Представляем новую концепцию DataSpell — инструмент для анализа данных на базе ИИ
С выходом версии 2025.2 DataSpell меняет направление — теперь это среда для анализа данных с помощью ИИ в линейке продуктов JetBrains for Data. Теперь во все платные подписки на DataSpell входит JetBrains AI Pro — пользоваться ИИ-инструментами можно без доплат. Обратите внимание: эта подписка работает только внутри DataSpell.
Читайте далее, чтобы узнать, как DataSpell поможет вам в анализе данных.
JetBrains AI Pro теперь входит во все платные подписки на DataSpell — ничего доплачивать не нужно. Вы получаете доступ к современным ИИ-инструментам для работы с данными и к новейшим моделям от OpenAI, Google и Anthropic. С DataSpell вы можете использовать ИИ на каждом этапе анализа данных.
Мы существенно упростили создание проектов: теперь их настройку можно поручить AI Assistant.
При желании вы можете начать с уже готовой среды для Jupyter-ноутбуков, Python- или R-скриптов. Либо просто подключите свои файлы или источники данных с помощью шаблона для подключения данных.
Подробнее о том, как начать работу с DataSpell — в кратком руководстве.
В DataSpell появились встроенные AI-агенты, которые готовы выполнять различные задачи с данными, не отвлекая вас от работы. Не нужно ничего настраивать или выбирать агента для конкретной задачи. Просто включите ИИ-агенты в DataSpell, нажав на значок
в чате с ИИ, и попросите выполнить поставленную задачу. DataSpell автоматически передаст запрос самому подходящему агенту.
Что могут ИИ-агенты DataSpell:
Теперь можно генерировать код для Jupyter-ноутбуков и ячеек SQL с помощью AI Assistant, который учитывает контекст исходной ячейки. Для этого нажмите AI Edit Cell в контекстном меню или вызовите функцию с помощью иконки
в правой панели инструментов.
Кроме того, чтобы у ИИ был контекст, можно прикрепить файлы и источники данных.
Мы добавили несколько новых возможностей в чат c ИИ. Теперь можно:
В этой версии вы можете видеть все изменения, сделанные через Data Wrangler, прямо в ячейках Jupyter-ноутбука. Изменения в один клик применяются к датафрейму и отражаются в коде.
Если вы работаете с табличными данными, экспортировать результаты теперь проще простого. Просто скопируйте данные из таблиц DataSpell и вставьте их в свой внешний инструмент: Google Sheets, Docs, Slides или еще куда-нибудь. Возможность редактирования данных при этом полностью сохраняется. Временно эта функция недоступна на macOS, но скоро мы ее добавим.
Экспортировать ноутбуки в PDF теперь еще проще — вы найдете кнопку экспорта в правом верхнем углу. Просто нажмите на значок
и выберите один из трех вариантов:
Контекст для ИИ теперь можно задавать точнее. Раньше можно было прикрепить только всю схему целиком, а теперь — конкретный объект (например, таблицу или представление). Это особенно удобно при работе с большими схемами.
Чтобы прикрепить объект, введите @ или # в поле ввода, выберите или напишите dbObject:, а затем выберите нужный объект из списка.
Надеемся, эти нововведения вам понравятся. Мы только в начале пути к тому, чтобы сделать DataSpell полноценным ИИ-инструментом для анализа данных, поэтому нам особенно важна ваша обратная связь. Будем благодарны, если вы поделитесь своим мнением в этом опросе. Если вы обнаружили ошибку или хотите предложить новую функциональность, пишите в наш баг-трекер.
Хотите быть в курсе обновлений и получать советы по работе с DataSpell? Подписывайтесь на наш блог и нашу страницу в X.