{"id":315076,"date":"2020-12-17T21:00:41","date_gmt":"2020-12-17T21:00:41","guid":{"rendered":"http:\/\/savepearlharbor.com\/?p=315076"},"modified":"-0001-11-30T00:00:00","modified_gmt":"-0001-11-29T21:00:00","slug":"","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/savepearlharbor.com\/?p=315076","title":{"rendered":"\u041c\u044b \u0441\u043a\u0430\u0447\u0430\u043b\u0438 10 \u043c\u0438\u043b\u043b\u0438\u043e\u043d\u043e\u0432 Jupyter-\u043d\u043e\u0443\u0442\u0431\u0443\u043a\u043e\u0432 \u0441 Github \u2014 \u0438 \u0432\u043e\u0442 \u0447\u0442\u043e \u043c\u044b \u0432\u044b\u044f\u0441\u043d\u0438\u043b\u0438"},"content":{"rendered":"\n<div class=\"post__text post__text_v2\" id=\"post-content-body\">\n<p>\u041f\u0440\u0438\u0432\u0435\u0442, \u0425\u0430\u0431\u0440!&nbsp;<\/p>\n<p>\u041d\u0430 \u0441\u0432\u044f\u0437\u0438 \u043a\u043e\u043c\u0430\u043d\u0434\u0430 <a href=\"https:\/\/datalore.jetbrains.com\/\"><u>Datalore by JetBrains<\/u><\/a>. \u0425\u043e\u0442\u0438\u043c \u043f\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438\u0442\u044c\u0441\u044f \u0441 \u0432\u0430\u043c\u0438 \u0440\u0435\u0437\u0443\u043b\u044c\u0442\u0430\u0442\u0430\u043c\u0438 \u0430\u043d\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430 \u043d\u0435\u0441\u043a\u043e\u043b\u044c\u043a\u0438\u0445 \u043c\u0438\u043b\u043b\u0438\u043e\u043d\u043e\u0432 \u043f\u0443\u0431\u043b\u0438\u0447\u043d\u043e \u0434\u043e\u0441\u0442\u0443\u043f\u043d\u044b\u0445 \u0440\u0435\u043f\u043e\u0437\u0438\u0442\u043e\u0440\u0438\u0435\u0432 Github \u0441 Jupyter-\u043d\u043e\u0443\u0442\u0431\u0443\u043a\u0430\u043c\u0438. \u041c\u044b \u0441\u043a\u0430\u0447\u0430\u043b\u0438 \u043d\u043e\u0443\u0442\u0431\u0443\u043a\u0438, \u0447\u0442\u043e\u0431\u044b \u043d\u0435\u043c\u043d\u043e\u0433\u043e \u0431\u043e\u043b\u044c\u0448\u0435 \u0443\u0437\u043d\u0430\u0442\u044c \u0432 \u0446\u0438\u0444\u0440\u0430\u0445 \u043e \u0442\u0435\u043a\u0443\u0449\u0435\u043c \u0441\u0442\u0430\u0442\u0443\u0441\u0435, \u043f\u043e\u0436\u0430\u043b\u0443\u0439, \u0441\u0430\u043c\u043e\u0433\u043e \u043f\u043e\u043f\u0443\u043b\u044f\u0440\u043d\u043e\u0433\u043e \u0438\u043d\u0441\u0442\u0440\u0443\u043c\u0435\u043d\u0442\u0430 \u0434\u043b\u044f data science.<\/p>\n<figure class=\"full-width\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/getpro\/habr\/upload_files\/b7d\/928\/6fa\/b7d9286fa0a13c9ada4b4ba0e5ef8b0d.png\" width=\"1281\" height=\"800\"><figcaption><\/figcaption><\/figure>\n<\/p>\n<p>\u0412\u0434\u043e\u0445\u043d\u043e\u0432\u0438\u0432\u0448\u0438\u0441\u044c <a href=\"https:\/\/blog.jupyter.org\/we-analyzed-1-million-jupyter-notebooks-now-you-can-too-guest-post-8116a964b536\"><u>\u0438\u0441\u0441\u043b\u0435\u0434\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435\u043c<\/u><\/a>, \u043f\u0440\u043e\u0432\u0435\u0434\u0435\u043d\u043d\u044b\u043c \u043a\u043e\u043c\u0430\u043d\u0434\u043e\u0439 Design Lab \u0438\u0437 UC San Diego, \u043c\u044b \u0434\u0432\u0430\u0436\u0434\u044b \u0441\u043a\u0430\u0447\u0430\u043b\u0438 Jupyter-\u043d\u043e\u0443\u0442\u0431\u0443\u043a\u0438: \u0432 \u043e\u043a\u0442\u044f\u0431\u0440\u0435 2019 \u0438 \u0432 \u043e\u043a\u0442\u044f\u0431\u0440\u0435 2020.&nbsp;<\/p>\n<p>\u0414\u0432\u0430 \u0433\u043e\u0434\u0430 \u043d\u0430\u0437\u0430\u0434 \u0432 \u043e\u0442\u043a\u0440\u044b\u0442\u043e\u043c \u0434\u043e\u0441\u0442\u0443\u043f\u0435 \u0431\u044b\u043b\u043e 1,23 \u043c\u0438\u043b\u043b\u0438\u043e\u043d\u0430 \u043d\u043e\u0443\u0442\u0431\u0443\u043a\u043e\u0432. \u0412 \u043e\u043a\u0442\u044f\u0431\u0440\u0435 2020 \u0433\u043e\u0434\u0430 \u0447\u0438\u0441\u043b\u043e \u043d\u043e\u0443\u0442\u0431\u0443\u043a\u043e\u0432 \u0432\u044b\u0440\u043e\u0441\u043b\u043e \u0432 8 \u0440\u0430\u0437, \u0438 \u043c\u044b \u0441\u043c\u043e\u0433\u043b\u0438 \u0441\u043a\u0430\u0447\u0430\u0442\u044c 9,72 \u043c\u0438\u043b\u043b\u0438\u043e\u043d\u0430 \u0444\u0430\u0439\u043b\u043e\u0432. \u042d\u0442\u043e\u0442 \u0434\u0430\u0442\u0430\u0441\u0435\u0442 \u043c\u044b \u0441\u0434\u0435\u043b\u0430\u043b\u0438 \u043f\u0443\u0431\u043b\u0438\u0447\u043d\u044b\u043c \u2014 \u0438\u043d\u0441\u0442\u0440\u0443\u043a\u0446\u0438\u044e \u043f\u043e \u0441\u043a\u0430\u0447\u0438\u0432\u0430\u043d\u0438\u044e \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u043d\u0430\u0439\u0442\u0438 \u0432 \u043a\u043e\u043d\u0446\u0435 \u043f\u043e\u0441\u0442\u0430.<\/p>\n<p>\u0412\u0441\u0435 \u0446\u0438\u0444\u0440\u044b \u0438 \u0433\u0440\u0430\u0444\u0438\u043a\u0438 \u0431\u044b\u043b\u0438 \u043f\u043e\u0434\u0441\u0447\u0438\u0442\u0430\u043d\u044b \u0432 \u044d\u0442\u043e\u043c <a href=\"https:\/\/view.datalore.jetbrains.com\/notebook\/F7aMWFiuETFIWCo9BoxAtv\/\">Datalore \u043d\u043e\u0443\u0442\u0431\u0443\u043a\u0435<\/a>. <a href=\"https:\/\/datalore.jetbrains.com\/\"><u>Datalore<\/u><\/a> \u2014 \u044d\u0442\u043e \u043e\u043d\u043b\u0430\u0439\u043d Jupyter-\u043d\u043e\u0443\u0442\u0431\u0443\u043a\u0438 \u0441 \u0443\u043c\u043d\u043e\u0439 \u043f\u043e\u0434\u0434\u0435\u0440\u0436\u043a\u043e\u0439 \u043a\u043e\u0434\u0430, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0435 \u043c\u044b \u0434\u0435\u043b\u0430\u0435\u043c \u0432 JetBrains. \u0412\u044b \u043c\u043e\u0436\u0435\u0442\u0435 \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u0442\u044c \u043a\u043e\u043f\u0438\u044e \u043d\u043e\u0443\u0442\u0431\u0443\u043a\u0430, \u043f\u0435\u0440\u0435\u0439\u0434\u044f \u043f\u043e \u0441\u0441\u044b\u043b\u043a\u0435, \u0438 \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0430\u0442\u044c \u0441 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u043c\u0438 \u0432 Datalore.<\/p>\n<p>\u041c\u044b \u0431\u0443\u0434\u0435\u043c \u0440\u0430\u0434\u044b, \u0435\u0441\u043b\u0438 \u0432\u044b \u0437\u0430\u0445\u043e\u0442\u0438\u0442\u0435 \u043f\u043e\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0430\u0442\u044c \u0441 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u043c\u0438 \u0438 \u043f\u0440\u043e\u0432\u0435\u0441\u0442\u0438 \u0441\u043e\u0431\u0441\u0442\u0432\u0435\u043d\u043d\u044b\u0439 \u0430\u043d\u0430\u043b\u0438\u0437. \u0414\u0435\u043b\u0438\u0442\u0435\u0441\u044c \u0441 \u043d\u0430\u043c\u0438 \u0440\u0435\u0437\u0443\u043b\u044c\u0442\u0430\u0442\u0430\u043c\u0438, \u043e\u0442\u043c\u0435\u0447\u0430\u044f \u0432 \u0422\u0432\u0438\u0442\u0442\u0435\u0440\u0435 <a href=\"https:\/\/twitter.com\/JBDatalore\">@JBDatalore<\/a> \u0438\u043b\u0438 \u043d\u0430\u043f\u0438\u0441\u0430\u0432 \u043d\u0430\u043c \u043d\u0430 <a href=\"mailto:contact@datalore.jetbrains.com\"><u>contact@datalore.jetbrains.com<\/u><\/a>.&nbsp;<\/p>\n<p>\u0422\u0435\u043f\u0435\u0440\u044c \u043f\u0435\u0440\u0435\u0439\u0434\u0435\u043c \u043a \u0446\u0438\u0444\u0440\u0430\u043c.<\/p>\n<h2>\u042f\u0437\u044b\u043a data science<\/h2>\n<p>\u041d\u0435\u0441\u043c\u043e\u0442\u0440\u044f \u043d\u0430 \u0431\u043e\u043b\u044c\u0448\u043e\u0439 \u0440\u043e\u0441\u0442 \u043f\u043e\u043f\u0443\u043b\u044f\u0440\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438 R \u0438 Julia \u0432 \u043f\u043e\u0441\u043b\u0435\u0434\u043d\u0438\u0435 \u0433\u043e\u0434\u044b, Python \u043e\u0441\u0442\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f \u043b\u0438\u0434\u0438\u0440\u0443\u044e\u0449\u0438\u043c \u043f\u0440\u043e\u0433\u0440\u0430\u043c\u043c\u043d\u044b\u043c \u044f\u0437\u044b\u043a\u043e\u043c \u0434\u043b\u044f Jupyter-\u043d\u043e\u0443\u0442\u0431\u0443\u043a\u043e\u0432.<\/p>\n<p>\u041f\u043e\u043c\u0438\u043c\u043e \u044d\u0442\u043e\u0433\u043e \u0432\u0441\u0442\u0440\u0435\u0447\u0430\u044e\u0442\u0441\u044f \u043d\u043e\u0443\u0442\u0431\u0443\u043a\u0438, \u043d\u0430\u043f\u0438\u0441\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435 \u043d\u0430 Bash, MatLab \u0438 Scilab, \u0430 \u0442\u0430\u043a\u0436\u0435 \u043d\u0430 \u044f\u0437\u044b\u043a\u0430\u0445, \u0441 \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u043c\u0438 \u043d\u043e\u0443\u0442\u0431\u0443\u043a\u0438 \u0430\u0441\u0441\u043e\u0446\u0438\u0438\u0440\u0443\u044e\u0442\u0441\u044f, \u043f\u043e\u0436\u0430\u043b\u0443\u0439, \u0432 \u043f\u043e\u0441\u043b\u0435\u0434\u043d\u044e\u044e \u043e\u0447\u0435\u0440\u0435\u0434\u044c: Scala, C++ \u0438 Java.