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GitHub는 오랫동안 데이터 과학 커뮤니티를 포함한 개발자들이 선호하는 플랫폼이었습니다. 강력한 버전 제어 및 협업 기능을 제공합니다. 그러나 데이터 과학자는 GitHub가 완전히 충족할 수 없는 대규모 데이터 세트, 복잡한 워크플로 및 특정 공동 작업 요구 사항을 처리하는 것과 같은 고유한 요구 사항이 있는 경우가 많습니다. 이로 인해 각각 고유한 기능과 장점을 제공하는 대체 플랫폼이 등장하게 되었습니다.
이 블로그에서는 협업, 프로젝트 관리, 데이터 및 모델 처리를 위한 다양한 옵션을 제공하는 데이터 과학 프로젝트에 특히 적합한 상위 XNUMX개 GitHub 대안을 살펴봅니다.
카글 데이터 과학 대회, 데이터 세트 및 협업 환경의 독특한 조합으로 데이터 과학 커뮤니티에서 유명합니다.
이 플랫폼은 방대한 데이터 세트 저장소에 대한 액세스를 제공하고 데이터 과학자가 경쟁을 통해 실제 시나리오에서 자신의 기술을 테스트할 수 있는 기회를 제공합니다. 또한 출력이 포함된 코드 노트북을 편집, 실행 및 공유할 수 있는 액세스 권한을 제공합니다.
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저는 Kaggle을 XNUMX년 동안 사용해왔는데 정말 좋아합니다. 이 플랫폼을 사용하면 무료 GPU 및 TPU에서 딥 러닝 프로젝트를 빠르게 실행할 수 있습니다. 그 도움으로 저는 분석 보고서와 기계 학습 프로젝트를 공유하여 강력한 포트폴리오를 만들 수 있었습니다. 또한 다양한 데이터 분석 및 기계 학습 대회에 참가하여 이러한 분야의 기술을 향상시키는 데 도움이 되었습니다. 전반적으로 Kaggle은 제가 개인적으로나 직업적으로 성장할 수 있게 해준 훌륭한 리소스였습니다.
데이터 과학의 초보자라면 GitHub 대신 Kaggle로 시작하는 것이 좋습니다. Kaggle은 모든 데이터 과학 프로젝트에 필수적인 다양한 무료 기능을 제공합니다. 또한 서로 돕고 싶어하는 같은 생각을 가진 사람들의 커뮤니티에서 다른 사람들로부터 배우고 직접 질문할 수 있습니다.
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포옹하는 얼굴 자연어 처리(NLP) 및 기계 학습 분야의 최신 개발의 중심지로 급속히 성장했습니다. 새로운 모델을 훈련하고 공유하기 위한 협업 생태계와 함께 사전 훈련된 모델의 방대한 컬렉션을 제공함으로써 차별화됩니다. 또한 데이터 세트를 업로드하고 기계 학습 웹 앱을 무료로 배포하는 것이 쉬워졌습니다.
Hugging Face의 모델 리포지토리는 GitHub와 유사하며 파일 및 모델을 포함한 다양한 유형의 정보를 포함합니다. 연구 논문을 첨부하거나, 성과 지표를 추가하거나, 모델을 사용하여 데모를 구축하거나, 추론을 생성할 수 있습니다. 또한 이제 GitHub에서와 마찬가지로 댓글을 달고 풀 요청을 제출할 수 있습니다.
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저는 Hugging Face를 자주 사용하여 모델을 배포하고, 훈련된 모델을 업로드하고, 강력한 기계 학습 포트폴리오를 구축합니다. 저는 심층 강화 학습, 다국어 음성 인식 및 대규모 언어 모델을 구현했습니다.
이 플랫폼은 주로 커뮤니티를 위해 설계되었으며 가장 중요한 기능 중 하나는 대부분의 기능을 무료로 제공한다는 것입니다. 하지만 최신 모델을 보유하고 있다면 유료 기능을 요청할 수도 있습니다. 따라서 ML 엔지니어 또는 NLP 엔지니어가 되고자 하는 모든 사람이 선택하는 플랫폼입니다.
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DagsHub 데이터 과학 프로젝트를 관리하고 협업하는 데 필요한 고유한 요구 사항에 중점을 두고 데이터 과학자 및 기계 학습 엔지니어를 위해 맞춤 제작된 플랫폼입니다. 코드뿐만 아니라 데이터 세트 및 ML 모델의 버전 관리를 위한 뛰어난 도구를 제공하여 현장의 일반적인 문제를 해결합니다.
이 플랫폼은 널리 사용되는 데이터 과학 도구와 잘 통합되어 다른 환경에서 원활하게 전환할 수 있습니다. DagsHub의 뛰어난 기능은 데이터 과학자가 협업하고 통찰력을 공유할 수 있는 공간을 제공하는 커뮤니티 측면으로, 동료 커뮤니티에 참여하려는 사람들에게 특히 매력적인 선택입니다.
