JetBrains DataSpell IDE startet neue Premium-Features für Data Scientists

Die neuen dataspell ide features von JetBrains revolutionieren die Arbeitsweise professioneller Data Scientists. Seit 29 Jahren genießt JetBrains das Vertrauen der Entwicklergemeinschaft und hat bereits über 1.500.000 Lizenzen an Entwickler und Organisationen weltweit geliefert. DataSpell ist dabei speziell als IDE für professionelle Datenwissenschaftler konzipiert und bietet nun erweiterte Premium-Funktionen.

Während die dataspell ide kontinuierlich verbessert wird, unterscheidet sie sich zudem deutlich von anderen Lösungen wie Datalore. Die fortschrittlichen dataspell plugins ergänzen das Gesamtpaket, das beeindruckende 12 IDEs, 3 Erweiterungen, 2 Profiler und den JetBrains KI-Assistenten umfasst. Besonders attraktiv ist das Preismodell: Bei einem Listenpreis von 260,99 USD für eine DataSpell-Abonnementlizenz bietet JetBrains jedoch großzügige Rabatte an. Bildungseinrichtungen erhalten beispielsweise 50% Ermäßigung auf kommerzielle Abonnements, während ehemalige Studentenlizenzinhaber von einem 40% Absolventenrabatt profitieren können. Darüber hinaus stellt JetBrains seine Tools für Kernentwickler von Open-Source-Projekten kostenlos zur Verfügung.

JetBrains startet neue Premium-Funktionen in DataSpell

JetBrains erweitert mit den neuesten Aktualisierungen die dataspell ide features erheblich. Das Unternehmen konzentriert sich dabei auf die Optimierung der Datenaufbereitung und -analyse, um Data Scientists produktiver zu machen.

Was ist neu in der aktuellen Version?

Mit dem Release von DataSpell 2024.1 hat JetBrains mehrere wegweisende Funktionen eingeführt. Das lokale ML-Modell für die vollständige Zeilenergänzung in Python wurde verbessert und bietet nun längere Vorschläge unter Berücksichtigung eines breiteren Kontexts. Diese Funktion arbeitet vollständig lokal, ohne Daten ins Internet zu senden, und ist kostenlos verfügbar.

Eine besonders praktische Neuerung ist die Möglichkeit, SQL direkt in Jupyter-Notebooks zu verwenden, um Dataframes und CSV-Dateien abzufragen. Benutzer können eine SQL-Zelle erstellen, einen Dataframe als Datenquelle auswählen und dann mit der hochmodernen SQL-Coding-Unterstützung Abfragen schreiben.

DataSpell führte außerdem spezielle "Import Data"-Zellen ein. Diese neue Zellenart ermöglicht es, Dateien mit tabellarischen Daten einfach per Drag-and-Drop einzufügen und sofort mit visuellen Steuerelementen oder Python-Code zu bearbeiten.

Die dbt-Core-Unterstützung wurde ebenfalls deutlich erweitert:

• Direkte Anzeige von Graphen in DataSpell

• Verbesserte Code-Vervollständigung für dbt-Core-Projekte

• Einfaches Ausführen, Vorschau und Testen von Modellen direkt aus der SQL-Datei

In der Version 2024.3 wurde der JetBrains Data Wrangler eingeführt, der die Datenbereinigung und -vorbereitung vereinfacht. Laut JetBrains-Forschung machen diese Aufgaben durchschnittlich 30-40% der gesamten Arbeitszeit mit Daten aus. Der Data Wrangler automatisiert zahlreiche statistische Funktionen wie Min-Max-Skalierung, Z-Score-Normalisierung und verschiedene Methoden zur Ausreißererkennung.

Mit DataSpell 2025.1 hat JetBrains den Data Wrangler weiter verbessert und einen KI-Agenten hinzugefügt. Diese Version bietet:

• Die Möglichkeit, mit dem Data Wrangler über den KI-Chat zu interagieren

• Eine No-Code-Eingabezelle für Jupyter-Notebooks

• Drag-and-Drop-Funktionalität zum Neuanordnen von Jupyter-Zellen

• Erweiterte KI-Modellauswahl im Chat

Außerdem enthält die neueste Version Unterstützung für R 4.4, wodurch Benutzer die neuesten Funktionen dieser Sprache in ihren DataSpell-Projekten nutzen können.