<\/p>\n<p>\u041d\u0430 \u0433\u0440\u0430\u0444\u0438\u043a\u0435 \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u043f\u043e\u0441\u043c\u043e\u0442\u0440\u0435\u0442\u044c \u0440\u0430\u0441\u043f\u0440\u0435\u0434\u0435\u043b\u0435\u043d\u0438\u0435 \u044f\u0437\u044b\u043a\u043e\u0432 \u043f\u0440\u043e\u0433\u0440\u0430\u043c\u043c\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f \u0432 \u043d\u043e\u0443\u0442\u0431\u0443\u043a\u0430\u0445. \u041d\u043e\u0443\u0442\u0431\u0443\u043a\u0438, \u044f\u0437\u044b\u043a \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0445 \u043d\u0435 \u0431\u044b\u043b \u0443\u043a\u0430\u0437\u0430\u043d \u0432 \u043c\u0435\u0442\u0430\u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445, \u043e\u0442\u043d\u043e\u0441\u044f\u0442\u0441\u044f \u043a \u043a\u0430\u0442\u0435\u0433\u043e\u0440\u0438\u0438 \u201cnan\u201d.<\/p>\n<figure class=\"full-width\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/getpro\/habr\/upload_files\/033\/8e8\/7ae\/0338e87ae13ad315989b0e2a2188e2ce.png\" width=\"1163\" height=\"610\"><figcaption><\/figcaption><\/figure>\n<\/p>\n<p>\u0412 \u0442\u0430\u0431\u043b\u0438\u0447\u043a\u0435 \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u0443\u0432\u0438\u0434\u0435\u0442\u044c \u0440\u0430\u0437\u043d\u0438\u0446\u0443 \u0432 \u043f\u0440\u043e\u0446\u0435\u043d\u0442\u0430\u0445 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f Python 2 \u0438 Python 3 \u0432 \u043d\u043e\u0443\u0442\u0431\u0443\u043a\u0430\u0445 \u0432 2018, 2019 \u0438 2020 \u0433\u043e\u0434\u0430\u0445.<\/p>\n<div class=\"table\">\n<table>\n<tbody>\n<tr>\n<td>\n<\/td>\n<td>\n<p>Python 2<\/p>\n<\/td>\n<td>\n<p>Python 3<\/p>\n<\/td>\n<td>\n<p>Other languages<\/p>\n<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>\n<p>\u0418\u0441\u0441\u043b\u0435\u0434\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435 2018<\/p>\n<\/td>\n<td>\n<p>52,5%<\/p>\n<\/td>\n<td>\n<p>43,8%<\/p>\n<\/td>\n<td>\n<p>3,7%<\/p>\n<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>\n<p>\u0418\u0441\u0441\u043b\u0435\u0434\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435 2019 (JetBrains Datalore)<\/p>\n<\/td>\n<td>\n<p>18,1% (\u0432\u0441\u0435\u0433\u043e 1029 K)<\/p>\n<\/td>\n<td>\n<p>72,6% (\u0432\u0441\u0435\u0433\u043e 4128 K)<\/p>\n<\/td>\n<td>\n<p>9,3% (\u0432\u0441\u0435\u0433\u043e 529 K)<\/p>\n<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>\n<p>\u0418\u0441\u0441\u043b\u0435\u0434\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435 2020 (JetBrains Datalore)<\/p>\n<\/td>\n<td>\n<p>11,8% (\u0432\u0441\u0435\u0433\u043e 1154 K, +125 K \u043a 2019)<\/p>\n<\/td>\n<td>\n<p>79,3% (\u0432\u0441\u0435\u0433\u043e 7710 K, +3582 K \u043a 2019)<\/p>\n<\/td>\n<td>\n<p>10,8% (\u0432\u0441\u0435\u0433\u043e 1050 K, +521 K \u043a 2019)<\/p>\n<\/td>\n<\/tr>\n<\/tbody>\n<\/table>\n<\/div>\n<p><strong>\u041a\u043e\u043b\u0438\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u043e \u043d\u043e\u0443\u0442\u0431\u0443\u043a\u043e\u0432, \u043d\u0430\u043f\u0438\u0441\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u043d\u0430 Python 3, \u0443\u0432\u0435\u043b\u0438\u0447\u0438\u043b\u043e\u0441\u044c \u0441 2019 \u0433\u043e\u0434\u0430 \u043d\u0430 87%, \u0430 \u043a\u043e\u043b\u0438\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u043e \u043d\u043e\u0443\u0442\u0431\u0443\u043a\u043e\u0432 \u0441 Python 2 \u2014 \u043d\u0430 12%.<\/strong><\/p>\n<p>\u041d\u0430 \u0433\u0440\u0430\u0444\u0438\u043a\u0435 \u043d\u0438\u0436\u0435 \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u0443\u0432\u0438\u0434\u0435\u0442\u044c \u0440\u0430\u0441\u043f\u0440\u0435\u0434\u0435\u043b\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043a\u043e\u043b\u0438\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u0430 \u043d\u043e\u0443\u0442\u0431\u0443\u043a\u043e\u0432, \u043d\u0430\u043f\u0438\u0441\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u043d\u0430 Python \u0438 R, \u043f\u043e \u0432\u0435\u0440\u0441\u0438\u044f\u043c \u044f\u0437\u044b\u043a\u043e\u0432:<\/p>\n<figure class=\"full-width\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/getpro\/habr\/upload_files\/d69\/554\/240\/d69554240ae8e81548540e9d43addf39.png\" width=\"1174\" height=\"610\"><figcaption><\/figcaption><\/figure>\n<h2>\u0422\u043e\u043f \u0431\u0438\u0431\u043b\u0438\u043e\u0442\u0435\u043a data science<\/h2>\n<p>\u0427\u0442\u043e\u0431\u044b \u043f\u043e\u043c\u043e\u0447\u044c \u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u0435\u043b\u044f\u043c <a href=\"https:\/\/datalore.jetbrains.com\/\"><u>Datalore<\/u><\/a> \u043d\u0430\u0447\u0430\u0442\u044c \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0443 \u0441 \u043d\u043e\u0443\u0442\u0431\u0443\u043a\u0430\u043c\u0438 \u043a\u0430\u043a \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u0431\u044b\u0441\u0442\u0440\u0435\u0435, \u043c\u044b \u043f\u0440\u0435\u0434\u0443\u0441\u0442\u0430\u043d\u043e\u0432\u0438\u043b\u0438 \u0441\u0430\u043c\u044b\u0435 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u0435\u043c\u044b\u0435 Python-\u0431\u0438\u0431\u043b\u0438\u043e\u0442\u0435\u043a\u0438. \u0414\u043b\u044f \u044d\u0442\u043e\u0433\u043e \u043c\u044b \u043f\u043e\u0441\u0447\u0438\u0442\u0430\u043b\u0438 \u0441\u0442\u0430\u0442\u0438\u0441\u0442\u0438\u043a\u0443 \u0438\u043c\u043f\u043e\u0440\u0442\u043e\u0432 \u0432 \u0441\u043a\u0430\u0447\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 Jupyter-\u043d\u043e\u0443\u0442\u0431\u0443\u043a\u0430\u0445.<\/p>\n<p>\u041d\u0435 \u043e\u043a\u0430\u0437\u0430\u043b\u043e\u0441\u044c \u043d\u0435\u043e\u0436\u0438\u0434\u0430\u043d\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c\u044e, \u0447\u0442\u043e 60% \u043d\u043e\u0443\u0442\u0431\u0443\u043a\u043e\u0432 \u0441\u043e\u0434\u0435\u0440\u0436\u0430\u0442 \u0432 \u0441\u043f\u0438\u0441\u043a\u0435 \u0437\u0430\u0432\u0438\u0441\u0438\u043c\u043e\u0441\u0442\u0435\u0439 Numpy, 47% \u0438\u043c\u043f\u043e\u0440\u0442\u0438\u0440\u0443\u044e\u0442 Pandas \u0438 Matplotlib.<\/p>\n<p>\u0411\u043e\u043b\u0435\u0435 \u043f\u043e\u0434\u0440\u043e\u0431\u043d\u0443\u044e \u0438\u043d\u0444\u043e\u0440\u043c\u0430\u0446\u0438\u044e \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u0443\u0432\u0438\u0434\u0435\u0442\u044c \u043d\u0430 \u0433\u0440\u0430\u0444\u0438\u043a\u0435:<\/p>\n<figure class=\"full-width\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/getpro\/habr\/upload_files\/e05\/59d\/f7e\/e0559df7e78e703511144589d1bbda38.png\" width=\"1453\" height=\"610\"><figcaption><\/figcaption><\/figure>\n<p>\u0421\u0430\u043c\u044b\u0435 \u043f\u043e\u043f\u0443\u043b\u044f\u0440\u043d\u044b\u0435 \u043a\u043e\u043c\u0431\u0438\u043d\u0430\u0446\u0438\u0438 \u0431\u0438\u0431\u043b\u0438\u043e\u0442\u0435\u043a:<\/p>\n<figure class=\"full-width\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/getpro\/habr\/upload_files\/da0\/e30\/6e4\/da0e306e4ecf52705dcc6dceba5b2d43.png\" width=\"1477\" height=\"656\"><figcaption><\/figcaption><\/figure>\n<h2>\u0420\u043e\u0441\u0442 PyTorch \u0438 TensorFlow<\/h2>\n<p>\u0427\u043b\u0435\u043d\u044b \u043d\u0430\u0448\u0435\u0439 \u043a\u043e\u043c\u0430\u043d\u0434\u044b \u0438\u043d\u0442\u0435\u0440\u0435\u0441\u0443\u044e\u0442\u0441\u044f \u0431\u0438\u0431\u043b\u0438\u043e\u0442\u0435\u043a\u0430\u043c\u0438 \u0434\u043b\u044f \u0433\u043b\u0443\u0431\u0438\u043d\u043d\u043e\u0433\u043e \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f, \u0438 \u043c\u044b \u0440\u0435\u0448\u0438\u043b\u0438 \u0441\u0440\u0430\u0432\u043d\u0438\u0442\u044c \u0440\u043e\u0441\u0442 \u0431\u0438\u0431\u043b\u0438\u043e\u0442\u0435\u043a PyTorch \u0438 TensorFlow.<\/p>\n<p>\u0418\u0437 \u0442\u0430\u0431\u043b\u0438\u0446\u044b \u043d\u0438\u0436\u0435 \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u0443\u0432\u0438\u0434\u0435\u0442\u044c, \u0447\u0442\u043e \u0447\u0438\u0441\u043b\u043e \u0438\u043c\u043f\u043e\u0440\u0442\u043e\u0432 \u0443 PyTorch \u0440\u0430\u0441\u0442\u0435\u0442 \u0437\u043d\u0430\u0447\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e \u0431\u044b\u0441\u0442\u0440\u0435\u0435, \u0447\u0435\u043c \u0443 TensorFlow.