防止重复的手工工作或临时的复制和粘贴。

了解更多:

  • 网状包为Python和R之间的互操作性提供了一套全面的工具。
  • R & Python在RStudio与网络研讨会
  • RStudio专业产品使您能够开发和发布Jupyter notebook、Python脚本,甚至Python api和应用程序。要了解更多,请参见在RStudio中使用Python
  • RStudio Connect可以帮助您通过Dash、Streamlit、Bokeh、FastAPI和其他流行的Python框架共享和调度Jupyter notebook,或部署和扩展交互式Python内容。观看演示
数据科学小组组长

数据科学领袖

不管他们使用什么编程语言,都要建立一个快乐、协作和高效的团队

作为数据科学的领导者,您会看到您的双语团队在不同的开源工具之间努力协作和共享工作,或者为了将代码投入生产环境而浪费时间翻译代码。这浪费了宝贵的时间,分散了他们的核心工作,结果业务涉众看不到结果。最重要的是,这些挫折会导致一个不快乐的团队,你可能很难招到最优秀的人才。

使用RStudio产品,您的双语团队可以一起工作,建立在彼此的工作基础上。他们可以发布、安排和发送电子邮件更新和报告,或者共享在R和Python中构建的交互式分析。您的涉众有一个共同的家来查看您的团队的有价值的见解。你可以从不同的人才库中招聘,而不用考虑语言专长。

了解更多:

  • RStudio团队使您的双语数据科学团队能够开发、协作、管理和共享您的数据科学工作。利用R、Python、Jupyter和VS Code,以及R Markdown、Shiny、Plumber、Flask、Dash、Streamlit、FastAPI和Bokeh等框架。
  • 有关RStudio专业产品如何与Python一起工作的更深入视图,请参见在RStudio中使用Python
DevOps和IT管理员

DevOps / IT管理员

为R & Python管理一个统一的环境,而不会产生两倍的成本

作为一名DevOps工程师或IT管理员,您经常会发现,使用各种工具(R、Python、RStudio和Jupyter以及支持包)为数据科学家支持独立的环境是非常耗时和困难的。您已经看到您的数据科学团队在不熟悉的工具和概念中为部署、生产和扩展而挣扎。数据科学家不使用您提供的扩展计算的基础设施(如Kubernetes或Slurm),而是继续请求帮助排除桌面环境的故障——您的团队被迫获得支持多个开放源码平台的专业知识。

使用RStudio产品,您可以为R和Python用户维护一个用于供应、扩展和管理环境的单一基础设施,这意味着您只需要配置、维护和保护单个系统。这使得利用现有自动化工具为数据科学家提供对服务器或Kubernetes/Slurm集群的透明访问变得容易,直接从他们喜欢的开发工具。访问、监视和环境管理很容易配置,RStudio的支持、客户成功和解决方案工程团队随时准备在您进行扩展时提供建议。

了解更多:

  • RStudio团队使您支持的数据科学团队能够开发、协作、管理和共享他们的数据科学工作,同时为您提供管理、维护和扩展所需的工具。
  • 有关RStudio专业产品如何与Python、Jupyter和VS Code一起工作的更深入的视图,请参见在RStudio中使用Python

虽然数据科学团队的规模不同,语言也不同,

在一天结束的时候,他们想要完成工作,而不是担心工具。我们专注于帮助他们解决双语环境中的关键挑战,通过使R和Python在单个数据科学项目中轻松结合,启动和管理Jupyter笔记本和JupyterLabRStudio工作台,并与您的业务涉众共享Jupyter notebook、Flask api和交互式Python应用程序RStudio连接

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