Welche Zielgruppe spricht JetBrains an?

DataSpell richtet sich speziell an Data Scientists und hebt sich damit von anderen JetBrains-Produkten ab. Laut Andrey Cheptsov, Produktmanager bei JetBrains, gab es im Python-Ökosystem bisher keine IDE, die speziell für Data Science konzipiert wurde. Datenwissenschaftler mussten sich mit Editoren, Entwickler-IDEs oder eigenständigen Jupyter-Notebooks behelfen.

JetBrains positioniert DataSpell als eine "praktischere und effizientere Umgebung" für die Arbeit mit Daten. Funktionen, die sich auf die Datenverarbeitung beziehen, werden priorisiert. Obwohl der Fokus zunächst auf Python liegt, bietet DataSpell bereits grundlegende Unterstützung für R, mit Plänen für zukünftige Erweiterungen für Julia und andere Sprachen.

Bemerkenswert ist die klare Abgrenzung zwischen DataSpell und PyCharm Professional: Während PyCharm Professional sich an Benutzer richtet, die sowohl in der Datenwissenschaft als auch in der Entwicklung tätig sind, ist DataSpell speziell für Personen konzipiert, die sich stärker auf die Datenwissenschaft konzentrieren.

Seit dem Start des Early Access Programms im März 2021 hat JetBrains kontinuierlich an der Optimierung der Notebook-Erfahrung gearbeitet. Verbesserungen umfassen:

• Die Möglichkeit, einzelne Ausgaben per Tastenkombination oder Maus einzuklappen

• Deutlich verbessertes Scrollen von Notebooks und Notebook-Ausgaben

• Spezielle Aktionen für Tabellenausgaben zum Öffnen von Daten in separaten Editor-Tabs

• Funktionen zum Speichern von Bildern in Dateien

• Eine Schnellkorrektur für nicht aufgelöste Pakete in Code-Zellen

KI-gestützte Features verbessern die Datenanalyse

Die KI-Integration stellt einen zentralen Bestandteil der neuen dataspell ide features dar. JetBrains hat den KI-Assistenten umfassend erweitert, um Datenwissenschaftlern die tägliche Arbeit erheblich zu erleichtern.

Wie funktioniert der KI-Assistent in DataSpell?

Der KI-Assistent ist kein standardmäßiger Bestandteil von DataSpell und muss zunächst als Plugin installiert werden. Für die Aktivierung benötigen Nutzer eine JetBrains AI Service-Lizenz und müssen den JetBrains AI-Nutzungsbedingungen zustimmen. Darüber hinaus betont JetBrains, dass der Assistent ohne ausdrückliche Zustimmung keinen Zugriff auf den Code erhält.

Besonders bemerkenswert ist die Erweiterung der KI-Modellauswahl. Nutzer können jetzt zwischen verschiedenen fortschrittlichen Sprachmodellen wählen, darunter Claude 3.7 Sonnet und Gemini 2.0 Flash, während OpenAI GPT-4.1 in Kürze verfügbar sein wird. Diese Vielfalt ermöglicht es Datenwissenschaftlern, das für ihre spezifischen Anforderungen am besten geeignete Modell auszuwählen.

In der aktuellen Version hat JetBrains außerdem den Befehl "/web" eingeführt, mit dem der KI-Assistent Dokumentationen, Fehlerbehebungstipps und die neuesten technischen Ressourcen direkt aus dem Internet abrufen und im Chat-Fenster anzeigen kann.

Welche Aufgaben übernimmt die KI automatisch?

Der JetBrains Data Wrangler AI-Agent spielt eine zentrale Rolle in DataSpell 2025.1. Das System berücksichtigt unterschiedliche Aufgabenkomplexitäten und passt sich entsprechend an den Workflow des Nutzers an – unabhängig davon, ob eine vollständige KI-Automatisierung oder ein stärker manueller Ansatz bevorzugt wird.