<\/p>\n<p>\u0412 \u0442\u043e \u0436\u0435 \u0432\u0440\u0435\u043c\u044f \u043d\u0443\u0436\u043d\u043e \u0443\u0447\u0438\u0442\u044b\u0432\u0430\u0442\u044c, \u0447\u0442\u043e \u0431\u0438\u0431\u043b\u0438\u043e\u0442\u0435\u043a\u0430 Keras \u043c\u043e\u0436\u0435\u0442 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c TensorFlow \u0432 \u043a\u0430\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u0435 \u0442\u0440\u0430\u043d\u0437\u0438\u0442\u0438\u0432\u043d\u043e\u0439 \u0437\u0430\u0432\u0438\u0441\u0438\u043c\u043e\u0441\u0442\u0438, \u0430 Fast.ai \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u0435\u0442 PyTorch \u0432 \u043a\u0430\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u0435 \u0437\u0430\u0432\u0438\u0441\u0438\u043c\u043e\u0441\u0442\u0438. \u042d\u0442\u043e \u043e\u0437\u043d\u0430\u0447\u0430\u0435\u0442, \u0447\u0442\u043e \u0441\u043a\u043e\u0440\u043e\u0441\u0442\u044c \u0440\u043e\u0441\u0442\u0430 TensorFlow, \u0432\u0435\u0440\u043e\u044f\u0442\u043d\u043e, \u0432\u044b\u0448\u0435, \u043d\u043e \u043c\u044b \u043d\u0435 \u043c\u043e\u0436\u0435\u043c \u0433\u043e\u0432\u043e\u0440\u0438\u0442\u044c \u0441 \u0443\u0432\u0435\u0440\u0435\u043d\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c\u044e, \u043a\u0430\u043a\u0430\u044f \u0438\u0437 \u0431\u0438\u0431\u043b\u0438\u043e\u0442\u0435\u043a \u0431\u043e\u043b\u044c\u0448\u0435 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043b\u0430\u0441\u044c \u0432 \u043f\u043e\u0441\u043b\u0435\u0434\u043d\u0438\u0435 \u0433\u043e\u0434\u044b.<\/p>\n<div class=\"table\">\n<table>\n<tbody>\n<tr>\n<td data-colwidth=\"211\" width=\"211\">\n<\/td>\n<td>\n<p>TensorFlow<\/p>\n<\/td>\n<td>\n<p>Keras<\/p>\n<\/td>\n<td>\n<p>PyTorch<\/p>\n<\/td>\n<td>\n<p>Fastai<\/p>\n<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td data-colwidth=\"211\" width=\"211\">\n<p>\u0418\u0441\u0441\u043b\u0435\u0434\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435 2019 (JetBrains Datalore)<\/p>\n<\/td>\n<td>\n<p>321 K<\/p>\n<\/td>\n<td>\n<p>231 K<\/p>\n<\/td>\n<td>\n<p>110 K<\/p>\n<\/td>\n<td>\n<p>19 K<\/p>\n<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td data-colwidth=\"211\" width=\"211\">\n<p>\u0418\u0441\u0441\u043b\u0435\u0434\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435 2020<\/p>\n<p>(JetBrains Datalore)<\/p>\n<\/td>\n<td>\n<p>430 K (+34%)<\/p>\n<\/td>\n<td>\n<p>367 K(+59%)<\/p>\n<\/td>\n<td>\n<p>253 K(+130%)<\/p>\n<\/td>\n<td>\n<p>25 K(+32%)<\/p>\n<\/td>\n<\/tr>\n<\/tbody>\n<\/table>\n<\/div>\n<h2>\u0421\u043e\u0434\u0435\u0440\u0436\u0430\u043d\u0438\u0435 \u044f\u0447\u0435\u0435\u043a \u0432 \u043d\u043e\u0443\u0442\u0431\u0443\u043a\u0430\u0445<\/h2>\n<p>\u041d\u0435\u043c\u043d\u043e\u0433\u043e \u043e\u0431\u0449\u0438\u0445 \u0446\u0438\u0444\u0440 \u043e\u0442\u043d\u043e\u0441\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e \u044f\u0447\u0435\u0435\u043a (\u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435 \u043f\u043e\u0434\u0441\u0447\u0438\u0442\u0430\u043d\u044b \u0434\u043b\u044f \u043d\u043e\u0443\u0442\u0431\u0443\u043a\u043e\u0432, \u043d\u0430\u043f\u0438\u0441\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u043d\u0430 Python 3.6 \u0438 \u0432\u044b\u0448\u0435):<\/p>\n<ul>\n<li>\n<p>71,90% \u043d\u043e\u0443\u0442\u0431\u0443\u043a\u043e\u0432 \u0441\u043e\u0434\u0435\u0440\u0436\u0430\u0442 Markdown.<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>42,13% \u043d\u043e\u0443\u0442\u0431\u0443\u043a\u043e\u0432 \u0441\u043e\u0434\u0435\u0440\u0436\u0430\u0442 \u0433\u0440\u0430\u0444\u0438\u043a\u0438 \u0438\u043b\u0438 \u043a\u0430\u0440\u0442\u0438\u043d\u043a\u0438 \u0432 output.<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>12,34% \u043d\u043e\u0443\u0442\u0431\u0443\u043a\u043e\u0432 \u0441\u043e\u0434\u0435\u0440\u0436\u0430\u0442 LaTex.<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>19,77% \u043d\u043e\u0443\u0442\u0431\u0443\u043a\u043e\u0432 \u0441\u043e\u0434\u0435\u0440\u0436\u0430\u0442 HTML.<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>20,63% \u043d\u043e\u0443\u0442\u0431\u0443\u043a\u043e\u0432 \u0441\u043e\u0434\u0435\u0440\u0436\u0430\u0442 \u043a\u043e\u0434 \u0432\u043d\u0443\u0442\u0440\u0438 Markdown.<\/p>\n<\/li>\n<\/ul>\n<p>Markdown \u043e\u0447\u0435\u043d\u044c \u0448\u0438\u0440\u043e\u043a\u043e \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u0435\u0442\u0441\u044f \u0432 Jupyter-\u043d\u043e\u0443\u0442\u0431\u0443\u043a\u0430\u0445. <strong>50% \u043d\u043e\u0443\u0442\u0431\u0443\u043a\u043e\u0432 \u0441\u043e\u0434\u0435\u0440\u0436\u0430\u0442 \u0431\u043e\u043b\u0435\u0435 4 \u044f\u0447\u0435\u0435\u043a Markdown \u0438 \u0431\u043e\u043b\u0435\u0435 14 \u044f\u0447\u0435\u0435\u043a \u043a\u043e\u0434\u0430.<\/strong>&nbsp;<\/p>\n<p>\u0413\u0440\u0430\u0444\u0438\u043a\u0438 \u043d\u0438\u0436\u0435 \u043f\u043e\u043a\u0430\u0437\u044b\u0432\u0430\u044e\u0442 \u0440\u0430\u0441\u043f\u0440\u0435\u0434\u0435\u043b\u0435\u043d\u0438\u044f Markdown-\u044f\u0447\u0435\u0435\u043a \u0438 \u044f\u0447\u0435\u0435\u043a \u0441 \u043a\u043e\u0434\u043e\u043c:<\/p>\n<figure class=\"full-width\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/getpro\/habr\/upload_files\/9a3\/139\/7c4\/9a31397c431a770c872a801e36f652f2.png\" width=\"1198\" height=\"610\"><figcaption><\/figcaption><\/figure>\n<figure class=\"full-width\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/getpro\/habr\/upload_files\/ac1\/167\/a59\/ac1167a5981bdb03a9d056ad6bec4e4c.png\" width=\"1198\" height=\"610\"><figcaption><\/figcaption><\/figure>\n<p>\u041d\u0430 \u0433\u0440\u0430\u0444\u0438\u043a\u0435 \u043d\u0438\u0436\u0435 \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u0443\u0432\u0438\u0434\u0435\u0442\u044c \u0440\u0430\u0441\u043f\u0440\u0435\u0434\u0435\u043b\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043a\u043e\u043b\u0438\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u0430 \u0441\u0442\u0440\u043e\u043a \u043a\u043e\u0434\u0430. \u0425\u043e\u0442\u044f \u0441\u0443\u0449\u0435\u0441\u0442\u0432\u0443\u044e\u0442 \u043e\u0442\u0434\u0435\u043b\u044c\u043d\u044b\u0435 \u044d\u043a\u0437\u0435\u043c\u043f\u043b\u044f\u0440\u044b \u043d\u043e\u0443\u0442\u0431\u0443\u043a\u043e\u0432, \u0438\u043c\u0435\u044e\u0449\u0438\u0435 \u0431\u043e\u043b\u0435\u0435 25 000 \u0441\u0442\u0440\u043e\u043a \u043a\u043e\u0434\u0430, <strong>95% \u043d\u043e\u0443\u0442\u0431\u0443\u043a\u043e\u0432 \u0441\u043e\u0434\u0435\u0440\u0436\u0430\u0442 \u043c\u0435\u043d\u0435\u0435 465 \u0441\u0442\u0440\u043e\u043a<\/strong>:<\/p>\n<figure class=\"full-width\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/getpro\/habr\/upload_files\/99e\/010\/87b\/99e01087bc3912a49346688e757b1fe6.png\" width=\"1198\" height=\"610\"><figcaption><\/figcaption><\/figure>\n<p>\u0418\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435 \u0433\u0440\u0430\u0444\u0438\u043a\u043e\u0432 \u0442\u043e\u0436\u0435 \u043f\u043e\u043f\u0443\u043b\u044f\u0440\u043d\u043e. \u0412\u044b\u0448\u0435 \u043c\u044b \u0443\u043f\u043e\u043c\u0438\u043d\u0430\u043b\u0438, \u0447\u0442\u043e 42% \u043d\u043e\u0443\u0442\u0431\u0443\u043a\u043e\u0432 \u0441\u043e\u0434\u0435\u0440\u0436\u0430\u0442 \u0432\u0438\u0437\u0443\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u0438. <strong>10% \u044d\u0442\u0438\u0445 \u043d\u043e\u0443\u0442\u0431\u0443\u043a\u043e\u0432 \u0441\u043e\u0434\u0435\u0440\u0436\u0430\u0442 \u0431\u043e\u043b\u0435\u0435 8 \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u0439.