DataSpell 2024.1: 行全体コード補完、SQL セルを使用したデータフレームへのクエリ実行機能、Import Data（インポートデータ）セル、dbt のサポートの改善
当社 ML チームによって機械学習支援による Python の行全体コード補完を可能にするローカルのモデルが強化されました。より多くのコンテキストを考慮したより長い候補をインターネットにデータを送信することなく、完全無料で提供しています。
DataSpell 2024.1 では、データフレームと CSV ファイルにクエリを実行する SQL を Jupyter ノートブックに直接記述できるようになりました。 DataSpell の新しいセルタイプである Import Data（インポートデータ）セルが導入されています。 そのセルにファイルをドロップすれば、簡単に表形式データの操作を開始できます。
この最新アップデートでは、dbt Core のサポートが大幅に強化されています。 DataSpell でグラフを直接表示できるようになりました。 dbt Core プロジェクトのコード補完が改善され、SQL ファイルから直接モデルを簡単に実行、プレビュー、およびテストできるようになりました。
新しいバージョンの DataSpell を JetBrains のウェブサイトからダウンロードするか、IDE または無料の Toolbox App から直接更新するか、Ubuntu の snap パッケージをご利用ください。
当社 ML チームにより、機械学習支援による Python の行全体コード補完を可能にするローカルのモデルが大幅に改善されました。 行全体コード補完がより長い提案を生成し、より幅広いコンテキストを考慮するようになったため、候補が改善され、入力量も少なくなっています。 純粋にローカルのモデルであるため、データを外部サーバーに送信することなくコード行全体を提案するコード候補を提供します。
DataSpell 2024.1 では、データフレームと SCV ファイルにクエリを実行する SQL を Jupyter ノートブックに直接記述できます。 これを行うには、SQL セルを作成し、データソースにデータフレームを選択してからクエリを記述します。最高クラスの SQL コーディング支援も利用可能です。
DataSpell 2024.1 には、Import Data（インポートデータ）セルという Jupyter ノートブックに関連する別の新機能も導入されています。 Import Data（インポートデータ）セルに表形式データを含むファイルをドロップするだけで、視覚的なコントロールか Python コードを使用してデータの操作を開始することができます。
この最新リリースには、既存の dbt サポートに対する複数の更新が行われています。
DAG はアナリティクスエンジニア必携の強力なツールです。このリリースでは、DataSpell 内でそのグラフを直接表示できるようになっています。 移動操作もさらに簡単になっており、DAG 内でノードをクリックするだけで済みます。
dbt Core プロジェクトのコード補完が大幅に改善され、Jinja、モデル名、列名、YAML ファイルなどの補完が更新されました。
SQL ファイルから直接モデルを簡単に実行、プレビュー、およびテストできるようになっています。 ガターをクリックして使用できるオプションを選択するだけです。
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