صورة المؤلف
 

لقد كان GitHub منذ فترة طويلة بمثابة النظام الأساسي للمطورين، بما في ذلك أولئك الموجودين في مجتمع علوم البيانات. إنه يوفر ميزات قوية للتحكم في الإصدار والتعاون. ومع ذلك، غالبًا ما يكون لدى علماء البيانات متطلبات فريدة، مثل التعامل مع مجموعات البيانات الكبيرة، وسير العمل المعقد، واحتياجات التعاون المحددة التي قد لا يلبيها GitHub بشكل كامل. وقد أدى ذلك إلى ظهور منصات بديلة، تقدم كل منها ميزات ومزايا مميزة. 

في هذه المدونة، نستكشف أفضل خمسة بدائل لـ GitHub مناسبة بشكل خاص لمشاريع علوم البيانات، مما يوفر خيارات متنوعة للتعاون وإدارة المشاريع ومعالجة البيانات والنماذج.

Kaggle تشتهر في مجتمع علوم البيانات بمزيجها الفريد من مسابقات علوم البيانات ومجموعات البيانات والبيئة التعاونية. 

توفر المنصة إمكانية الوصول إلى مستودع واسع من مجموعات البيانات وفرصة لعلماء البيانات لاختبار مهاراتهم في سيناريوهات العالم الحقيقي من خلال المسابقات. علاوة على ذلك، أقوم بتوفير إمكانية الوصول إلى دفاتر ملاحظات التعليمات البرمجية مع المخرجات وتشغيلها ومشاركتها. 
 

الصورة من كاجل
 

أستخدم Kaggle منذ ثلاث سنوات، وأنا أحبه تمامًا. تسمح لي هذه المنصة بتشغيل مشاريع التعلم العميق بسرعة على وحدات معالجة الرسومات ووحدات TPU المجانية. وبمساعدتها، تمكنت من إنشاء محفظة قوية من خلال مشاركة تقاريري التحليلية ومشاريع التعلم الآلي. بالإضافة إلى ذلك، شاركت في العديد من مسابقات تحليل البيانات والتعلم الآلي، مما ساعدني على تحسين مهاراتي في هذه المجالات. بشكل عام، كان Kaggle مصدرًا ممتازًا مكنني من النمو على المستويين الشخصي والمهني.

إذا كنت مبتدئًا في علم البيانات، فإنني أوصي بشدة بالبدء بـ Kaggle بدلاً من GitHub. تقدم Kaggle مجموعة واسعة من الميزات المجانية التي تعتبر ضرورية لأي مشروع لعلم البيانات. بالإضافة إلى ذلك، يمكنك التعلم من الآخرين وطرح الأسئلة مباشرة في مجتمع من الأفراد ذوي التفكير المماثل الذين يرغبون في مساعدة بعضهم البعض. 
 

الصورة من كاجل

وجه يعانق أصبحت بسرعة مركزًا لأحدث التطورات في معالجة اللغات الطبيعية (NLP) والتعلم الآلي. إنها تميز نفسها من خلال تقديم مجموعة واسعة من النماذج المدربة مسبقًا، إلى جانب نظام بيئي تعاوني للتدريب ومشاركة النماذج الجديدة. بالإضافة إلى ذلك، أصبح من السهل تحميل مجموعة البيانات الخاصة بك ونشر تطبيق الويب للتعلم الآلي مجانًا.

في Hugging Face، يشبه مستودع النماذج GitHub ويحتوي على أنواع مختلفة من المعلومات، بما في ذلك الملفات والنماذج. يمكنك إرفاق ورقة بحث، أو إضافة مقاييس الأداء، أو إنشاء عرض توضيحي باستخدام النموذج، أو إنشاء استنتاج. بالإضافة إلى ذلك، يمكنك الآن التعليق وإرسال طلبات السحب، تمامًا كما هو الحال في GitHub.
 