<\/strong><\/p>\n<figure class=\"full-width\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/getpro\/habr\/upload_files\/6d7\/2e0\/fa0\/6d72e0fa00d47c67a8676dd3dfdc6b3a.png\" width=\"1198\" height=\"610\"><figcaption><\/figcaption><\/figure>\n<h2>\u0412\u043e\u0441\u043f\u0440\u043e\u0438\u0437\u0432\u043e\u0434\u0438\u043c\u043e\u0441\u0442\u044c Jupyter-\u043d\u043e\u0443\u0442\u0431\u0443\u043a\u043e\u0432<\/h2>\n<p>\u0414\u043b\u044f Jupyter-\u043d\u043e\u0443\u0442\u0431\u0443\u043a\u043e\u0432 \u0441\u0443\u0449\u0435\u0441\u0442\u0432\u0443\u0435\u0442 \u043f\u0440\u043e\u0431\u043b\u0435\u043c\u0430 \u2014 \u043d\u0435 \u0432\u0441\u0435\u0433\u0434\u0430 \u0433\u043e\u0442\u043e\u0432\u044b\u0439 \u043d\u043e\u0443\u0442\u0431\u0443\u043a \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u0432\u043e\u0441\u043f\u0440\u043e\u0438\u0437\u0432\u0435\u0441\u0442\u0438. \u0417\u0430\u0447\u0430\u0441\u0442\u0443\u044e \u044d\u0442\u043e \u043e\u0437\u043d\u0430\u0447\u0430\u0435\u0442, \u0447\u0442\u043e \u044f\u0447\u0435\u0439\u043a\u0438 \u0431\u044b\u043b\u0438 \u0432\u044b\u043f\u043e\u043b\u043d\u0435\u043d\u044b \u0430\u0432\u0442\u043e\u0440\u043e\u043c \u043d\u0435 \u0432 \u043f\u0440\u044f\u043c\u043e\u0439 \u043f\u043e\u0441\u043b\u0435\u0434\u043e\u0432\u0430\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438. \u041c\u044b \u043f\u0440\u043e\u0432\u0435\u0440\u0438\u043b\u0438 \u043f\u043e\u0440\u044f\u0434\u043e\u043a \u0432\u044b\u043f\u043e\u043b\u043d\u0435\u043d\u0438\u044f \u044f\u0447\u0435\u0435\u043a \u043a\u043e\u0434\u0430 \u0432\u0441\u0435\u0445 \u0434\u043e\u0441\u0442\u0443\u043f\u043d\u044b\u0445 Jupyter-\u043d\u043e\u0443\u0442\u0431\u0443\u043a\u043e\u0432 \u0438 \u0432\u044b\u044f\u0441\u043d\u0438\u043b\u0438, \u0447\u0442\u043e <strong>36% Jupyter-\u043d\u043e\u0443\u0442\u0431\u0443\u043a\u043e\u0432 \u0432\u044b\u043f\u043e\u043b\u043d\u0435\u043d\u044b \u0432 \u043d\u0435\u043b\u0438\u043d\u0435\u0439\u043d\u043e\u043c \u043f\u043e\u0440\u044f\u0434\u043a\u0435, <\/strong>\u0442. \u0435. \u043f\u0440\u0438 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u043d\u0435\u043d\u0438\u0438 \u043a\u043e\u0434\u0430 \u043b\u0438\u043d\u0435\u0439\u043d\u043e \u0440\u0435\u0437\u0443\u043b\u044c\u0442\u0430\u0442 \u0432\u044b\u043f\u043e\u043b\u043d\u0435\u043d\u0438\u044f \u043c\u043e\u0436\u0435\u0442 \u043e\u0442\u043b\u0438\u0447\u0430\u0442\u044c\u0441\u044f.<\/p>\n<p>\u041c\u044b \u0441\u0442\u0430\u043b\u0438 \u0441\u043c\u043e\u0442\u0440\u0435\u0442\u044c \u0434\u0435\u0442\u0430\u043b\u044c\u043d\u0435\u0435, \u0437\u0430\u0432\u0438\u0441\u0438\u0442 \u043b\u0438 \u043f\u043e\u0440\u044f\u0434\u043e\u043a \u0432\u044b\u043f\u043e\u043b\u043d\u0435\u043d\u0438\u044f \u043a\u043e\u0434\u0430 \u0432 \u043d\u043e\u0443\u0442\u0431\u0443\u043a\u0435 \u043e\u0442 \u043a\u043e\u043b\u0438\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u0430 Markdown-\u044f\u0447\u0435\u0435\u043a \u0438 \u044f\u0447\u0435\u0435\u043a \u043a\u043e\u0434\u0430. \u041d\u0435 \u0443\u0434\u0438\u0432\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e, \u043d\u043e \u043e\u043a\u0430\u0437\u0430\u043b\u043e\u0441\u044c, \u0447\u0442\u043e, \u0447\u0435\u043c \u043c\u0435\u043d\u044c\u0448\u0435 \u044f\u0447\u0435\u0435\u043a \u043a\u043e\u0434\u0430 \u0432 \u043d\u043e\u0443\u0442\u0431\u0443\u043a\u0435, \u0442\u0435\u043c \u043c\u0435\u043d\u044c\u0448\u0435 \u0432\u0435\u0440\u043e\u044f\u0442\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c, \u0447\u0442\u043e \u043a\u043e\u0434 \u0432\u044b\u043f\u043e\u043b\u043d\u0435\u043d \u0432 \u043b\u0438\u043d\u0435\u0439\u043d\u043e\u043c \u043f\u043e\u0440\u044f\u0434\u043a\u0435.<\/p>\n<figure class=\"full-width\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/getpro\/habr\/upload_files\/a77\/6de\/899\/a776de899dd967aa902c02d39353c2d4.png\" width=\"1181\" height=\"610\"><figcaption><\/figcaption><\/figure>\n<\/p>\n<p>\u041a\u043e\u043b\u0438\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u043e Jupyter-\u043d\u043e\u0443\u0442\u0431\u0443\u043a\u043e\u0432 \u043d\u0435\u0432\u0435\u0440\u043e\u044f\u0442\u043d\u043e \u0432\u044b\u0440\u043e\u0441\u043b\u043e \u0437\u0430 \u043f\u043e\u0441\u043b\u0435\u0434\u043d\u0438\u0435 \u0433\u043e\u0434\u044b, \u0438 \u0432 \u044d\u0442\u043e\u043c \u0438\u0441\u0441\u043b\u0435\u0434\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0438 \u043c\u044b \u043f\u043e\u0441\u0442\u0430\u0440\u0430\u043b\u0438\u0441\u044c \u043f\u043e\u0431\u043e\u043b\u044c\u0448\u0435 \u0443\u0437\u043d\u0430\u0442\u044c \u043e\u0431 \u044d\u0442\u043e\u043c \u043e\u0447\u0435\u043d\u044c \u043f\u043e\u043f\u0443\u043b\u044f\u0440\u043d\u043e\u043c \u0438\u043d\u0441\u0442\u0440\u0443\u043c\u0435\u043d\u0442\u0435 \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u044b \u043d\u0430\u0434 \u0437\u0430\u0434\u0430\u0447\u0430\u043c\u0438 data science.&nbsp;<\/p>\n<p>\u041c\u044b \u043d\u0430\u0434\u0435\u0435\u043c\u0441\u044f, \u0447\u0442\u043e \u0441\u0442\u0430\u0442\u044c\u044f \u0431\u044b\u043b\u0430 \u0434\u043b\u044f \u0432\u0430\u0441 \u0438\u043d\u0442\u0435\u0440\u0435\u0441\u043d\u043e\u0439 \u0438 \u0432\u0434\u043e\u0445\u043d\u043e\u0432\u0438\u043b\u0430 \u043d\u0430 \u0434\u0430\u043b\u044c\u043d\u0435\u0439\u0448\u0438\u0439 \u0430\u043d\u0430\u043b\u0438\u0437. \u041f\u043e\u0441\u043c\u043e\u0442\u0440\u0435\u0442\u044c, \u043a\u0430\u043a \u043c\u044b \u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0438\u043b\u0438 \u0433\u0440\u0430\u0444\u0438\u043a\u0438 \u0438 \u0446\u0438\u0444\u0440\u044b, \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u0432 \u044d\u0442\u043e\u043c <a href=\"https:\/\/view.datalore.jetbrains.com\/notebook\/F7aMWFiuETFIWCo9BoxAtv\/\">Datalore-\u043d\u043e\u0443\u0442\u0431\u0443\u043a\u0435<\/a>.<\/p>\n<h2>\u0421\u0441\u044b\u043b\u043a\u0438<\/h2>\n<p><a href=\"http:\/\/adamrule.com\/files\/papers\/chi2018.pdf\">\u041f\u0440\u0435\u0434\u044b\u0434\u0443\u0449\u0435\u0435 \u0438\u0441\u0441\u043b\u0435\u0434\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435 2018 \u0433\u043e\u0434\u0430<\/a><\/p>\n<p><a href=\"https:\/\/view.datalore.jetbrains.com\/notebook\/F7aMWFiuETFIWCo9BoxAtv\/%20\">\u041d\u043e\u0443\u0442\u0431\u0443\u043a \u0432 Datalore \u0441 \u043f\u0440\u0435\u0434\u043e\u0431\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0430\u043d\u043d\u044b\u043c\u0438 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u043c\u0438<\/a><\/p>\n<p>\u0418\u043d\u0441\u0442\u0440\u0443\u043a\u0446\u0438\u044f \u043f\u043e \u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044e \u0434\u043e\u0441\u0442\u0443\u043f\u0430 \u043a \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u043c:<\/p>\n<ol>\n<li>\n<p><em>\u0421\u043a\u0430\u0447\u0430\u0439\u0442\u0435 \u043e\u0440\u0438\u0433\u0438\u043d\u0430\u043b\u044c\u043d\u044b\u0439 \u0434\u0430\u0442\u0430\u0441\u0435\u0442:<\/em><\/p>\n<ol>\n<li>\n<p><em>\u0421\u0441\u044b\u043b\u043a\u0430 \u0434\u043b\u044f \u0441\u043a\u0430\u0447\u0438\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f \u0438\u0441\u0445\u043e\u0434\u043d\u044b\u0445 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0438\u0437 \u0431\u0430\u043a\u0435\u0442\u0430 (10 \u043c\u043b\u043d \u0444\u0430\u0439\u043b\u043e\u0432, 4,4 \u0422\u0411): <\/em><a href=\"https:\/\/github-notebooks-update1.s3-eu-west-1.amazonaws.com\/\"><em>https:\/\/github-notebooks-update1.s3-eu-west-1.amazonaws.com\/<\/em><\/a><\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><em>\u041f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0441\u043f\u0438\u0441\u043a\u0430 \u0444\u0430\u0439\u043b\u043e\u0432 c \u043f\u043e\u043c\u043e\u0449\u044c\u044e AWS S3 API \u043c\u043e\u0436\u0435\u0442 \u0437\u0430\u043d\u044f\u0442\u044c \u0432\u0440\u0435\u043c\u044f, \u043f\u043e\u044d\u0442\u043e\u043c\u0443 \u0432\u043e\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u0439\u0442\u0435\u0441\u044c \u044d\u0442\u0438\u043c JSON \u0441\u043e \u0432\u0441\u0435\u043c\u0438 \u0438\u043c\u0435\u043d\u0430\u043c\u0438 \u0444\u0430\u0439\u043b\u043e\u0432: <\/em><a href=\"https:\/\/github-notebooks-samples.s3-eu-west-1.amazonaws.com\/ntbs_list.json\"><em><u>https:\/\/github-notebooks-samples.s3-eu-west-1.amazonaws.com\/ntbs<\/u><\/em>list.json<\/a><\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>\u0414\u043e\u0431\u0430\u0432\u044c\u0442\u0435 \u0438\u043c\u044f \u0444\u0430\u0439\u043b\u0430 \u0438\u0437 JSON \u043a \u0430\u0434\u0440\u0435\u0441\u0443 \u0431\u0430\u043a\u0435\u0442\u0430, \u0447\u0442\u043e\u0431\u044b \u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0438\u0442\u044c \u043f\u0440\u044f\u043c\u0443\u044e \u0441\u0441\u044b\u043b\u043a\u0443, \u043d\u0430\u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440: <a href=\"https:\/\/github-notebooks-update1.s3-eu-west-1.amazonaws.com\/0000036466ae1fe8f89eada0a7e55faa1773e7ed.ipynb\">https:\/\/github-notebooks-update1.s3-eu-west-1.amazonaws.com\/0000036466ae1fe8f89eada0a7e55faa1773e7ed.ipynb<\/a><\/p>\n<\/li>\n<\/ol>\n<\/li>\n<li>\n<p>\u0418\u043b\u0438 \u0432\u043e\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u0439\u0442\u0435\u0441\u044c \u043f\u0440\u0435\u0434\u043e\u0431\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0430\u043d\u043d\u044b\u043c\u0438 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u043c\u0438 \u0438\u0437 \u0438\u0441\u0441\u043b\u0435\u0434\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f (3 \u0413\u0411). \u0424\u0430\u0439\u043b\u044b \u0434\u043e\u0441\u0442\u0443\u043f\u043d\u044b \u0432 \u044d\u0442\u043e\u043c <a href=\"https:\/\/view.datalore.jetbrains.com\/notebook\/F7aMWFiuETFIWCo9BoxAtv\/\">Datalore-\u043d\u043e\u0443\u0442\u0431\u0443\u043a\u0435<\/a>.