Die KI kann folgende Aufgaben automatisieren:

• Datenbereinigung und -vorbereitung (die laut JetBrains-Forschung 30-40% der gesamten Datenarbeit ausmachen)

• Visualisierungsvorschläge basierend auf Dataframe-Metadaten

• Direkte Einbettung von erzeugten Diagrammen in Widget-Vorschauen

• Durchführung von Datentransformationen auf Anfrage

Nutzer können den Data Wrangler einfach über das Datentool-Fenster oder direkt im Tabellendaten-Viewer aufrufen. Die Interaktion mit dem System erfolgt entweder über die Schaltfläche "Data Viewer", durch KI-Transformationen im Data Wrangler oder durch Aktivierung des Data Wrangler-Modus im KI-Assistenten.

Das neue Lizenzmodell von JetBrains macht KI-gestützte Entwicklung zugänglicher. Einige KI-Funktionen wie unbegrenzte Code-Vervollständigung und lokale Modellunterstützung stehen nun unbegrenzt kostenlos zur Verfügung, während andere über ein kreditbasiertes System zugänglich sind. Für erweiterte Anforderungen bietet JetBrains die Abonnementstufen AI Pro und AI Ultimate an.

Wie hilft KI bei der Fehlererkennung und -behebung?

Der KI-Assistent übernimmt eine wichtige Rolle bei der Fehlerbehebung und Problemlösung. Wenn Nutzer auf Fehler stoßen, kann die KI diese definieren und erklären, eine Lösung für den spezifischen Fall vorschlagen oder Möglichkeiten zur Codeänderung anbieten.

Im Gegensatz zu herkömmlichen Debuggern, die nur zur Laufzeit arbeiten, kann der KI-Assistent in DataSpell potenzielle Fehler bereits während der Codeerstellung erkennen und warnen. Das System identifiziert automatisch mögliche Refactoring-Optionen und schlägt Verbesserungen vor.

JetBrains betont bei seinem KI-Ansatz besonders die Aspekte Vertrauen und Kontrolle. Das Unternehmen versichert, dass es niemals auf Nutzerdaten trainiert und sicherheitsbewussten Nutzern einen lokalen Modus und lokale Vervollständigung anbietet. Außerdem haben Anwender volle Kontrolle über die Ergebnisse, können zwischen Cloud-Anbietern wählen, Prompts konfigurieren und alle vorgeschlagenen Änderungen überprüfen.

Die grundlegende Philosophie von JetBrains lautet: "KI ist nichts ohne Sie. Sie wird Sie nicht ersetzen". Stattdessen bringt das Unternehmen die benötigte KI in die vertraute IDE-Umgebung, um Coding-Prozesse zu verbessern und die Produktivität zu steigern.

DataSpell vereint Notebooks, SQL und Visualisierung

DataSpell etabliert sich als eine einheitliche Plattform, in der Datenwissenschaftler Jupyter Notebooks, SQL-Abfragen und fortschrittliche Visualisierungswerkzeuge nahtlos kombinieren können. Diese Integration unterscheidet die dataspell ide features von herkömmlichen Entwicklungsumgebungen.

Was bietet die Notebook-Integration?

Die Jupyter-Notebook-Unterstützung in DataSpell ermöglicht es Benutzern, Code zu bearbeiten, auszuführen und zu debuggen sowie Ausgaben einschließlich Streamdaten, Bilder und andere Medien zu untersuchen. Außerdem bietet die Umgebung umfassende Coding-Unterstützung mit Funktionen wie Fehler- und Syntaxhervorhebung, Code-Vervollständigung und einem speziellen Jupyter-Notebook-Debugger.

DataSpell hebt sich durch seine speziell auf Datenwissenschaftler zugeschnittene Oberfläche ab. Nutzer können sowohl lokale als auch Remote-Notebooks verwenden, ohne vorher einen Jupyter-Server starten zu müssen – dies geschieht automatisch bei der Ausführung einer Zelle. Zudem unterstützt DataSpell Markdown in Notebook-Zellen und separaten Dateien, was die Dokumentation direkt im Workflow ermöglicht.

