本文讨论了为数据科学家设计的五个平台，它们在管理大型数据集、模型、工作流和协作方面具有专门的能力，超出了GitHub所提供的内容。

GitHub长期以来一直是开发人员的首选平台，包括数据科学社区中的那些人。它提供了强大的版本控制和协作功能。然而，数据科学家通常有独特的需求，例如处理大型数据集、复杂的工作流程和特定的协作需求，GitHub可能无法完全满足。这导致了替代平台的兴起，每个平台都提供了独特的特点和优势。

在本文中，我们探索了五个最适合数据科学项目的GitHub替代品，为协作、项目管理以及数据和模型处理提供了多样化的选择。

1.Kaggle

Kaggle在数据科学社区中因其独特的数据科学竞赛、数据集和协作环境的结合而闻名。

该平台提供了大量数据集的访问，并通过竞赛为数据科学家提供了在实际场景中测试他们技能的机会。此外，我还提供了编辑、运行和共享带有输出的代码笔记本的访问权限。

这个平台让我可以在免费的GPU和TPU上快速运行深度学习项目。在它的帮助下，我通过分享我的分析报告和机器学习项目建立了一个强大的作品集。此外，我还参加了各种数据分析和机器学习竞赛，这有助于我在这些领域提高自己的技能。总的来说，Kaggle一直是一个优秀的资源，使我在个人和专业上都有了成长。

如果你刚开始接触数据科学，可以先从Kaggle开始而不是GitHub。Kaggle提供了对于任何数据科学项目都至关重要的广泛免费功能。

2.Hugging Face

Hugging Face迅速成为自然语言处理（NLP）和机器学习最新发展的中心。它通过提供庞大的预训练模型集合以及一个培训和分享新模型的协作生态系统，区别于其他平台。此外，它已变得非常容易上传您的数据集并免费部署您的机器学习网络应用程序。

在Hugging Face中，模型库与GitHub类似，包含各种类型的信息，包括文件和模型。你可以附上研究论文、添加性能指标、用模型建立一个演示或创建一个推理。此外，你现在可以发表评论和提交拉取请求，就像在GitHub中一样。

我经常使用Hugging Face部署模型、上传训练过的模型，并建立一个强大的机器学习作品集。我已经实现了深度强化学习、多语言语音识别和大型语言模型。

这个平台主要是为社区设计的，它最重要的特点之一是它提供了很多免费的功能。然而，如果你有一个最先进的模型，你甚至可以请求付费功能。这使它成为任何有志成为ML工程师或NLP工程师的人的首选平台。

3.DagsHub

DagsHub是一个专为数据科学家和机器学习工程师量身定制的平台，专注于管理和协作数据科学项目的独特需求。它提供了出色的工具，不仅能对代码进行版本控制，还能对数据集和ML模型进行版本控制，解决了该领域的一个常见挑战。

该平台与流行的数据科学工具集成良好，允许从其他环境平滑过渡。DagsHub的亮点功能是其社区方面，为数据科学家提供了合作和分享见解的空间，这对于那些希望与同行社区互动的人来说是一个特别吸引人的选择。

DagsHub提供了一个简单的API和GUI，允许你轻松上传和访问数据和模型。此外，它还提供了MLFlow实例用于实验跟踪和模型注册。此外，它还提供了一个免费的Label Studio实例来标记您的数据。它是一个满足您所有机器学习需求的一站式平台。DagsHub还提供了第三方集成，例如S3 bucket、New Relic、Jenkins和Azure blob存储。

4.GitLab

GitLab是GitHub的一个很好的替代品，适用于所有类型的技术专业人员。它提供了强大的版本控制和协作、CI/CD、项目管理和问题跟踪、安全和合规性、分析和洞察、Webhooks和REST API、页面等功能。

这个平台是开发人员和数据科学家的理想解决方案，他们需要建立从数据收集到模型部署的无缝工作流程自动化。它还提供了强大的问题跟踪和项目管理工具，这些工具对于协调复杂的数据科学项目至关重要。

在过去的三年里，我一直在使用GitLab，主要是为了熟悉平台，并将我的静态网站从GitHub迁移到GitLab。GitLab的用户界面易于理解，它为免费用户提供了广泛的工具。此外，你有选择免费托管自己的GitLab社区版实例的选项，让你完全控制你的项目。

就像GitHub一样，GitLab也可以用作你的数据科学项目的作品集。你可以在一个地方上传并分享你的所有作品，它甚至有更好的协作工具适用于更大型和更复杂的项目。GitLab是一个强大的平台，即使你已经对GitHub感到满意，也应该考虑使用它。

5.Codeberg

Codeberg.org作为一个非营利性、社区驱动的平台，强调开源和隐私，从而脱颖而出。它提供了一个简单、用户友好的界面，对于那些寻找一个无复杂性和直截了当的代码托管解决方案的人来说，具有吸引力。对于优先考虑开源价值和数据隐私的数据科学家来说，Codeberg提供了一个有吸引力的替代方案。

它提供CI/CD解决方案、页面、SSH和GPG、Webhooks、第三方集成以及适用于所有类型项目的协作工具，类似于GitHub。

在安装Librewolf时，我发现了Codeberg和Forgejo。它们提供了一个类似于GitHub的体验，具有Git和简化的工作流程自动化。我强烈推荐尝试它们为你的项目托管。

结论

这些平台中的每一个都为数据科学家提供了独特的特点和优势。GitLab在集成的工作流程管理方面表现卓越，DagsHub和Hugging Face专为机器学习项目托管和协作量身定做，Kaggle提供了一个互动的学习和竞赛环境，而Codeberg强调开源和隐私。取决于他们的具体需求，无论是高级项目管理、社区参与、专用工具还是对开源原则的承诺，数据科学家都可以在这些选项中找到合适的GitHub替代品。