<\/p>\n<\/li>\n<\/ol>\n<\/div>\n<p> \u0441\u0441\u044b\u043b\u043a\u0430 \u043d\u0430 \u043e\u0440\u0438\u0433\u0438\u043d\u0430\u043b \u0441\u0442\u0430\u0442\u044c\u0438 <a href=\"https:\/\/habr.com\/ru\/company\/JetBrains\/blog\/533584\/\"> https:\/\/habr.com\/ru\/company\/JetBrains\/blog\/533584\/<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"\n<div class=\"post__text post__text_v2\" id=\"post-content-body\">\n<p>\u041f\u0440\u0438\u0432\u0435\u0442, \u0425\u0430\u0431\u0440!&nbsp;<\/p>\n<p>\u041d\u0430 \u0441\u0432\u044f\u0437\u0438 \u043a\u043e\u043c\u0430\u043d\u0434\u0430 <a href=\"https:\/\/datalore.jetbrains.com\/\"><u>Datalore by JetBrains<\/u><\/a>. \u0425\u043e\u0442\u0438\u043c \u043f\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438\u0442\u044c\u0441\u044f \u0441 \u0432\u0430\u043c\u0438 \u0440\u0435\u0437\u0443\u043b\u044c\u0442\u0430\u0442\u0430\u043c\u0438 \u0430\u043d\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430 \u043d\u0435\u0441\u043a\u043e\u043b\u044c\u043a\u0438\u0445 \u043c\u0438\u043b\u043b\u0438\u043e\u043d\u043e\u0432 \u043f\u0443\u0431\u043b\u0438\u0447\u043d\u043e \u0434\u043e\u0441\u0442\u0443\u043f\u043d\u044b\u0445 \u0440\u0435\u043f\u043e\u0437\u0438\u0442\u043e\u0440\u0438\u0435\u0432 Github \u0441 Jupyter-\u043d\u043e\u0443\u0442\u0431\u0443\u043a\u0430\u043c\u0438. \u041c\u044b \u0441\u043a\u0430\u0447\u0430\u043b\u0438 \u043d\u043e\u0443\u0442\u0431\u0443\u043a\u0438, \u0447\u0442\u043e\u0431\u044b \u043d\u0435\u043c\u043d\u043e\u0433\u043e \u0431\u043e\u043b\u044c\u0448\u0435 \u0443\u0437\u043d\u0430\u0442\u044c \u0432 \u0446\u0438\u0444\u0440\u0430\u0445 \u043e \u0442\u0435\u043a\u0443\u0449\u0435\u043c \u0441\u0442\u0430\u0442\u0443\u0441\u0435, \u043f\u043e\u0436\u0430\u043b\u0443\u0439, \u0441\u0430\u043c\u043e\u0433\u043e \u043f\u043e\u043f\u0443\u043b\u044f\u0440\u043d\u043e\u0433\u043e \u0438\u043d\u0441\u0442\u0440\u0443\u043c\u0435\u043d\u0442\u0430 \u0434\u043b\u044f data science.<\/p>\n<figure class=\"full-width\"><figcaption><\/figcaption><\/figure>\n<\/p>\n<p>\u0412\u0434\u043e\u0445\u043d\u043e\u0432\u0438\u0432\u0448\u0438\u0441\u044c <a href=\"https:\/\/blog.jupyter.org\/we-analyzed-1-million-jupyter-notebooks-now-you-can-too-guest-post-8116a964b536\"><u>\u0438\u0441\u0441\u043b\u0435\u0434\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435\u043c<\/u><\/a>, \u043f\u0440\u043e\u0432\u0435\u0434\u0435\u043d\u043d\u044b\u043c \u043a\u043e\u043c\u0430\u043d\u0434\u043e\u0439 Design Lab \u0438\u0437 UC San Diego, \u043c\u044b \u0434\u0432\u0430\u0436\u0434\u044b \u0441\u043a\u0430\u0447\u0430\u043b\u0438 Jupyter-\u043d\u043e\u0443\u0442\u0431\u0443\u043a\u0438: \u0432 \u043e\u043a\u0442\u044f\u0431\u0440\u0435 2019 \u0438 \u0432 \u043e\u043a\u0442\u044f\u0431\u0440\u0435 2020.&nbsp;<\/p>\n<p>\u0414\u0432\u0430 \u0433\u043e\u0434\u0430 \u043d\u0430\u0437\u0430\u0434 \u0432 \u043e\u0442\u043a\u0440\u044b\u0442\u043e\u043c \u0434\u043e\u0441\u0442\u0443\u043f\u0435 \u0431\u044b\u043b\u043e 1,23 \u043c\u0438\u043b\u043b\u0438\u043e\u043d\u0430 \u043d\u043e\u0443\u0442\u0431\u0443\u043a\u043e\u0432. \u0412 \u043e\u043a\u0442\u044f\u0431\u0440\u0435 2020 \u0433\u043e\u0434\u0430 \u0447\u0438\u0441\u043b\u043e \u043d\u043e\u0443\u0442\u0431\u0443\u043a\u043e\u0432 \u0432\u044b\u0440\u043e\u0441\u043b\u043e \u0432 8 \u0440\u0430\u0437, \u0438 \u043c\u044b \u0441\u043c\u043e\u0433\u043b\u0438 \u0441\u043a\u0430\u0447\u0430\u0442\u044c 9,72 \u043c\u0438\u043b\u043b\u0438\u043e\u043d\u0430 \u0444\u0430\u0439\u043b\u043e\u0432. \u042d\u0442\u043e\u0442 \u0434\u0430\u0442\u0430\u0441\u0435\u0442 \u043c\u044b \u0441\u0434\u0435\u043b\u0430\u043b\u0438 \u043f\u0443\u0431\u043b\u0438\u0447\u043d\u044b\u043c \u2014 \u0438\u043d\u0441\u0442\u0440\u0443\u043a\u0446\u0438\u044e \u043f\u043e \u0441\u043a\u0430\u0447\u0438\u0432\u0430\u043d\u0438\u044e \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u043d\u0430\u0439\u0442\u0438 \u0432 \u043a\u043e\u043d\u0446\u0435 \u043f\u043e\u0441\u0442\u0430.<\/p>\n<p>\u0412\u0441\u0435 \u0446\u0438\u0444\u0440\u044b \u0438 \u0433\u0440\u0430\u0444\u0438\u043a\u0438 \u0431\u044b\u043b\u0438 \u043f\u043e\u0434\u0441\u0447\u0438\u0442\u0430\u043d\u044b \u0432 \u044d\u0442\u043e\u043c <a href=\"https:\/\/view.datalore.jetbrains.com\/notebook\/F7aMWFiuETFIWCo9BoxAtv\/\">Datalore \u043d\u043e\u0443\u0442\u0431\u0443\u043a\u0435<\/a>. <a href=\"https:\/\/datalore.jetbrains.com\/\"><u>Datalore<\/u><\/a> \u2014 \u044d\u0442\u043e \u043e\u043d\u043b\u0430\u0439\u043d Jupyter-\u043d\u043e\u0443\u0442\u0431\u0443\u043a\u0438 \u0441 \u0443\u043c\u043d\u043e\u0439 \u043f\u043e\u0434\u0434\u0435\u0440\u0436\u043a\u043e\u0439 \u043a\u043e\u0434\u0430, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0435 \u043c\u044b \u0434\u0435\u043b\u0430\u0435\u043c \u0432 JetBrains. \u0412\u044b \u043c\u043e\u0436\u0435\u0442\u0435 \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u0442\u044c \u043a\u043e\u043f\u0438\u044e \u043d\u043e\u0443\u0442\u0431\u0443\u043a\u0430, \u043f\u0435\u0440\u0435\u0439\u0434\u044f \u043f\u043e \u0441\u0441\u044b\u043b\u043a\u0435, \u0438 \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0430\u0442\u044c \u0441 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u043c\u0438 \u0432 Datalore.<\/p>\n<p>\u041c\u044b \u0431\u0443\u0434\u0435\u043c \u0440\u0430\u0434\u044b, \u0435\u0441\u043b\u0438 \u0432\u044b \u0437\u0430\u0445\u043e\u0442\u0438\u0442\u0435 \u043f\u043e\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0430\u0442\u044c \u0441 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u043c\u0438 \u0438 \u043f\u0440\u043e\u0432\u0435\u0441\u0442\u0438 \u0441\u043e\u0431\u0441\u0442\u0432\u0435\u043d\u043d\u044b\u0439 \u0430\u043d\u0430\u043b\u0438\u0437. \u0414\u0435\u043b\u0438\u0442\u0435\u0441\u044c \u0441 \u043d\u0430\u043c\u0438 \u0440\u0435\u0437\u0443\u043b\u044c\u0442\u0430\u0442\u0430\u043c\u0438, \u043e\u0442\u043c\u0435\u0447\u0430\u044f \u0432 \u0422\u0432\u0438\u0442\u0442\u0435\u0440\u0435 <a href=\"https:\/\/twitter.com\/JBDatalore\">@JBDatalore<\/a> \u0438\u043b\u0438 \u043d\u0430\u043f\u0438\u0441\u0430\u0432 \u043d\u0430\u043c \u043d\u0430 <a href=\"mailto:contact@datalore.jetbrains.com\"><u>contact@datalore.jetbrains.com<\/u><\/a>.&nbsp;<\/p>\n<p>\u0422\u0435\u043f\u0435\u0440\u044c \u043f\u0435\u0440\u0435\u0439\u0434\u0435\u043c \u043a \u0446\u0438\u0444\u0440\u0430\u043c.<\/p>\n<h2>\u042f\u0437\u044b\u043a data science<\/h2>\n<p>\u041d\u0435\u0441\u043c\u043e\u0442\u0440\u044f \u043d\u0430 \u0431\u043e\u043b\u044c\u0448\u043e\u0439 \u0440\u043e\u0441\u0442 \u043f\u043e\u043f\u0443\u043b\u044f\u0440\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438 R \u0438 Julia \u0432 \u043f\u043e\u0441\u043b\u0435\u0434\u043d\u0438\u0435 \u0433\u043e\u0434\u044b, Python \u043e\u0441\u0442\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f \u043b\u0438\u0434\u0438\u0440\u0443\u044e\u0449\u0438\u043c \u043f\u0440\u043e\u0433\u0440\u0430\u043c\u043c\u043d\u044b\u043c \u044f\u0437\u044b\u043a\u043e\u043c \u0434\u043b\u044f Jupyter-\u043d\u043e\u0443\u0442\u0431\u0443\u043a\u043e\u0432.<\/p>\n<p>\u041f\u043e\u043c\u0438\u043c\u043e \u044d\u0442\u043e\u0433\u043e \u0432\u0441\u0442\u0440\u0435\u0447\u0430\u044e\u0442\u0441\u044f \u043d\u043e\u0443\u0442\u0431\u0443\u043a\u0438, \u043d\u0430\u043f\u0438\u0441\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435 \u043d\u0430 Bash, MatLab \u0438 Scilab, \u0430 \u0442\u0430\u043a\u0436\u0435 \u043d\u0430 \u044f\u0437\u044b\u043a\u0430\u0445, \u0441 \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u043c\u0438 \u043d\u043e\u0443\u0442\u0431\u0443\u043a\u0438 \u0430\u0441\u0441\u043e\u0446\u0438\u0438\u0440\u0443\u044e\u0442\u0441\u044f, \u043f\u043e\u0436\u0430\u043b\u0443\u0439, \u0432 \u043f\u043e\u0441\u043b\u0435\u0434\u043d\u044e\u044e \u043e\u0447\u0435\u0440\u0435\u0434\u044c: Scala, C++ \u0438 Java.