Las 5 mejores alternativas a GitHub para proyectos de ciencia de datos – KDnuggets

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GitHub ha sido durante mucho tiempo la plataforma de referencia para los desarrolladores, incluidos los de la comunidad de ciencia de datos. Ofrece sólidas funciones de colaboración y control de versiones. Sin embargo, los científicos de datos a menudo tienen requisitos únicos, como el manejo de grandes conjuntos de datos, flujos de trabajo complejos y necesidades de colaboración específicas que GitHub puede no satisfacer por completo. Esto ha llevado al surgimiento de plataformas alternativas, cada una de las cuales ofrece características y ventajas distintivas. 

En este blog, exploramos las cinco principales alternativas de GitHub que son particularmente adecuadas para proyectos de ciencia de datos, brindando diversas opciones para colaboración, gestión de proyectos y manejo de datos y modelos.

Kaggle es reconocido en la comunidad de ciencia de datos por su combinación única de competencias de ciencia de datos, conjuntos de datos y un entorno colaborativo. 

La plataforma ofrece acceso a un vasto repositorio de conjuntos de datos y una oportunidad para que los científicos de datos prueben sus habilidades en escenarios del mundo real a través de competencias. Además, proporciono acceso para editar, ejecutar y compartir cuadernos de códigos con resultados. 
 

Imagen de Kaggle
 

He estado usando Kaggle durante tres años y me encanta. Esta plataforma me permite ejecutar rápidamente proyectos de aprendizaje profundo en GPU y TPU gratuitas. Con su ayuda, pude crear un portafolio sólido al compartir mis informes analíticos y proyectos de aprendizaje automático. Además, he participado en diversos concursos de análisis de datos y aprendizaje automático, lo que me ha ayudado a mejorar mis habilidades en estas áreas. En general, Kaggle ha sido un recurso excelente que me ha permitido crecer tanto personal como profesionalmente.

Si es un principiante en ciencia de datos, le recomiendo comenzar con Kaggle en lugar de GitHub. Kaggle ofrece una amplia gama de funciones gratuitas que son esenciales para cualquier proyecto de ciencia de datos. Además, puede aprender de otros y hacer preguntas directamente en una comunidad de personas con ideas afines que quieren ayudarse entre sí. 
 

Imagen de Kaggle

Abrazando la cara se ha convertido rápidamente en un centro para los últimos avances en procesamiento del lenguaje natural (PNL) y aprendizaje automático. Se distingue por ofrecer una amplia colección de modelos previamente entrenados, junto con un ecosistema colaborativo para entrenar y compartir nuevos modelos. Además, ahora resulta sencillo cargar su conjunto de datos e implementar su aplicación web de aprendizaje automático de forma gratuita.

En Hugging Face, un repositorio de modelos es similar a GitHub y contiene varios tipos de información, incluidos archivos y modelos. Puede adjuntar un trabajo de investigación, agregar métricas de rendimiento, crear una demostración con el modelo o crear una inferencia. Además, ahora puedes comentar y enviar solicitudes de extracción, como en GitHub.
 

Imagen de Cara abrazada
 

Utilizo Hugging Face con frecuencia para implementar modelos, cargar modelos entrenados y crear una sólida cartera de aprendizaje automático. He implementado aprendizaje por refuerzo profundo, reconocimiento de voz multilingüe y modelos de lenguaje grandes.

Esta plataforma está diseñada principalmente para la comunidad y una de sus características más importantes es que ofrece la mayoría de sus funciones de forma gratuita. Sin embargo, si tienes un modelo de última generación, incluso puedes solicitar funciones pagas. Esto la convierte en la plataforma de referencia para cualquiera que aspire a convertirse en ingeniero de aprendizaje automático o ingeniero de PNL.
 

Imagen de Cara abrazada

DagsHub es una plataforma hecha a medida para científicos de datos e ingenieros de aprendizaje automático, que se centra en las necesidades únicas de gestionar y colaborar en proyectos de ciencia de datos. Ofrece herramientas excepcionales para versionar no solo código sino también conjuntos de datos y modelos de aprendizaje automático, abordando un desafío común en el campo. 

La plataforma se integra bien con herramientas populares de ciencia de datos, lo que permite una transición fluida desde otros entornos. La característica destacada de DagsHub es su aspecto comunitario, que ofrece un espacio para que los científicos de datos colaboren y compartan conocimientos, lo que lo convierte en una opción particularmente atractiva para aquellos que buscan interactuar con una comunidad de pares.
 

