# jupyterhub

Published articles for jupyterhub.

This is one page of public article previews, not the complete archive. Follow Next page to continue. Summaries are not the original full articles.

## Datalore Enterprise 2021.3: ячейки SQL, подключение Jupyter-ноутбуков к БД, интерактивные отчеты и многое другое

DevFeed: [Datalore Enterprise 2021.3: ячейки SQL, подключение Jupyter-ноутбуков к БД, интерактивные отчеты и многое другое](<https://devfeed.tech/articles/datalore-enterprise-2021-3-sql-jupyter-23947.md>)

Original publisher: [Read original article](<https://habr.com/ru/companies/JetBrains/articles/593959/>)

Author: alenaguzharina (JetBrains)

Published: 2021-12-07T14:10:12Z

Content type: release

Language: ru

Sources: [JetBrains RU](<https://devfeed.tech/sources/jetbrains-ru.md>)

Topics: [Data Science](<https://devfeed.tech/topics/data-science.md>), [jupyter](<https://devfeed.tech/topics/jupyter.md>), [SQL](<https://devfeed.tech/topics/sql.md>), [Databases](<https://devfeed.tech/topics/databases.md>), [SQLAlchemy](<https://devfeed.tech/topics/sqlalchemy.md>), [R](<https://devfeed.tech/topics/r.md>), [Scala](<https://devfeed.tech/topics/scala.md>), [Amazon Redshift](<https://devfeed.tech/topics/amazon-redshift.md>), [Azure SQL](<https://devfeed.tech/topics/azure-sql.md>), [MariaDB](<https://devfeed.tech/topics/mariadb.md>), [MySQL](<https://devfeed.tech/topics/mysql.md>), [Oracle Database](<https://devfeed.tech/topics/oracle-database.md>)

Tags: [azure-sql](<https://devfeed.tech/tags/azure-sql.md>), [data](<https://devfeed.tech/tags/data.md>), [data-science](<https://devfeed.tech/tags/data-science.md>), [database](<https://devfeed.tech/tags/database.md>), [datalore](<https://devfeed.tech/tags/datalore.md>), [jupyter](<https://devfeed.tech/tags/jupyter.md>), [jupyterhub](<https://devfeed.tech/tags/jupyterhub.md>), [mysql](<https://devfeed.tech/tags/mysql.md>), [oracle](<https://devfeed.tech/tags/oracle.md>), [plus-a5524f17cbdd](<https://devfeed.tech/tags/plus-a5524f17cbdd.md>), [postgresql](<https://devfeed.tech/tags/postgresql.md>), [python](<https://devfeed.tech/tags/python.md>), [scala](<https://devfeed.tech/tags/scala.md>), [sql](<https://devfeed.tech/tags/sql.md>), [tag-4d3456108bed](<https://devfeed.tech/tags/tag-4d3456108bed.md>), [tag-b0c5f1e2d8ce](<https://devfeed.tech/tags/tag-b0c5f1e2d8ce.md>), [tag-baf5012a40ff](<https://devfeed.tech/tags/tag-baf5012a40ff.md>)

### AI overview

This release article presents Datalore Enterprise 2021.3, a data science platform for collaborative Jupyter notebooks. The update adds database connections and native SQL cells, with query results transferred to pandas DataFrames, support for R and Scala notebooks, reactive features, chart builders, and interactive report publishing.

### Source excerpt

Привет, Хабр! Datalore Enterprise -- это data science платформа для совместной работы с Jupyter-ноутбуками. Ее можно установить в частное облако или на приватный сервер компании. Новая версия 2021.3 позволяет специалистам по анализу и обработке данных работать с базами данных и SQL-кодом внутри Jupyter-ноутбуков, а также легко делиться результатами работы с коллегами. Также мы интегрировали поддержку ноутбуков R и Scala, добавили новый реактивный режим, реализовали конструкторы графиков и множество других функций. Читайте дальше, чтобы узнать о новых возможностях Datalore Enterprise 2021.3! Читать далее

## \[Перевод\] Программа раннего доступа к JetBrains DataSpell открыта для всех

DevFeed: [\[Перевод\] Программа раннего доступа к JetBrains DataSpell открыта для всех](<https://devfeed.tech/articles/jetbrains-dataspell-23934.md>)

Original publisher: [Read original article](<https://habr.com/ru/companies/JetBrains/articles/576866/>)

Author: andreycheptsov (JetBrains)