Ein besonderes Merkmal ist die Zellenverwaltung: Jede Zelle verfügt über eine eigene Symbolleiste mit essentiellen Aktionen wie KI-Unterstützung, Debugging und Zellenlöschung. Zusätzlich können Benutzer auf erweiterte Funktionen über das Kontextmenü zugreifen, darunter Ausgabelöschung, Zellenverschiebung und Kopierfunktionen.

Wie funktioniert die SQL-Unterstützung?

Die SQL-Funktionalität in DataSpell basiert auf dem Database Tools and SQL Plugin, das standardmäßig gebündelt und aktiviert ist. Dieses Plugin bietet Unterstützung für alle Funktionen, die auch in DataGrip, der eigenständigen Datenbankmanagementumgebung von JetBrains, verfügbar sind. Benutzer können Datenbanken abfragen, erstellen und verwalten, die lokal, auf einem Server oder in der Cloud laufen.

Besonders hervorzuheben ist die Unterstützung für mehr als 40 Datenbanksysteme, darunter MySQL, PostgreSQL, Microsoft SQL Server, SQLite, MariaDB, Oracle und Apache Cassandra. DataSpell ermöglicht es zudem, SQL-Zellen in Jupyter-Notebooks zu verwenden, um Datenbanken, Dataframes und angehängte CSV-Dateien abzufragen und die Ergebnisse automatisch in pandas-Dataframes zu speichern.

Die Vorgehensweise ist dabei unkompliziert: Nutzer wählen "SQL" im Zellentyp-Selektor der Notebook-Symbolleiste, wählen die Datenquelle oder den Dataframe aus der Liste und führen dann die SQL-Anweisung aus. Das Abfrageergebnis wird in der Ausgabe angezeigt und im angegebenen Dataframe gespeichert.

Welche Visualisierungsoptionen stehen zur Verfügung?

DataSpell bietet umfangreiche Visualisierungsmöglichkeiten für Datenanalyse. Benutzer können Daten in verschiedenen Diagrammtypen darstellen, darunter:

• Balken-, Torten- und Flächendiagramme

• Linien-, Streu- und Blasendiagramme

• Aktien-, Bereichsbereichs- und Histogrammdiagramme

Der Diagrammtyp wird automatisch basierend auf den Datentypen ausgewählt, kann jedoch angepasst werden. Für die genaue Wertanzeige genügt es, mit der Maus über das Diagramm zu fahren. Außerdem können Benutzer ihre Daten nach Bedarf gruppieren und die erstellten Diagramme im PNG-Format exportieren.

Darüber hinaus bietet DataSpell einen Geographical Data Viewer (Geo-Viewer), mit dem Benutzer Geodaten erkunden können. Dieser Viewer arbeitet mit Daten aus PostgreSQL-Datenbanktabellen und tabellarischen Datendateien (CSV, XLSX usw.) und unterstützt Koordinaten in den Formaten WKT, WKB und PostGIS-Geometrie 4326.

Bemerkenswert ist außerdem die volle Unterstützung für interaktive Ausgaben auf JavaScript-Basis, die von wissenschaftlichen Bibliotheken wie Plotly, Bokeh, Altair und ipywidgets verwendet werden. Dies ermöglicht es Datenwissenschaftlern, aussagekräftige und interaktive Visualisierungen direkt in ihrer IDE zu erstellen und zu erkunden.

DataSpell optimiert Workflows für Data Scientists

Mit den fortschrittlichen Tools für Datenaufbereitung macht die dataspell ide den Arbeitsalltag von Data Scientists deutlich effizienter. Die Software bietet essentielle Werkzeuge für Datenanalysten direkt nach der Installation und unterstützt zahlreiche Technologien in einer einheitlichen Umgebung.

Wie unterstützt DataSpell bei der Datenbereinigung?

Der Data Wrangler von JetBrains ist ein zentrales Werkzeug für die effiziente Datenbereinigung in DataSpell. Nach Studien von JetBrains nehmen Datenbereinigung und -vorbereitung durchschnittlich 30-40% der gesamten Zeit in Anspruch, die Data Scientists mit Daten arbeiten. Der Data Wrangler vereinfacht diese Prozesse erheblich, indem er eine interaktive Benutzeroberfläche zur Datenanalyse bietet.