<\/p>\n<p>\u041d\u0430 \u0433\u0440\u0430\u0444\u0438\u043a\u0435 \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u043f\u043e\u0441\u043c\u043e\u0442\u0440\u0435\u0442\u044c \u0440\u0430\u0441\u043f\u0440\u0435\u0434\u0435\u043b\u0435\u043d\u0438\u0435 \u044f\u0437\u044b\u043a\u043e\u0432 \u043f\u0440\u043e\u0433\u0440\u0430\u043c\u043c\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f \u0432 \u043d\u043e\u0443\u0442\u0431\u0443\u043a\u0430\u0445. \u041d\u043e\u0443\u0442\u0431\u0443\u043a\u0438, \u044f\u0437\u044b\u043a \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0445 \u043d\u0435 \u0431\u044b\u043b \u0443\u043a\u0430\u0437\u0430\u043d \u0432 \u043c\u0435\u0442\u0430\u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445, \u043e\u0442\u043d\u043e\u0441\u044f\u0442\u0441\u044f \u043a \u043a\u0430\u0442\u0435\u0433\u043e\u0440\u0438\u0438 \u201cnan\u201d.<\/p>\n<figure class=\"full-width\"><figcaption><\/figcaption><\/figure>\n<\/p>\n<p>\u0412 \u0442\u0430\u0431\u043b\u0438\u0447\u043a\u0435 \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u0443\u0432\u0438\u0434\u0435\u0442\u044c \u0440\u0430\u0437\u043d\u0438\u0446\u0443 \u0432 \u043f\u0440\u043e\u0446\u0435\u043d\u0442\u0430\u0445 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f Python 2 \u0438 Python 3 \u0432 \u043d\u043e\u0443\u0442\u0431\u0443\u043a\u0430\u0445 \u0432 2018, 2019 \u0438 2020 \u0433\u043e\u0434\u0430\u0445.<\/p>\n<div class=\"table\">\n<table>\n<tbody>\n<tr>\n<td>\n<\/td>\n<td>\n<p>Python 2<\/p>\n<\/td>\n<td>\n<p>Python 3<\/p>\n<\/td>\n<td>\n<p>Other languages<\/p>\n<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>\n<p>\u0418\u0441\u0441\u043b\u0435\u0434\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435 2018<\/p>\n<\/td>\n<td>\n<p>52,5%<\/p>\n<\/td>\n<td>\n<p>43,8%<\/p>\n<\/td>\n<td>\n<p>3,7%<\/p>\n<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>\n<p>\u0418\u0441\u0441\u043b\u0435\u0434\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435 2019 (JetBrains Datalore)<\/p>\n<\/td>\n<td>\n<p>18,1% (\u0432\u0441\u0435\u0433\u043e 1029 K)<\/p>\n<\/td>\n<td>\n<p>72,6% (\u0432\u0441\u0435\u0433\u043e 4128 K)<\/p>\n<\/td>\n<td>\n<p>9,3% (\u0432\u0441\u0435\u0433\u043e 529 K)<\/p>\n<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>\n<p>\u0418\u0441\u0441\u043b\u0435\u0434\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435 2020 (JetBrains Datalore)<\/p>\n<\/td>\n<td>\n<p>11,8% (\u0432\u0441\u0435\u0433\u043e 1154 K, +125 K \u043a 2019)<\/p>\n<\/td>\n<td>\n<p>79,3% (\u0432\u0441\u0435\u0433\u043e 7710 K, +3582 K \u043a 2019)<\/p>\n<\/td>\n<td>\n<p>10,8% (\u0432\u0441\u0435\u0433\u043e 1050 K, +521 K \u043a 2019)<\/p>\n<\/td>\n<\/tr>\n<\/tbody>\n<\/table>\n<\/div>\n<p><strong>\u041a\u043e\u043b\u0438\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u043e \u043d\u043e\u0443\u0442\u0431\u0443\u043a\u043e\u0432, \u043d\u0430\u043f\u0438\u0441\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u043d\u0430 Python 3, \u0443\u0432\u0435\u043b\u0438\u0447\u0438\u043b\u043e\u0441\u044c \u0441 2019 \u0433\u043e\u0434\u0430 \u043d\u0430 87%, \u0430 \u043a\u043e\u043b\u0438\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u043e \u043d\u043e\u0443\u0442\u0431\u0443\u043a\u043e\u0432 \u0441 Python 2 \u2014 \u043d\u0430 12%.<\/strong><\/p>\n<p>\u041d\u0430 \u0433\u0440\u0430\u0444\u0438\u043a\u0435 \u043d\u0438\u0436\u0435 \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u0443\u0432\u0438\u0434\u0435\u0442\u044c \u0440\u0430\u0441\u043f\u0440\u0435\u0434\u0435\u043b\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043a\u043e\u043b\u0438\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u0430 \u043d\u043e\u0443\u0442\u0431\u0443\u043a\u043e\u0432, \u043d\u0430\u043f\u0438\u0441\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u043d\u0430 Python \u0438 R, \u043f\u043e \u0432\u0435\u0440\u0441\u0438\u044f\u043c \u044f\u0437\u044b\u043a\u043e\u0432:<\/p>\n<figure class=\"full-width\"><figcaption><\/figcaption><\/figure>\n<h2>\u0422\u043e\u043f \u0431\u0438\u0431\u043b\u0438\u043e\u0442\u0435\u043a data science<\/h2>\n<p>\u0427\u0442\u043e\u0431\u044b \u043f\u043e\u043c\u043e\u0447\u044c \u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u0435\u043b\u044f\u043c <a href=\"https:\/\/datalore.jetbrains.com\/\"><u>Datalore<\/u><\/a> \u043d\u0430\u0447\u0430\u0442\u044c \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0443 \u0441 \u043d\u043e\u0443\u0442\u0431\u0443\u043a\u0430\u043c\u0438 \u043a\u0430\u043a \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u0431\u044b\u0441\u0442\u0440\u0435\u0435, \u043c\u044b \u043f\u0440\u0435\u0434\u0443\u0441\u0442\u0430\u043d\u043e\u0432\u0438\u043b\u0438 \u0441\u0430\u043c\u044b\u0435 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u0435\u043c\u044b\u0435 Python-\u0431\u0438\u0431\u043b\u0438\u043e\u0442\u0435\u043a\u0438. \u0414\u043b\u044f \u044d\u0442\u043e\u0433\u043e \u043c\u044b \u043f\u043e\u0441\u0447\u0438\u0442\u0430\u043b\u0438 \u0441\u0442\u0430\u0442\u0438\u0441\u0442\u0438\u043a\u0443 \u0438\u043c\u043f\u043e\u0440\u0442\u043e\u0432 \u0432 \u0441\u043a\u0430\u0447\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 Jupyter-\u043d\u043e\u0443\u0442\u0431\u0443\u043a\u0430\u0445.<\/p>\n<p>\u041d\u0435 \u043e\u043a\u0430\u0437\u0430\u043b\u043e\u0441\u044c \u043d\u0435\u043e\u0436\u0438\u0434\u0430\u043d\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c\u044e, \u0447\u0442\u043e 60% \u043d\u043e\u0443\u0442\u0431\u0443\u043a\u043e\u0432 \u0441\u043e\u0434\u0435\u0440\u0436\u0430\u0442 \u0432 \u0441\u043f\u0438\u0441\u043a\u0435 \u0437\u0430\u0432\u0438\u0441\u0438\u043c\u043e\u0441\u0442\u0435\u0439 Numpy, 47% \u0438\u043c\u043f\u043e\u0440\u0442\u0438\u0440\u0443\u044e\u0442 Pandas \u0438 Matplotlib.<\/p>\n<p>\u0411\u043e\u043b\u0435\u0435 \u043f\u043e\u0434\u0440\u043e\u0431\u043d\u0443\u044e \u0438\u043d\u0444\u043e\u0440\u043c\u0430\u0446\u0438\u044e \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u0443\u0432\u0438\u0434\u0435\u0442\u044c \u043d\u0430 \u0433\u0440\u0430\u0444\u0438\u043a\u0435:<\/p>\n<figure class=\"full-width\"><figcaption><\/figcaption><\/figure>\n<p>\u0421\u0430\u043c\u044b\u0435 \u043f\u043e\u043f\u0443\u043b\u044f\u0440\u043d\u044b\u0435 \u043a\u043e\u043c\u0431\u0438\u043d\u0430\u0446\u0438\u0438 \u0431\u0438\u0431\u043b\u0438\u043e\u0442\u0435\u043a:<\/p>\n<figure class=\"full-width\"><figcaption><\/figcaption><\/figure>\n<h2>\u0420\u043e\u0441\u0442 PyTorch \u0438 TensorFlow<\/h2>\n<p>\u0427\u043b\u0435\u043d\u044b \u043d\u0430\u0448\u0435\u0439 \u043a\u043e\u043c\u0430\u043d\u0434\u044b \u0438\u043d\u0442\u0435\u0440\u0435\u0441\u0443\u044e\u0442\u0441\u044f \u0431\u0438\u0431\u043b\u0438\u043e\u0442\u0435\u043a\u0430\u043c\u0438 \u0434\u043b\u044f \u0433\u043b\u0443\u0431\u0438\u043d\u043d\u043e\u0433\u043e \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f, \u0438 \u043c\u044b \u0440\u0435\u0448\u0438\u043b\u0438 \u0441\u0440\u0430\u0432\u043d\u0438\u0442\u044c \u0440\u043e\u0441\u0442 \u0431\u0438\u0431\u043b\u0438\u043e\u0442\u0435\u043a PyTorch \u0438 TensorFlow.<\/p>\n<p>\u0418\u0437 \u0442\u0430\u0431\u043b\u0438\u0446\u044b \u043d\u0438\u0436\u0435 \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u0443\u0432\u0438\u0434\u0435\u0442\u044c, \u0447\u0442\u043e \u0447\u0438\u0441\u043b\u043e \u0438\u043c\u043f\u043e\u0440\u0442\u043e\u0432 \u0443 PyTorch \u0440\u0430\u0441\u0442\u0435\u0442 \u0437\u043d\u0430\u0447\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e \u0431\u044b\u0441\u0442\u0440\u0435\u0435, \u0447\u0435\u043c \u0443 TensorFlow.<\/p>\n<p>\u0412 \u0442\u043e \u0436\u0435 \u0432\u0440\u0435\u043c\u044f \u043d\u0443\u0436\u043d\u043e \u0443\u0447\u0438\u0442\u044b\u0432\u0430\u0442\u044c, \u0447\u0442\u043e \u0431\u0438\u0431\u043b\u0438\u043e\u0442\u0435\u043a\u0430 Keras \u043c\u043e\u0436\u0435\u0442 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c TensorFlow \u0432 \u043a\u0430\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u0435 \u0442\u0440\u0430\u043d\u0437\u0438\u0442\u0438\u0432\u043d\u043e\u0439 \u0437\u0430\u0432\u0438\u0441\u0438\u043c\u043e\u0441\u0442\u0438, \u0430 Fast.ai \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u0435\u0442 PyTorch \u0432 \u043a\u0430\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u0435 \u0437\u0430\u0432\u0438\u0441\u0438\u043c\u043e\u0441\u0442\u0438. \u042d\u0442\u043e \u043e\u0437\u043d\u0430\u0447\u0430\u0435\u0442, \u0447\u0442\u043e \u0441\u043a\u043e\u0440\u043e\u0441\u0442\u044c \u0440\u043e\u0441\u0442\u0430 TensorFlow, \u0432\u0435\u0440\u043e\u044f\u0442\u043d\u043e, \u0432\u044b\u0448\u0435, \u043d\u043e \u043c\u044b \u043d\u0435 \u043c\u043e\u0436\u0435\u043c \u0433\u043e\u0432\u043e\u0440\u0438\u0442\u044c \u0441 \u0443\u0432\u0435\u0440\u0435\u043d\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c\u044e, \u043a\u0430\u043a\u0430\u044f \u0438\u0437 \u0431\u0438\u0431\u043b\u0438\u043e\u0442\u0435\u043a \u0431\u043e\u043b\u044c\u0448\u0435 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043b\u0430\u0441\u044c \u0432 \u043f\u043e\u0441\u043b\u0435\u0434\u043d\u0438\u0435 \u0433\u043e\u0434\u044b.