Cadernos e roteiros
Você pode criar, editar e executar códigos d Python e e R usando notebooks do Jupyter e scripts em editores de código, como o editor de notebooks, ou em um ambiente de desenvolvimento integrado (IDE), como o RStudio.
- Blocos de notas
- Um bloco de notas Jupyter é um ambiente baseado na web para cálculo interativo. É possível usar blocos de notas para executar pequenas partes de código que processam seus dados e visualizar imediatamente os resultados de seu cálculo. Os blocos de notas incluem todos os blocos de construção que você precisa para trabalhar com dados, ou seja, os dados, os cálculos de código que processam os dados, as visualizações dos resultados e texto e rich media para aprimorar o entendimento.
- Scripts
- Um script é um arquivo que contém um conjunto de comandos e comentários.. O script pode ser salvo e usado posteriormente para executar novamente os comandos salvos.. Diferente de um bloco de notas, os comandos em um script podem ser executados apenas de forma linear.
Blocos de notas
- Serviço obrigatório.
- Watson Studio
Serviço Este serviço não está disponível por padrão. Um administrador deve instalar o serviço. Para verificar se o serviço está instalado, abra o catálogo de serviços. Se o serviço estiver instalado e pronto para uso, o bloco no catálogo exibe Ready to use.
- Permissões necessárias
- Função Editor ou Administrador em um projeto
- Ferramentas
- Editor de cadernos
- JupyterLab
- Visual Studio Code
- Linguagens de programação
- Editor de bloco de notas: Python e R.
- JupyterLab: Python
- Visual Studio Code: Python
- Formato de dados
- Todos os tipos
- O suporte de código está disponível para carregar e acessar dados de ativos do projeto para:
- Recursos de dados, como arquivos. CSV, JSON,.xlsx e.xls
- Conexões com o banco de dados e ativos de dados conectados
Consulte Suporte de carregamento de dados para o arquivo suportado e os tipos de banco de dados.
- Tamanho de dados
- 5 GB. Se seus arquivos são maiores, deve-se carregar os dados em diversas partes.
Scripts
- Serviços necessários
- Watson Studio
- RStudio Server Runtimes
Serviço Esses serviços não estão disponíveis por padrão.. Um administrador deve instalar os serviços. Para verificar se os serviços estão instalados, abra o catálogo de serviços. Se o serviço estiver instalado e pronto para uso, o bloco no catálogo exibe Ready to use.
- Permissões necessárias
- Função Editor ou Administrador em um projeto
- Ferramentas
- JupyterLab
- Visual Studio Code
- RStudio
- Linguagens de programação
- JupyterLab: Python
- Visual Studio Code: Python
- RStudio: R
- Formato de dados
- Todos os tipos
- O suporte de código está disponível para carregar e acessar dados de ativos do projeto para:
- Recursos de dados, como arquivos. CSV, JSON,.xlsx e.xls
- Conexões com o banco de dados e ativos de dados conectados
Consulte Suporte de carregamento de dados para o arquivo suportado e os tipos de banco de dados.
- Tamanho de dados
- 5 GB. Se seus arquivos são maiores, deve-se carregar os dados em diversas partes.
Trabalhando no editor do caderno
O editor de caderno é amplamente utilizado para programação interativa e exploratória de análise de dados e visualização de dados. Apenas uma pessoa pode editar um bloco de notas de uma vez. Todos os outros usuários podem acessar blocos de notas abertos apenas no modo de visualização, enquanto eles estão bloqueados
É possível usar estes tipos de bibliotecas:
- Bibliotecas de software livre pré-instaladas que vêm com os ambientes de tempo de execução do bloco de notas
- Bibliotecas IBM fornecidas sem custo extra que vêm com os ambientes de tempo de execução do bloco de notas
- Suas próprias bibliotecas
Quando seus blocos de notas estão prontos, é possível criar tarefas para executar os blocos de notas diretamente do editor de bloco de notas. Suas configurações de tarefas podem usar variáveis de ambiente que são passadas para os blocos de notas com valores diferentes quando os blocos de notas são executados
Trabalhando em RStudio
RStudio é um ambiente de desenvolvimento integrado para trabalhar com scripts R ou aplicativos Shiny. Embora o IDE do RStudio não possa ser iniciado em um ambiente de tempo de execução Spark com R, você pode usar o Spark em seus scripts R e aplicativos Shiny acessando os kernels do Spark programaticamente.
Para aprimorar a colaboração e o compartilhamento de arquivos de suporte, considere configurar um projeto com a integração do Git .
Trabalhando em um JupyterLab
O JupyterLab oferece uma interface de desenvolvimento semelhante ao IDE que inclui blocos de anotações. A estrutura modular da interface é extensível e aberta aos desenvolvedores, permitindo trabalhar com vários cadernos abertos ou arquivos em guias na mesma janela.
Para trabalhar no JupyterLab,, você deve associar o projeto a um repositório Git e selecionar a opção de editar notebooks com o IDE JuypterLab. A integração com o GIT suporta colaboração e compartilhamento de arquivos.
Trabalhando no Visual Studio Code
A extensão " Watson Studio " para o Visual Studio Code permite que você se conecte à sua instância do watsonx diretamente do editor VS Code. Você pode iniciar e parar seus ambientes de execução diretamente do VS Code, conectar-se com segurança aos seus ambientes de execução em uma instância do watsonx via SSH e editar os arquivos dentro do seu projeto baseado no Watson Studio Git via SSH.
Para trabalhar com a extensão do Watson Studio para Visual Studio Code, deve-se associar o projeto a um repositório Git . A integração com o GIT suporta colaboração e compartilhamento de arquivos.