原文：
www.kdnuggets.com/top-7-alternatives-to-vscode-for-data-science
图片由作者使用 Canva 创建
最初发布于Statology。
1. Google 网络安全证书 - 快速进入网络安全职业生涯。
2. Google 数据分析专业证书 - 提升你的数据分析技能
3. Google IT 支持专业证书 - 支持你的组织在 IT 方面
在数据科学和机器学习领域，选择合适的代码编辑器可以显著提高生产力和优化工作流程。以下是一些本地和基于云的 Visual Studio Code 替代品，专门针对数据科学需求。
注意： 各种 IDE 的评价基于我的个人观点和经验。
Cursor已成为我最喜欢的集成开发环境（IDE）。它具备 VSCode 提供的所有功能。整个代码编辑器为希望快速而准确完成任务的开发者打造，借助 AI 的帮助。Cursor 理解你的代码源，并建议更相关的结果。它比 GitHub Copilot 更出色，拥有许多你会立刻爱上的功能。我在数据科学、机器学习、Python 编程和编写教程中使用过 Cursor。它是我解决代码相关问题的主要工具。
如果你刚开始接触数据科学或已经是该领域的专家，你一定会使用Jupyter Notebook进行日常任务。它被专业人士高度推荐用于撰写数据报告、实验 Python 代码、构建和测试机器学习模型，甚至在生产环境中部署笔记本。它简单且功能丰富，使得数据任务变得容易。现在，Jupyter Notebook 还配备了 AI 助手，可以帮助你生成代码和自动完成。
如果你在进行数据科学项目时使用 R 语言，那么 RStudio是最佳工具。你可以像使用 Jupyter Notebooks 一样运行 R 笔记本，但功能更强大，并且配备了令人惊叹的功能，让数据可视化和算法测试变得有趣且简单。RStudio 非常适合初学者，如果他们从未使用过任何 IDE。它简单，配备了必要的工具，使你的工作更轻松。
Kaggle平台提供了云笔记本，让你可以使用由社区成员分享的数据集、模型和 Python 包来进行数据科学项目。它提供了免费的 GPU 和 TPU 计算，并且提供了无限使用 CPU 计算的机会。你可以保存你的笔记本，与他人分享，甚至参加竞赛赢得奖金。Kaggle 平台的主要优势是其免费访问云笔记本，这使得资源有限的人也能轻松入门数据科学。
Deepnote是一个免费的云笔记本，配备了 AI 工具和多种数据集成。它类似于你的本地 IDE，你几乎可以做任何事情：构建应用，生成数据报告，或实验多种机器学习模型。它是我进行代码和数据相关任务的第二个首选工具。它易于使用，配备了令人惊叹的功能，可以让你成为超级数据科学家。我非常喜欢这个平台，希望你也能尝试一下。
如果你在寻找一个简单的 IDE 来处理机器学习和深度学习任务，那么你应该看看Google Colab。它提供了免费的但有限的 GPU 和 TPU 访问，并提供免费的 AI 代码生成工具。数据专业人士广泛使用它，每个新的数据工具都有教程发布在 Google Colab 上。它简单、快速，拥有足够的功能来构建和测试数据应用。
如果你想提升你的 Google Colab 使用体验，那么你应该查看一下 Amazon Sagemaker Studio Lab。它每天提供 8 小时的免费 CPU 和 4 小时的 GPU 计算，并且提供了所有 JupyterLab 提供的必要工具。它快速且适用于各种机器学习深度学习任务。你可以用它来构建你梦寐以求的 AI 应用。
选择正确的 IDE 很重要，因为它可以帮助你更快地学习数据科学，并帮助你应对在学习数据科学和机器学习过程中出现的各种问题。如果你想听我的建议，我建议你从 Kaggle 笔记本开始。它提供了一个预先构建的环境，意味着你不需要设置任何东西，并且它配有成千上万的数据集，你可以立即开始使用。它是完全免费的，并且有社区集成。在掌握编程语言后，我建议你考虑尝试其他适合你的替代方案。目前，Cursor 对我来说表现得非常出色，但未来可能会根据我的工作需求而有所变化。
Abid Ali Awan (@1abidaliawan) 是一位认证的数据科学专业人士，喜欢构建机器学习模型。目前，他专注于内容创作和撰写有关机器学习和数据科学技术的技术博客。Abid 拥有技术管理硕士学位和电信工程学士学位。他的愿景是利用图神经网络为面临心理疾病困扰的学生构建 AI 产品。