<\/p>\n<div class=\"table\">\n<table>\n<tbody>\n<tr>\n<td data-colwidth=\"211\" width=\"211\">\n<\/td>\n<td>\n<p>TensorFlow<\/p>\n<\/td>\n<td>\n<p>Keras<\/p>\n<\/td>\n<td>\n<p>PyTorch<\/p>\n<\/td>\n<td>\n<p>Fastai<\/p>\n<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td data-colwidth=\"211\" width=\"211\">\n<p>\u0418\u0441\u0441\u043b\u0435\u0434\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435 2019 (JetBrains Datalore)<\/p>\n<\/td>\n<td>\n<p>321 K<\/p>\n<\/td>\n<td>\n<p>231 K<\/p>\n<\/td>\n<td>\n<p>110 K<\/p>\n<\/td>\n<td>\n<p>19 K<\/p>\n<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td data-colwidth=\"211\" width=\"211\">\n<p>\u0418\u0441\u0441\u043b\u0435\u0434\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435 2020<\/p>\n<p>(JetBrains Datalore)<\/p>\n<\/td>\n<td>\n<p>430 K (+34%)<\/p>\n<\/td>\n<td>\n<p>367 K(+59%)<\/p>\n<\/td>\n<td>\n<p>253 K(+130%)<\/p>\n<\/td>\n<td>\n<p>25 K(+32%)<\/p>\n<\/td>\n<\/tr>\n<\/tbody>\n<\/table>\n<\/div>\n<h2>\u0421\u043e\u0434\u0435\u0440\u0436\u0430\u043d\u0438\u0435 \u044f\u0447\u0435\u0435\u043a \u0432 \u043d\u043e\u0443\u0442\u0431\u0443\u043a\u0430\u0445<\/h2>\n<p>\u041d\u0435\u043c\u043d\u043e\u0433\u043e \u043e\u0431\u0449\u0438\u0445 \u0446\u0438\u0444\u0440 \u043e\u0442\u043d\u043e\u0441\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e \u044f\u0447\u0435\u0435\u043a (\u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435 \u043f\u043e\u0434\u0441\u0447\u0438\u0442\u0430\u043d\u044b \u0434\u043b\u044f \u043d\u043e\u0443\u0442\u0431\u0443\u043a\u043e\u0432, \u043d\u0430\u043f\u0438\u0441\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u043d\u0430 Python 3.6 \u0438 \u0432\u044b\u0448\u0435):<\/p>\n<ul>\n<li>\n<p>71,90% \u043d\u043e\u0443\u0442\u0431\u0443\u043a\u043e\u0432 \u0441\u043e\u0434\u0435\u0440\u0436\u0430\u0442 Markdown.<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>42,13% \u043d\u043e\u0443\u0442\u0431\u0443\u043a\u043e\u0432 \u0441\u043e\u0434\u0435\u0440\u0436\u0430\u0442 \u0433\u0440\u0430\u0444\u0438\u043a\u0438 \u0438\u043b\u0438 \u043a\u0430\u0440\u0442\u0438\u043d\u043a\u0438 \u0432 output.<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>12,34% \u043d\u043e\u0443\u0442\u0431\u0443\u043a\u043e\u0432 \u0441\u043e\u0434\u0435\u0440\u0436\u0430\u0442 LaTex.<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>19,77% \u043d\u043e\u0443\u0442\u0431\u0443\u043a\u043e\u0432 \u0441\u043e\u0434\u0435\u0440\u0436\u0430\u0442 HTML.<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>20,63% \u043d\u043e\u0443\u0442\u0431\u0443\u043a\u043e\u0432 \u0441\u043e\u0434\u0435\u0440\u0436\u0430\u0442 \u043a\u043e\u0434 \u0432\u043d\u0443\u0442\u0440\u0438 Markdown.<\/p>\n<\/li>\n<\/ul>\n<p>Markdown \u043e\u0447\u0435\u043d\u044c \u0448\u0438\u0440\u043e\u043a\u043e \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u0435\u0442\u0441\u044f \u0432 Jupyter-\u043d\u043e\u0443\u0442\u0431\u0443\u043a\u0430\u0445. <strong>50% \u043d\u043e\u0443\u0442\u0431\u0443\u043a\u043e\u0432 \u0441\u043e\u0434\u0435\u0440\u0436\u0430\u0442 \u0431\u043e\u043b\u0435\u0435 4 \u044f\u0447\u0435\u0435\u043a Markdown \u0438 \u0431\u043e\u043b\u0435\u0435 14 \u044f\u0447\u0435\u0435\u043a \u043a\u043e\u0434\u0430.<\/strong>&nbsp;<\/p>\n<p>\u0413\u0440\u0430\u0444\u0438\u043a\u0438 \u043d\u0438\u0436\u0435 \u043f\u043e\u043a\u0430\u0437\u044b\u0432\u0430\u044e\u0442 \u0440\u0430\u0441\u043f\u0440\u0435\u0434\u0435\u043b\u0435\u043d\u0438\u044f Markdown-\u044f\u0447\u0435\u0435\u043a \u0438 \u044f\u0447\u0435\u0435\u043a \u0441 \u043a\u043e\u0434\u043e\u043c:<\/p>\n<figure class=\"full-width\"><figcaption><\/figcaption><\/figure>\n<figure class=\"full-width\"><figcaption><\/figcaption><\/figure>\n<p>\u041d\u0430 \u0433\u0440\u0430\u0444\u0438\u043a\u0435 \u043d\u0438\u0436\u0435 \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u0443\u0432\u0438\u0434\u0435\u0442\u044c \u0440\u0430\u0441\u043f\u0440\u0435\u0434\u0435\u043b\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043a\u043e\u043b\u0438\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u0430 \u0441\u0442\u0440\u043e\u043a \u043a\u043e\u0434\u0430. \u0425\u043e\u0442\u044f \u0441\u0443\u0449\u0435\u0441\u0442\u0432\u0443\u044e\u0442 \u043e\u0442\u0434\u0435\u043b\u044c\u043d\u044b\u0435 \u044d\u043a\u0437\u0435\u043c\u043f\u043b\u044f\u0440\u044b \u043d\u043e\u0443\u0442\u0431\u0443\u043a\u043e\u0432, \u0438\u043c\u0435\u044e\u0449\u0438\u0435 \u0431\u043e\u043b\u0435\u0435 25 000 \u0441\u0442\u0440\u043e\u043a \u043a\u043e\u0434\u0430, <strong>95% \u043d\u043e\u0443\u0442\u0431\u0443\u043a\u043e\u0432 \u0441\u043e\u0434\u0435\u0440\u0436\u0430\u0442 \u043c\u0435\u043d\u0435\u0435 465 \u0441\u0442\u0440\u043e\u043a<\/strong>:<\/p>\n<figure class=\"full-width\"><figcaption><\/figcaption><\/figure>\n<p>\u0418\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435 \u0433\u0440\u0430\u0444\u0438\u043a\u043e\u0432 \u0442\u043e\u0436\u0435 \u043f\u043e\u043f\u0443\u043b\u044f\u0440\u043d\u043e. \u0412\u044b\u0448\u0435 \u043c\u044b \u0443\u043f\u043e\u043c\u0438\u043d\u0430\u043b\u0438, \u0447\u0442\u043e 42% \u043d\u043e\u0443\u0442\u0431\u0443\u043a\u043e\u0432 \u0441\u043e\u0434\u0435\u0440\u0436\u0430\u0442 \u0432\u0438\u0437\u0443\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u0438. <strong>10% \u044d\u0442\u0438\u0445 \u043d\u043e\u0443\u0442\u0431\u0443\u043a\u043e\u0432 \u0441\u043e\u0434\u0435\u0440\u0436\u0430\u0442 \u0431\u043e\u043b\u0435\u0435 8 \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u0439.<\/strong><\/p>\n<figure class=\"full-width\"><figcaption><\/figcaption><\/figure>\n<h2>\u0412\u043e\u0441\u043f\u0440\u043e\u0438\u0437\u0432\u043e\u0434\u0438\u043c\u043e\u0441\u0442\u044c Jupyter-\u043d\u043e\u0443\u0442\u0431\u0443\u043a\u043e\u0432<\/h2>\n<p>\u0414\u043b\u044f Jupyter-\u043d\u043e\u0443\u0442\u0431\u0443\u043a\u043e\u0432 \u0441\u0443\u0449\u0435\u0441\u0442\u0432\u0443\u0435\u0442 \u043f\u0440\u043e\u0431\u043b\u0435\u043c\u0430 \u2014 \u043d\u0435 \u0432\u0441\u0435\u0433\u0434\u0430 \u0433\u043e\u0442\u043e\u0432\u044b\u0439 \u043d\u043e\u0443\u0442\u0431\u0443\u043a \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u0432\u043e\u0441\u043f\u0440\u043e\u0438\u0437\u0432\u0435\u0441\u0442\u0438. \u0417\u0430\u0447\u0430\u0441\u0442\u0443\u044e \u044d\u0442\u043e \u043e\u0437\u043d\u0430\u0447\u0430\u0435\u0442, \u0447\u0442\u043e \u044f\u0447\u0435\u0439\u043a\u0438 \u0431\u044b\u043b\u0438 \u0432\u044b\u043f\u043e\u043b\u043d\u0435\u043d\u044b \u0430\u0432\u0442\u043e\u0440\u043e\u043c \u043d\u0435 \u0432 \u043f\u0440\u044f\u043c\u043e\u0439 \u043f\u043e\u0441\u043b\u0435\u0434\u043e\u0432\u0430\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438. \u041c\u044b \u043f\u0440\u043e\u0432\u0435\u0440\u0438\u043b\u0438 \u043f\u043e\u0440\u044f\u0434\u043e\u043a \u0432\u044b\u043f\u043e\u043b\u043d\u0435\u043d\u0438\u044f \u044f\u0447\u0435\u0435\u043a \u043a\u043e\u0434\u0430 \u0432\u0441\u0435\u0445 \u0434\u043e\u0441\u0442\u0443\u043f\u043d\u044b\u0445 Jupyter-\u043d\u043e\u0443\u0442\u0431\u0443\u043a\u043e\u0432 \u0438 \u0432\u044b\u044f\u0441\u043d\u0438\u043b\u0438, \u0447\u0442\u043e <strong>36% Jupyter-\u043d\u043e\u0443\u0442\u0431\u0443\u043a\u043e\u0432 \u0432\u044b\u043f\u043e\u043b\u043d\u0435\u043d\u044b \u0432 \u043d\u0435\u043b\u0438\u043d\u0435\u0439\u043d\u043e\u043c \u043f\u043e\u0440\u044f\u0434\u043a\u0435, <\/strong>\u0442. \u0435. \u043f\u0440\u0438 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u043d\u0435\u043d\u0438\u0438 \u043a\u043e\u0434\u0430 \u043b\u0438\u043d\u0435\u0439\u043d\u043e \u0440\u0435\u0437\u0443\u043b\u044c\u0442\u0430\u0442 \u0432\u044b\u043f\u043e\u043b\u043d\u0435\u043d\u0438\u044f \u043c\u043e\u0436\u0435\u0442 \u043e\u0442\u043b\u0438\u0447\u0430\u0442\u044c\u0441\u044f.