Imagen de DagsHub
 

Soy un gran admirador de DagsHub debido a su enfoque fácil de usar para cargar y acceder a datos y modelos. DagsHub proporciona una API simple y una GUI que le permiten cargar y acceder a datos y modelos con facilidad. Además, ofrece instancias de MLFlow para el seguimiento de experimentos y el registro de modelos. Además, proporciona una instancia gratuita de Label Studio para etiquetar sus datos. Es una plataforma todo en uno para todos sus requisitos de aprendizaje automático. DagsHub también ofrece integraciones de terceros, como el depósito S3, New Relic, Jenkins y Azure Blob Storage.
 

Imagen de DagsHub

GitLab es una buena alternativa a GitHub para todo tipo de profesionales de la tecnología. Ofrece colaboración y control de versiones sólidos, CI/CD, gestión de proyectos y seguimiento de problemas, seguridad y cumplimiento, análisis e información, webhooks y API REST, páginas y más. 

Esta plataforma es una solución ideal para desarrolladores y científicos de datos que necesitan crear una automatización perfecta del flujo de trabajo, desde la recopilación de datos hasta la implementación del modelo. También ofrece potentes herramientas de seguimiento de problemas y gestión de proyectos, que son esenciales para coordinar proyectos complejos de ciencia de datos. 
 

Imagen de GitLab
 

He estado usando GitLab durante los últimos tres años, principalmente para familiarizarme con la plataforma y migrar mis sitios web estáticos de GitHub a GitLab. La interfaz de usuario de GitLab es fácil de entender y ofrece una amplia gama de herramientas para usuarios gratuitos. Además, tienes la opción de alojar el tuyo propio. Instancia de GitLab Community Edition gratis, brindándote control total sobre tus proyectos.

Al igual que GitHub, GitLab también se puede utilizar como portafolio para sus proyectos de ciencia de datos. Puedes cargar y compartir todo tu trabajo en un solo lugar, e incluso tiene mejores herramientas de colaboración para proyectos más grandes y complejos. GitLab es una plataforma poderosa que definitivamente deberías considerar, incluso si ya estás satisfecho con GitHub.
 

Imagen de GitLab

Codeberg.org se distingue como una plataforma sin fines de lucro impulsada por la comunidad que pone un fuerte énfasis en el código abierto y la privacidad. Ofrece una interfaz sencilla y fácil de usar que atrae a quienes buscan una solución de alojamiento de código sencilla y sencilla. Para los científicos de datos que priorizan los valores del código abierto y la privacidad de los datos, Codeberg presenta una alternativa atractiva.
 

Imagen de Codeberg
 

Ofrece soluciones CI/CD, Pages, SSH y GPG, webhooks, integraciones de terceros y herramientas de colaboración para proyectos de todo tipo, similar a GitHub.

Mientras instalaba Librewolf, descubrí Codeberg y Forgejo. Proporcionan una experiencia similar a GitHub con Git y una automatización del flujo de trabajo simplificada. Recomiendo encarecidamente probarlos para alojar sus proyectos.
 

Imagen de Codeberg

Cada una de estas plataformas ofrece características y ventajas únicas para los científicos de datos. GitLab sobresale en la gestión integrada del flujo de trabajo, DagsHub y Hugging Face están diseñados para el hospedaje y la colaboración de proyectos de aprendizaje automático, Kaggle proporciona un entorno interactivo para el aprendizaje y la competencia, y Codeberg enfatiza el código abierto y la privacidad. Dependiendo de sus necesidades específicas, ya sea gestión avanzada de proyectos, participación comunitaria, herramientas especializadas o compromiso con los principios de código abierto, los científicos de datos pueden encontrar una alternativa adecuada a GitHub entre estas opciones.
 
 

Abid Ali Awan (@ 1abidaliawan) es un profesional científico de datos certificado al que le encanta crear modelos de aprendizaje automático. Actualmente, se está enfocando en la creación de contenido y escribiendo blogs técnicos sobre aprendizaje automático y tecnologías de ciencia de datos. Abid tiene una Maestría en Gestión de Tecnología y una licenciatura en Ingeniería de Telecomunicaciones. Su visión es construir un producto de IA utilizando una red neuronal gráfica para estudiantes que luchan contra enfermedades mentales.

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• Fuente: 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