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저는 데이터와 모델을 업로드하고 액세스하는 데 있어서 사용자 친화적인 접근 방식 때문에 DagsHub의 열렬한 팬입니다. DagsHub는 데이터와 모델을 쉽게 업로드하고 액세스할 수 있는 간단한 API와 GUI를 모두 제공합니다. 또한 실험 추적 및 모델 등록을 위한 MLFlow 인스턴스를 제공합니다. 또한 데이터에 레이블을 지정할 수 있는 Label Studio의 무료 인스턴스를 제공합니다. 모든 기계 학습 요구 사항을 충족하는 올인원 플랫폼입니다. DagsHub는 S3 버킷, New Relic, Jenkins 및 Azure Blob Storage와 같은 타사 통합도 제공합니다.
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GitLab 모든 종류의 기술 전문가를 위한 GitHub의 좋은 대안입니다. 강력한 버전 제어 및 협업, CI/CD, 프로젝트 관리 및 문제 추적, 보안 및 규정 준수, 분석 및 통찰력, Webhooks 및 REST API, 페이지 등을 제공합니다.
이 플랫폼은 데이터 수집부터 모델 배포까지 원활한 워크플로 자동화를 구축해야 하는 개발자와 데이터 과학자에게 이상적인 솔루션입니다. 또한 복잡한 데이터 과학 프로젝트를 조정하는 데 필수적인 강력한 문제 추적 및 프로젝트 관리 도구를 제공합니다.
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저는 지난 XNUMX년 동안 GitLab을 사용해 왔으며 주로 플랫폼에 익숙해지고 정적 웹 사이트를 GitHub에서 GitLab으로 마이그레이션했습니다. GitLab의 사용자 인터페이스는 이해하기 쉽고 무료 사용자를 위한 다양한 도구를 제공합니다. 또한, 직접 호스팅할 수도 있습니다. GitLab Community Edition 인스턴스 무료로 프로젝트를 완벽하게 제어할 수 있습니다.
GitHub와 마찬가지로 GitLab도 데이터 과학 프로젝트의 포트폴리오로 사용할 수 있습니다. 모든 작업을 한 곳에 업로드하고 공유할 수 있으며 더 크고 복잡한 프로젝트를 위한 더 나은 공동 작업 도구도 제공됩니다. GitLab은 이미 GitHub에 만족하고 있더라도 반드시 고려해야 할 강력한 플랫폼입니다.
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Codeberg.org 오픈 소스와 개인 정보 보호에 중점을 둔 비영리 커뮤니티 중심 플랫폼으로 차별화됩니다. 복잡하지 않고 간단한 코드 호스팅 솔루션을 찾는 사람들에게 어필할 수 있는 간단하고 사용자 친화적인 인터페이스를 제공합니다. 오픈 소스 가치와 데이터 개인 정보 보호를 우선시하는 데이터 과학자에게 Codeberg는 매력적인 대안을 제시합니다.
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GitHub와 유사하게 모든 유형의 프로젝트를 위한 CI/CD 솔루션, 페이지, SSH 및 GPG, 웹후크, 타사 통합 및 협업 도구를 제공합니다.
Librewolf를 설치하는 동안 Codeberg와 Forgejo를 발견했습니다. Git 및 단순화된 워크플로 자동화를 통해 GitHub와 유사한 경험을 제공합니다. 귀하의 프로젝트를 호스팅해 보시기 바랍니다.
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이러한 각 플랫폼은 데이터 과학자에게 고유한 기능과 이점을 제공합니다. GitLab은 통합 워크플로우 관리에 탁월하고 DagsHub 및 Hugging Face는 머신러닝 프로젝트 호스팅 및 협업에 적합하며 Kaggle은 학습 및 경쟁을 위한 대화형 환경을 제공하며 Codeberg는 오픈 소스 및 개인 정보 보호를 강조합니다. 고급 프로젝트 관리, 커뮤니티 참여, 전문 도구 또는 오픈 소스 원칙에 대한 헌신 등 특정 요구 사항에 따라 데이터 과학자는 이러한 옵션 중에서 GitHub에 대한 적합한 대안을 찾을 수 있습니다.
아비드 알리 아완 (@1abidaliawan)은 기계 학습 모델 구축을 좋아하는 공인 데이터 과학자 전문가입니다. 현재 그는 콘텐츠 제작에 집중하고 있으며 머신 러닝 및 데이터 과학 기술에 대한 기술 블로그를 작성하고 있습니다. Abid는 기술 관리 석사 학위와 통신 공학 학사 학위를 보유하고 있습니다. 그의 비전은 정신 질환으로 고생하는 학생들을 위해 그래프 신경망을 사용하여 AI 제품을 만드는 것입니다.
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- 출처: 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
