JetBrains DataSpell 2024.3 for windows ARM64 正式版

DataSpell是一款专为数据科学家和数据分析师设计的集成开发环境（IDE），通过强大的数据处理、数据清洗、数据探索和可视化工具、对各种数据处理技术的广泛支持以及更强大的协作功能等特性，极大地提高了数据科学家和数据分析师的生产力。

数据分析和可视化：

DataSpell提供了强大的数据分析和可视化工具，旨在帮助用户更快速、更高效地进行数据科学工作。它支持各种数据处理技术，包括Python、R和SQL等，并提供了直观的数据导入、探索和转换工具。

支持多种可视化库：

DataSpell支持包括Plotly、Bokeh、ipywidgets和Altair在内的Python科学类库，使用户能够利用丰富的数据可视化选项，包括图表、地图和仪表板等，清晰地呈现数据并更好地理解数据之间的关系。

轻量级工作区：

DataSpell提供了轻量化工作区模型，允许用户重用已配置环境，附加包含数据、脚本和Notebook的多个文件夹，或者将其连接到Jupyter服务器的多个远程实例。这使得用户可以灵活地组织和管理工作区。

与Jupyter兼容：

DataSpell与运行在本地设备上的Jupyter Notebook以及远程Jupyter、JupyterHub和JupyterLab服务器兼容。用户可以在命令和编辑模式之间切换，以操作单元格及其内容，并享受增强的功能，如针对Python的智能编码辅助和交互式表格等。

数据库支持：

DataSpell提供了SQL数据库支持，允许用户连接到数据库以浏览表、执行重构、导入/导出数据等。这使得数据科学家能够更方便地与数据库进行交互，进行数据查询和管理。

内置调试器和其他工具：

DataSpell内置了调试器，支持在调试模式下运行并通过检查流经变量的数据轻松调试Pandas DataFrame、Pandas Series或NumPy数组等。此外，它还提供了终端、Git支持和一整套可用于IntelliJ平台的插件，如Docker、Material Theme UI和GitHub Copilot等。

机器学习和深度学习支持：

DataSpell增加了对机器学习和深度学习框架的支持，如TensorFlow和PyTorch等。这使得用户能够利用这些框架轻松地构建和训练模型，进行数据科学和机器学习项目的开发。

2024.3 版本更新说明：

一、关键功能与特性新增

JetBrains Data Wrangler 引入：

简化数据清理和准备流程，自动执行平均占数据处理总时间30-40%的任务。
支持筛选、清理并移除、查找和替换等人性化操作。
提供最小-最大缩放、Z分数归一化等统计问题解决函数。
数据操作伴随代码生成，增强基本数据导出，并可使用转换结果作为新单元。

对R 4.4的支持：

用户可以在DataSpell中的项目中利用R语言的最新功能。

二、用户体验优化

本版本可能还包括了其他用户界面和体验方面的优化，旨在提升用户在使用DataSpell进行数据分析和处理时的效率和舒适度。

三、其他更新

DataSpell 2024.3版本可能还包含了一些其他的更新和修复，以提升软件的稳定性和性能。

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