صورة من وجه المعانقة
 

أستخدم Hugging Face بشكل متكرر لنشر النماذج وتحميل النماذج المدربة وإنشاء محفظة قوية للتعلم الآلي. لقد قمت بتنفيذ التعلم المعزز العميق، والتعرف على الكلام متعدد اللغات، ونماذج اللغة الكبيرة.

تم تصميم هذه المنصة في المقام الأول للمجتمع، ومن أهم ميزاتها أنها تقدم معظم ميزاتها مجانًا. ومع ذلك، إذا كان لديك نموذج متطور، فيمكنك حتى طلب الميزات المدفوعة. وهذا يجعلها منصة الانتقال لأي شخص يطمح إلى أن يصبح مهندس تعلم الآلة أو مهندس البرمجة اللغوية العصبية.
 

صورة من وجه المعانقة

DagsHub هي عبارة عن منصة مصممة خصيصًا لعلماء البيانات ومهندسي التعلم الآلي، مع التركيز على الاحتياجات الفريدة لإدارة مشاريع علوم البيانات والتعاون فيها. فهو يوفر أدوات استثنائية لإصدار ليس فقط التعليمات البرمجية ولكن أيضًا مجموعات البيانات ونماذج التعلم الآلي، مما يعالج التحدي الشائع في هذا المجال. 

تتكامل المنصة بشكل جيد مع أدوات علم البيانات الشائعة، مما يسمح بالانتقال السلس من البيئات الأخرى. تتمثل ميزة DagsHub البارزة في الجانب المجتمعي، حيث توفر مساحة لعلماء البيانات للتعاون وتبادل الأفكار، مما يجعلها خيارًا جذابًا بشكل خاص لأولئك الذين يتطلعون إلى التفاعل مع مجتمع من أقرانهم.
 

الصورة من داجز هاب
 

أنا من أشد المعجبين بـ DagsHub نظرًا لنهجها سهل الاستخدام في تحميل البيانات والنماذج والوصول إليها. يوفر DagsHub واجهة برمجة تطبيقات بسيطة وواجهة مستخدم رسومية تسمح لك بتحميل البيانات والنماذج والوصول إليها بسهولة. علاوة على ذلك، فإنه يوفر مثيلات MLFlow لتتبع التجربة وتسجيل النماذج. بالإضافة إلى ذلك، فهو يوفر نسخة مجانية من Label Studio لتسمية بياناتك. إنها منصة شاملة لجميع متطلبات التعلم الآلي الخاصة بك. يقدم DagsHub أيضًا تكاملات مع جهات خارجية مثل S3 Bucket وNew Relic وJenkins وAzure blob Storage.
 

الصورة من داجز هاب

GitLab يعد بديلاً جيدًا لـ GitHub لجميع أنواع المتخصصين في مجال التكنولوجيا. فهو يوفر تحكمًا قويًا في الإصدار والتعاون، وCI/CD، وإدارة المشاريع وتتبع المشكلات، والأمان والامتثال، والتحليلات والرؤى، وWebhooks وREST API، والصفحات، والمزيد. 

يعد هذا النظام الأساسي حلاً مثاليًا للمطورين وعلماء البيانات الذين يحتاجون إلى إنشاء أتمتة سلسة لسير العمل، بدءًا من جمع البيانات وحتى نشر النماذج. كما أنه يوفر أدوات قوية لتتبع المشكلات وإدارة المشاريع، والتي تعتبر ضرورية لتنسيق مشاريع علوم البيانات المعقدة. 
 

الصورة من جيتلاب
 

لقد كنت أستخدم GitLab على مدار السنوات الثلاث الماضية، وذلك في المقام الأول للتعرف على النظام الأساسي وترحيل مواقع الويب الثابتة الخاصة بي من GitHub إلى GitLab. واجهة مستخدم GitLab سهلة الفهم وتوفر مجموعة واسعة من الأدوات للمستخدمين المجانيين. علاوة على ذلك، لديك خيار استضافة موقعك الخاص مثيل GitLab Community Edition مجانًا، مما يتيح لك التحكم الكامل في مشاريعك.