<\/p>\n<p>\u041c\u044b \u0441\u0442\u0430\u043b\u0438 \u0441\u043c\u043e\u0442\u0440\u0435\u0442\u044c \u0434\u0435\u0442\u0430\u043b\u044c\u043d\u0435\u0435, \u0437\u0430\u0432\u0438\u0441\u0438\u0442 \u043b\u0438 \u043f\u043e\u0440\u044f\u0434\u043e\u043a \u0432\u044b\u043f\u043e\u043b\u043d\u0435\u043d\u0438\u044f \u043a\u043e\u0434\u0430 \u0432 \u043d\u043e\u0443\u0442\u0431\u0443\u043a\u0435 \u043e\u0442 \u043a\u043e\u043b\u0438\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u0430 Markdown-\u044f\u0447\u0435\u0435\u043a \u0438 \u044f\u0447\u0435\u0435\u043a \u043a\u043e\u0434\u0430. \u041d\u0435 \u0443\u0434\u0438\u0432\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e, \u043d\u043e \u043e\u043a\u0430\u0437\u0430\u043b\u043e\u0441\u044c, \u0447\u0442\u043e, \u0447\u0435\u043c \u043c\u0435\u043d\u044c\u0448\u0435 \u044f\u0447\u0435\u0435\u043a \u043a\u043e\u0434\u0430 \u0432 \u043d\u043e\u0443\u0442\u0431\u0443\u043a\u0435, \u0442\u0435\u043c \u043c\u0435\u043d\u044c\u0448\u0435 \u0432\u0435\u0440\u043e\u044f\u0442\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c, \u0447\u0442\u043e \u043a\u043e\u0434 \u0432\u044b\u043f\u043e\u043b\u043d\u0435\u043d \u0432 \u043b\u0438\u043d\u0435\u0439\u043d\u043e\u043c \u043f\u043e\u0440\u044f\u0434\u043a\u0435.<\/p>\n<figure class=\"full-width\"><figcaption><\/figcaption><\/figure>\n<\/p>\n<p>\u041a\u043e\u043b\u0438\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u043e Jupyter-\u043d\u043e\u0443\u0442\u0431\u0443\u043a\u043e\u0432 \u043d\u0435\u0432\u0435\u0440\u043e\u044f\u0442\u043d\u043e \u0432\u044b\u0440\u043e\u0441\u043b\u043e \u0437\u0430 \u043f\u043e\u0441\u043b\u0435\u0434\u043d\u0438\u0435 \u0433\u043e\u0434\u044b, \u0438 \u0432 \u044d\u0442\u043e\u043c \u0438\u0441\u0441\u043b\u0435\u0434\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0438 \u043c\u044b \u043f\u043e\u0441\u0442\u0430\u0440\u0430\u043b\u0438\u0441\u044c \u043f\u043e\u0431\u043e\u043b\u044c\u0448\u0435 \u0443\u0437\u043d\u0430\u0442\u044c \u043e\u0431 \u044d\u0442\u043e\u043c \u043e\u0447\u0435\u043d\u044c \u043f\u043e\u043f\u0443\u043b\u044f\u0440\u043d\u043e\u043c \u0438\u043d\u0441\u0442\u0440\u0443\u043c\u0435\u043d\u0442\u0435 \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u044b \u043d\u0430\u0434 \u0437\u0430\u0434\u0430\u0447\u0430\u043c\u0438 data science.&nbsp;<\/p>\n<p>\u041c\u044b \u043d\u0430\u0434\u0435\u0435\u043c\u0441\u044f, \u0447\u0442\u043e \u0441\u0442\u0430\u0442\u044c\u044f \u0431\u044b\u043b\u0430 \u0434\u043b\u044f \u0432\u0430\u0441 \u0438\u043d\u0442\u0435\u0440\u0435\u0441\u043d\u043e\u0439 \u0438 \u0432\u0434\u043e\u0445\u043d\u043e\u0432\u0438\u043b\u0430 \u043d\u0430 \u0434\u0430\u043b\u044c\u043d\u0435\u0439\u0448\u0438\u0439 \u0430\u043d\u0430\u043b\u0438\u0437. \u041f\u043e\u0441\u043c\u043e\u0442\u0440\u0435\u0442\u044c, \u043a\u0430\u043a \u043c\u044b \u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0438\u043b\u0438 \u0433\u0440\u0430\u0444\u0438\u043a\u0438 \u0438 \u0446\u0438\u0444\u0440\u044b, \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u0432 \u044d\u0442\u043e\u043c <a href=\"https:\/\/view.datalore.jetbrains.com\/notebook\/F7aMWFiuETFIWCo9BoxAtv\/\">Datalore-\u043d\u043e\u0443\u0442\u0431\u0443\u043a\u0435<\/a>.<\/p>\n<h2>\u0421\u0441\u044b\u043b\u043a\u0438<\/h2>\n<p><a href=\"http:\/\/adamrule.com\/files\/papers\/chi2018.pdf\">\u041f\u0440\u0435\u0434\u044b\u0434\u0443\u0449\u0435\u0435 \u0438\u0441\u0441\u043b\u0435\u0434\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435 2018 \u0433\u043e\u0434\u0430<\/a><\/p>\n<p><a href=\"https:\/\/view.datalore.jetbrains.com\/notebook\/F7aMWFiuETFIWCo9BoxAtv\/%20\">\u041d\u043e\u0443\u0442\u0431\u0443\u043a \u0432 Datalore \u0441 \u043f\u0440\u0435\u0434\u043e\u0431\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0430\u043d\u043d\u044b\u043c\u0438 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u043c\u0438<\/a><\/p>\n<p>\u0418\u043d\u0441\u0442\u0440\u0443\u043a\u0446\u0438\u044f \u043f\u043e \u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044e \u0434\u043e\u0441\u0442\u0443\u043f\u0430 \u043a \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u043c:<\/p>\n<ol>\n<li>\n<p><em>\u0421\u043a\u0430\u0447\u0430\u0439\u0442\u0435 \u043e\u0440\u0438\u0433\u0438\u043d\u0430\u043b\u044c\u043d\u044b\u0439 \u0434\u0430\u0442\u0430\u0441\u0435\u0442:<\/em><\/p>\n<ol>\n<li>\n<p><em>\u0421\u0441\u044b\u043b\u043a\u0430 \u0434\u043b\u044f \u0441\u043a\u0430\u0447\u0438\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f \u0438\u0441\u0445\u043e\u0434\u043d\u044b\u0445 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0438\u0437 \u0431\u0430\u043a\u0435\u0442\u0430 (10 \u043c\u043b\u043d \u0444\u0430\u0439\u043b\u043e\u0432, 4,4 \u0422\u0411): <\/em><a href=\"https:\/\/github-notebooks-update1.s3-eu-west-1.amazonaws.com\/\"><em>https:\/\/github-notebooks-update1.s3-eu-west-1.amazonaws.com\/<\/em><\/a><\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><em>\u041f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0441\u043f\u0438\u0441\u043a\u0430 \u0444\u0430\u0439\u043b\u043e\u0432 c \u043f\u043e\u043c\u043e\u0449\u044c\u044e AWS S3 API \u043c\u043e\u0436\u0435\u0442 \u0437\u0430\u043d\u044f\u0442\u044c \u0432\u0440\u0435\u043c\u044f, \u043f\u043e\u044d\u0442\u043e\u043c\u0443 \u0432\u043e\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u0439\u0442\u0435\u0441\u044c \u044d\u0442\u0438\u043c JSON \u0441\u043e \u0432\u0441\u0435\u043c\u0438 \u0438\u043c\u0435\u043d\u0430\u043c\u0438 \u0444\u0430\u0439\u043b\u043e\u0432: <\/em><a href=\"https:\/\/github-notebooks-samples.s3-eu-west-1.amazonaws.com\/ntbs_list.json\"><em><u>https:\/\/github-notebooks-samples.s3-eu-west-1.amazonaws.com\/ntbs<\/u><\/em>list.json<\/a><\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>\u0414\u043e\u0431\u0430\u0432\u044c\u0442\u0435 \u0438\u043c\u044f \u0444\u0430\u0439\u043b\u0430 \u0438\u0437 JSON \u043a \u0430\u0434\u0440\u0435\u0441\u0443 \u0431\u0430\u043a\u0435\u0442\u0430, \u0447\u0442\u043e\u0431\u044b \u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0438\u0442\u044c \u043f\u0440\u044f\u043c\u0443\u044e \u0441\u0441\u044b\u043b\u043a\u0443, \u043d\u0430\u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440: <a href=\"https:\/\/github-notebooks-update1.s3-eu-west-1.amazonaws.com\/0000036466ae1fe8f89eada0a7e55faa1773e7ed.ipynb\">https:\/\/github-notebooks-update1.s3-eu-west-1.amazonaws.com\/0000036466ae1fe8f89eada0a7e55faa1773e7ed.ipynb<\/a><\/p>\n<\/li>\n<\/ol>\n<\/li>\n<li>\n<p>\u0418\u043b\u0438 \u0432\u043e\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u0439\u0442\u0435\u0441\u044c \u043f\u0440\u0435\u0434\u043e\u0431\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0430\u043d\u043d\u044b\u043c\u0438 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u043c\u0438 \u0438\u0437 \u0438\u0441\u0441\u043b\u0435\u0434\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f (3 \u0413\u0411). \u0424\u0430\u0439\u043b\u044b \u0434\u043e\u0441\u0442\u0443\u043f\u043d\u044b \u0432 \u044d\u0442\u043e\u043c <a href=\"https:\/\/view.datalore.jetbrains.com\/notebook\/F7aMWFiuETFIWCo9BoxAtv\/\">Datalore-\u043d\u043e\u0443\u0442\u0431\u0443\u043a\u0435<\/a>.<\/p>\n<\/li>\n<\/ol>\n<\/div>\n<p> \u0441\u0441\u044b\u043b\u043a\u0430 \u043d\u0430 \u043e\u0440\u0438\u0433\u0438\u043d\u0430\u043b \u0441\u0442\u0430\u0442\u044c\u0438 <a href=\"https:\/\/habr.com\/ru\/company\/JetBrains\/blog\/533584\/\"> https:\/\/habr.com\/ru\/company\/JetBrains\/blog\/533584\/<\/a><br \/><\/br><\/br><\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":0,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[],"tags":[],"class_list":["post-315076","post","type-post","status-publish","format-standard","hentry"],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/posts\/315076","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/users\/1"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Fcomments&post=315076"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/posts\/315076\/revisions"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Fmedia&parent=315076"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Fcategories&post=315076"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Ftags&post=315076"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}