Aktuell unterstützt der Data Wrangler ausschließlich pandas-Dataframes. Dadurch können Nutzer ihre Daten sicher erkunden und transformieren, ohne den ursprünglichen Datensatz zu verändern. Das Tool vereinfacht allgemeine Reinigungsaufgaben wie das Entfernen von Duplikaten, die sonst zu verzerrten Analyseergebnissen führen könnten.

Besonders nützlich ist die automatische Python-Code-Generierung: Während Nutzer die Daten über die Oberfläche transformieren, erstellt DataSpell automatisch den erforderlichen Python-Code für diese Operationen. Zusätzlich bietet der Data Wrangler mehrere statistische Funktionen direkt einsatzbereit, darunter Min-Max-Skalierung, Z-Score-Normalisierung und verschiedene Methoden zur Ausreißererkennung.

Welche Vorteile bietet die Low-Code-Umgebung?

Die Benutzeroberfläche von DataSpell wurde speziell für den effizienten Umgang mit Daten konzipiert und bietet zahlreiche Low-Code-Funktionen. Insbesondere die interaktiven Tabellen ermöglichen schnellen Zugriff auf deskriptive Statistiken und vereinfachen die Datenanalyse erheblich.

Ein zentraler Vorteil ist die No-Code-Diagrammvisualisierung, die es ermöglicht, aussagekräftige Visualisierungen ohne komplexen Code zu erstellen. Dementsprechend können auch Datenwissenschaftler mit weniger Programmiererfahrung schnell produktiv arbeiten. Durch die automatische Code-Generierung beim Datenexport lernen Einsteiger zudem schrittweise die zugrundeliegenden Programmierkonzepte.

Die Low-Code-Umgebung beschleunigt außerdem die Identifizierung von Datenfehlern, einschließlich fehlender Werte. Mit Hilfe von Datenverteilungshistogrammen können Ausreißer leichter erkannt werden. Dadurch werden Datenmanipulation und -analyse erheblich beschleunigt.

Wie profitieren Teams von der Integration in JetBrains IDEs?

DataSpell verbindet Teams mit dem gesamten JetBrains-Ökosystem und ermöglicht eine nahtlose Zusammenarbeit. Mit der Unterstützung für Notebooks, SQL- und NoSQL-Datenbanken sowie interaktive Tabellen können Datenwissenschaftler alle benötigten Werkzeuge an einem Ort nutzen.

Die Plattform ermöglicht Verbindungen zu mehr als 40 verschiedenen SQL- und NoSQL-Datenbanken, darunter PostgreSQL und MySQL. Dadurch können Teams Datenbanken direkt aus Notebooks heraus abfragen oder in einer speziellen Konsole nutzen. Die SQL-Unterstützung bietet erweiterte Autovervollständigung und vereinfacht die Schema-Navigation.

Für Projekte, die unterschiedliche Technologien erfordern, bietet DataSpell eine virtuelle Umgebung, die auf einem Python-Interpreter basiert. Mit dem R-Plugin können Teams zudem statistische Berechnungen in R durchführen und dabei von Coding-Assistenz, visuellen Debugging-Tools und weiteren IDE-Funktionen profitieren. Diese Integration fördert die Zusammenarbeit zwischen verschiedenen Fachbereichen und optimiert den gesamten Datenworkflow.

JetBrains bietet flexible Lizenzmodelle und Rabatte

JetBrains gestaltet für DataSpell maßgeschneiderte Lizenzmodelle, die die unterschiedlichen Bedürfnisse von Einzelpersonen bis hin zu großen Organisationen abdecken. Besonders zielgruppenorientiert sind dabei die verschiedenen Rabattmöglichkeiten, die die dataspell ide features für viele Nutzergruppen zugänglicher machen.

Welche Preisstufen gibt es für DataSpell?

Die Preisgestaltung für DataSpell folgt einem degressiven Modell, das Langzeitnutzer belohnt:

• Standardversion

• DataSpell mit JetBrains AI Pro

• All Products Pack

Alle Jahresabonnements beinhalten zudem eine unbefristete Fallback-Lizenz. Dies bedeutet, dass Nutzer nach Ablauf ihres Abonnements weiterhin die Version verwenden können, die zu Beginn ihrer Abonnementlaufzeit aktuell war.

