Преимущества использования PyCharm для научных исследований:

• Удобство работы с инструментами. 2 PyCharm поддерживает Python, базы данных, Jupyter, Git, conda, PyTorch, TensorFlow, Hugging Face и другие технологии. 2 Встроенный AI Assistant понимает контекст и помогает быстро вникнуть в проект. 2
• Ускорение процессов анализа данных. 2 Автоматизация рутинных задач и генерация кода при помощи AI Assistant, а также интерактивные таблицы для работы с данными без написания кода делают работу продуктивнее. 2
• Помощь в поиске и исправлении ошибок. 25 Это происходит благодаря умному рефакторингу, встроенным инструментам контроля качества и мощному отладчику. 2

Недостатки использования PyCharm для научных исследований:

• Ресурсоёмкость. 5 Особенно профессиональная версия, которая может работать некорректно на старых или менее мощных компьютерах. 5
• Сложности с обучением. 4 Для начинающих обширные возможности PyCharm могут оказаться непосильными, и может потребоваться некоторое время, чтобы изучить и освоить все его возможности. 5
• Специфика языка. 5 Хотя PyCharm превосходен в разработке на Python, он может быть не лучшим выбором для проектов разработки на нескольких языках или при работе с языками, отличными от Python. 5
• Использование большого объёма дискового пространства. 5 PyCharm потребляет значительный объём дискового пространства, особенно при использовании самой IDE, виртуальных сред и файлов проекта. 5