Published: 2021-09-08T11:31:43Z

Content type: release

Language: ru

Sources: [JetBrains RU](<https://devfeed.tech/sources/jetbrains-ru.md>)

Topics: [jetbrains](<https://devfeed.tech/topics/jetbrains.md>), [ide](<https://devfeed.tech/topics/ide.md>), [Data Science](<https://devfeed.tech/topics/data-science.md>), [jupyter](<https://devfeed.tech/topics/jupyter.md>), [Python](<https://devfeed.tech/topics/python.md>)

Tags: [data-science](<https://devfeed.tech/tags/data-science.md>), [eap](<https://devfeed.tech/tags/eap.md>), [ide](<https://devfeed.tech/tags/ide.md>), [jetbrains](<https://devfeed.tech/tags/jetbrains.md>), [jupyter](<https://devfeed.tech/tags/jupyter.md>), [jupyterhub](<https://devfeed.tech/tags/jupyterhub.md>), [jupyterlab](<https://devfeed.tech/tags/jupyterlab.md>), [machine-learning](<https://devfeed.tech/tags/machine-learning.md>), [python](<https://devfeed.tech/tags/python.md>)

### AI overview

JetBrains opens the DataSpell early access program to everyone. The article describes improvements to Jupyter notebook workflows, remote notebooks, and the interactive Python console, including better result handling and automatic import fixes.

### Source excerpt

С тех пор, как мы анонсировали JetBrains DataSpell в марте, наша новая IDE для Data Science была доступна для ограниченного числа пользователей, которые помогали нам с тестированием IDE и обратной связью. Сегодня мы запускаем программу раннего доступа для всех желающих. Всем, кто хотел участвовать в программе, придут приглашения. Вы можете скачать свежую EAP-сборку на сайте JetBrains DataSpell (регистрация не требуется). Читать далее

## Анонсируем версию Datalore Enterprise для команд Data Science

DevFeed: [Анонсируем версию Datalore Enterprise для команд Data Science](<https://devfeed.tech/articles/datalore-enterprise-data-science-23918.md>)

Original publisher: [Read original article](<https://habr.com/ru/companies/JetBrains/articles/566378/>)

Author: alenaguzharina (JetBrains)

Published: 2021-07-06T15:00:01Z

Content type: release

Language: ru

Sources: [JetBrains RU](<https://devfeed.tech/sources/jetbrains-ru.md>)

Topics: [Data Science](<https://devfeed.tech/topics/data-science.md>), [jupyter](<https://devfeed.tech/topics/jupyter.md>), [Python](<https://devfeed.tech/topics/python.md>), [Amazon S3](<https://devfeed.tech/topics/amazon-s3.md>)

Tags: [aws](<https://devfeed.tech/tags/aws.md>), [aws-s3](<https://devfeed.tech/tags/aws-s3.md>), [data-science](<https://devfeed.tech/tags/data-science.md>), [datalore](<https://devfeed.tech/tags/datalore.md>), [jetbrains](<https://devfeed.tech/tags/jetbrains.md>), [jupyter](<https://devfeed.tech/tags/jupyter.md>), [jupyter-notebooks](<https://devfeed.tech/tags/jupyter-notebooks.md>), [jupyterhub](<https://devfeed.tech/tags/jupyterhub.md>), [jupyterlab](<https://devfeed.tech/tags/jupyterlab.md>), [python](<https://devfeed.tech/tags/python.md>), [tag-055aee430837](<https://devfeed.tech/tags/tag-055aee430837.md>), [tag-752bfc3f8269](<https://devfeed.tech/tags/tag-752bfc3f8269.md>), [tag-baf5012a40ff](<https://devfeed.tech/tags/tag-baf5012a40ff.md>)

### AI overview

JetBrains announces Datalore Enterprise, a version of Datalore designed for Data Science teams. It adds team-oriented capabilities to Jupyter notebooks, including PyCharm code assistance, persistent data storage, authentication, configurable environments, compute-resource management, versioning, real-time collaboration, and AWS S3 integration.

### Source excerpt

Привет, Хабр! Jupyter-ноутбуки хоть и вызывают споры, однако все равно являются самым часто используемым инструментом для решения задач Data Science. Ноутбуки просты в личном использовании. Но если вы когда-либо пробовали организовать командную работу с ними, то наверняка сталкивались со сложностями. Именно поэтому мы в JetBrains решили выпустить специальную версию Datalore Enterprise для команд Data Science! Читать далее