تمامًا مثل GitHub، يمكن أيضًا استخدام GitLab كمحفظة لمشاريع علوم البيانات الخاصة بك. يمكنك تحميل جميع أعمالك ومشاركتها في مكان واحد، كما أنها تحتوي على أدوات تعاون أفضل للمشاريع الأكبر حجمًا والأكثر تعقيدًا. يعد GitLab منصة قوية يجب عليك أخذها في الاعتبار بالتأكيد، حتى لو كنت راضيًا بالفعل عن GitHub.
 

الصورة من جيتلاب

Codeberg.org تميز نفسها كمنصة غير ربحية تعتمد على المجتمع وتركز بشدة على المصادر المفتوحة والخصوصية. إنه يوفر واجهة بسيطة وسهلة الاستخدام تناسب أولئك الذين يبحثون عن حل استضافة تعليمات برمجية غير معقد ومباشر. بالنسبة لعلماء البيانات الذين يعطون الأولوية للقيم مفتوحة المصدر وخصوصية البيانات، تقدم Codeberg بديلاً جذابًا.
 

صورة من كودبيرج
 

فهو يوفر حلول CI/CD، والصفحات، وSSH، وGPG، وخطافات الويب، وتكاملات الجهات الخارجية، وأدوات التعاون للمشاريع من جميع الأنواع، على غرار GitHub.

أثناء تثبيت Librewolf، اكتشفت Codeberg وForgejo. أنها توفر تجربة تشبه GitHub مع Git وأتمتة سير العمل المبسطة. أوصي بشدة بتجربتهم لاستضافة مشاريعك.
 

صورة من كودبيرج

توفر كل منصة من هذه المنصات ميزات ومزايا فريدة لعلماء البيانات. تتفوق GitLab في إدارة سير العمل المتكاملة، وتم تصميم DagsHub وHugging Face لاستضافة مشاريع التعلم الآلي والتعاون فيها، وتوفر Kaggle بيئة تفاعلية للتعلم والمنافسة، وتؤكد Codeberg على المصدر المفتوح والخصوصية. اعتمادًا على احتياجاتهم المحددة، سواء كانت إدارة المشاريع المتقدمة، أو مشاركة المجتمع، أو الأدوات المتخصصة، أو الالتزام بمبادئ مفتوحة المصدر، يمكن لعلماء البيانات العثور على بديل مناسب لـ GitHub من بين هذه الخيارات.
 
 

عابد علي عوان (@ 1abidaliawan) هو عالم بيانات متخصص محترف يحب بناء نماذج التعلم الآلي. يركز حاليًا على إنشاء المحتوى وكتابة مدونات تقنية حول تقنيات التعلم الآلي وعلوم البيانات. عابد حاصل على درجة الماجستير في إدارة التكنولوجيا ودرجة البكالوريوس في هندسة الاتصالات. تتمثل رؤيته في بناء منتج للذكاء الاصطناعي باستخدام شبكة عصبية بيانية للطلاب الذين يعانون من مرض عقلي.

• محتوى مدعوم من تحسين محركات البحث وتوزيع العلاقات العامة. تضخيم اليوم.
• PlatoData.Network Vertical Generative Ai. تمكين نفسك. الوصول هنا.
• أفلاطونايستريم. ذكاء Web3. تضخيم المعرفة. الوصول هنا.
• أفلاطون كربون، كلينتك ، الطاقة، بيئة، شمسي، إدارة المخلفات. الوصول هنا.
• أفلاطون هيلث. التكنولوجيا الحيوية وذكاء التجارب السريرية. الوصول هنا.
• المصدر https://www.kdnuggets.com/the-top-5-alternatives-to-github-for-data-science-projects?utm_source=rss&utm_medium=rss&utm_campaign=the-top-5-alternatives-to-github-for-data-science-projects