Welche Sonderkonditionen gelten für Bildungseinrichtungen?

JetBrains bietet ein außerordentlich großzügiges Programm für den Bildungsbereich:

• Kostenlose Lizenzen für Studenten und Lehrkräfte nach Verifizierung der Hochschul-E-Mail oder ISIC-Karte

• 40% Absolventenrabatt für ehemalige Studentenlizenzinhaber

• Kostenfreie Klassenraumlizenzen für Universitäten, Hochschulen und Schulen

• Gratis-Zugang für Kernentwickler von Open-Source-Projekten

• 50% Rabatt für Universitäten und Bildungseinrichtungen bei kommerziellen Abonnements

• 50% Nachlass für Startups, die weniger als 5 Jahre bestehen

• 25-50% Ermäßigung für gemeinnützige Organisationen

Darüber hinaus können nicht-akademische Programmierer Gutscheincodes beantragen, die Studenten für die Dauer eines Kurses kostenlosen Zugang gewähren.

Systemanforderungen

Für ein optimales Erlebnis mit den dataspell ide features benötigen Nutzer folgende Systemvoraussetzungen:

• RAM: Mindestens 2 GB freier Arbeitsspeicher, empfohlen werden 8 GB Gesamtspeicher

• Prozessor: Jede moderne CPU, mehrere Kerne werden für bessere Leistung empfohlen

• Speicherplatz: 3,5 GB Mindestanforderung, idealerweise 5 GB auf einer SSD

• Bildschirmauflösung: Minimal 1024×768, optimal 1920×1080

• Betriebssystem: Windows, macOS oder Linux (offiziell veröffentlichte Versionen)

Hinsichtlich der Programmiersprachen unterstützt DataSpell Python 2.7 sowie Python 3.6 bis 3.14 und R ab Version 3.4. Die Installation von Java ist nicht erforderlich, da die JetBrains Runtime (basierend auf JBR 21) bereits mit der IDE gebündelt ist.

Für Entwickler ist die kontinuierliche Weiterentwicklung der dataspell ide besonders wertvoll. JetBrains hat bereits bedeutende Fortschritte für die kommenden Versionen angekündigt. Insbesondere soll die Integration mit anderen beliebten Tools im Data-Science-Bereich wie Streamlit und Gradio verstärkt werden. Außerdem plant das Unternehmen, die Unterstützung für verschiedene Machine-Learning-Frameworks auszubauen.

Im Gegensatz zu Mitbewerbern wie Visual Studio Code mit seinen dataspell plugins oder PyCharm Professional konzentriert sich DataSpell vollständig auf die Bedürfnisse von Datenwissenschaftlern. Diese Spezialisierung wird besonders im direkten Vergleich dataspell vs datalore deutlich: Während Datalore als cloudbasierte Lösung für Teamkollaboration konzipiert ist, bietet DataSpell eine umfassende lokale Entwicklungsumgebung mit fortschrittlichen Funktionen für individuelle Data-Science-Projekte.

Nach Nutzerbewertungen schätzen Data Scientists vor allem die nahtlose Integration von Jupyter Notebooks und die erweiterten Debugging-Möglichkeiten. Darüber hinaus betonen sie die Effizienzsteigerung durch den Data Wrangler. Die JetBrains-Community hat sich als aktive Unterstützung erwiesen – sowohl durch Beiträge zur IDE-Entwicklung als auch durch hilfreiche Erweiterungen.

Da DataSpell ein vergleichsweise junges Produkt im JetBrains-Portfolio ist, kann mit regelmäßigen Updates und Erweiterungen gerechnet werden. Der Fokus liegt dabei stets auf der Optimierung des Workflows für Data Scientists und der Bereitstellung maßgeschneiderter Funktionen für Datenanalyse und maschinelles Lernen.

Die Kombination aus fortschrittlichen KI-Funktionen, hervorragender Notebook-Integration und umfassender Unterstützung für gängige Data-Science-Technologien macht DataSpell zu einer bemerkenswerten IDE für Datenwissenschaftler, die ihre Produktivität und die Qualität ihrer Arbeit steigern möchten.