În această listă, veți găsi unele dintre cele mai bune notebook-uri pentru știința datelor pentru a supraalimenta fluxul de lucru al echipei dvs. Aceste notebook-uri pentru știința datelor facilitează o mai bună colaborare și pot fi alternative la notebook-ul Jupyter.
În acest ghid, vom discuta despre utilizarea notebook-ului clasic Jupyter pentru proiecte de știință a datelor. Și apoi, vom trece peste alte caiete de știință a datelor. În plus, vom enumera și fiecare dintre caracteristicile acestor notebook-uri.
Pentru toate acestea și multe altele, să începem.
Cuprins
Jupyter Notebook pentru Data Science
Caietul Jupyter este o platformă interactivă bazată pe web folosită în proiecte de știință a datelor. Pe lângă furnizarea de nuclee pentru limbaje de programare precum Python, Scala și R, notebook-urile Jupyter au și alte caracteristici valoroase.
Iată câteva dintre caracteristicile Jupyter:
- Adăugarea de ecuații matematice, text îmbogățit și conținut media
- Sprijină colectarea datelor, curățarea, analiza și vizualizarea
- Construirea și interpretarea modelelor de învățare automată
De asemenea, am creat un ghid despre notebook-urile Jupyter pentru știința datelor. Vă va ghida prin funcțiile notebook-ului Jupyter și vă va ajuta să vă configurați mediul de lucru.
Cu toate acestea, pe măsură ce începeți să scalați și să lucrați la proiecte mari de știință a datelor în echipă, este posibil să doriți să analizați și alte alternative.
Să trecem acum peste alte caiete de știință a datelor pe care le-ați putea lua în considerare. Acestea oferă aceleași caracteristici ca și notebook-ul Jupyter și, în plus, facilitează, de asemenea, colaborarea fără întreruperi și oferă mai multă flexibilitate și personalizare.
Dacă sunteți interesat să învățați Python și Jupyter, verificați acest lucru Curs Udemy.
Accesați următoarele secțiuni pentru a afla mai multe.
Notă profundă
Notă profundă este un mediu de notebook Jupyter bazat pe cloud. Este conceput pentru a permite echipelor de știință a datelor să colaboreze eficient.
Puteți începe gratuit și puteți începe să vă construiți portofoliul de știință a datelor ca persoană fizică. Sau ai putea lucra ca parte a unei echipe.
Acum, să enumeram câteva dintre caracteristicile utile ale Deepnote:
- Furnizare pentru interogarea datelor folosind SQL de la BigQuery, Snowflake și PostgreSQL
- Utilizarea SQL și Python în aceeași interfață de notebook fără a fi nevoie să comutați aplicațiile
- Suport pentru limbaje de programare populare, cum ar fi Python, Julia și R
- Suport pentru cadre de învățare profundă, cum ar fi PyTorch și TensorFlow
- Caracteristici pentru a asigura reproductibilitatea în echipă prin crearea de medii personalizate sau importând mediul existent din DockerHub
Apache Zeppelin
Apache Zeppelin este un notebook bazat pe web pentru a efectua analize interactive și colaborative de date în browser. Aceste notebook-uri sunt potrivite pentru a efectua analize de date mari în echipă.
Iată o prezentare generală a caracteristicilor notebook-urilor Apache Zeppelin:
- Notebook multifuncțional care poate fi utilizat pentru toate etapele din pipeline-ul științei datelor
- Suport pentru mai multe limbi și cadre, cum ar fi Python, SQL, R, Shell, Apache Spark și Apache Flink
- Integrare Apache Spark încorporată pentru analiza datelor mari
- Prevedere pentru crearea de formulare dinamice de intrare
Caiete de mod
Caiete de mod este un produs emblematic al Mode Analytics și puteți colabora între echipe, respectând, de asemenea, cele mai bune practici în relatarea datelor.
În majoritatea proiectelor de știință a datelor, faza de colectare a datelor implică interogarea bazelor de date pentru a prelua datele necesare. Notebook-urile Mode vă permit să interogați date din surse de date conectate cu SQL.
Caiete de mod pentru știința datelor
Unele caracteristici utile ale notebook-urilor Mode includ:
- Prevedere pentru a scrie SQL în bazele de date de interogare
- Efectuarea analizei datelor pe datele preluate
- Extinderea analizei existente folosind Mode Notebooks
- Crearea de notebook-uri Python și R care pot fi partajate
Pentru a rezuma, blocnotesurile Mode sunt o alegere excelentă dacă fluxul de lucru începe cu scrierea de interogări SQL. Și apoi, puteți extinde la analiză folosind Python și R.
JetBrains Datalore
Datalore de la JetBrains oferă, de asemenea, un mediu de notebook Jupyter robust pentru nevoile echipei dvs. de știință a datelor.
În ceea ce privește dezvoltarea, Datalore include funcții pentru asistență la codare – cu un editor de cod inteligent. De asemenea, permite echipelor să lucreze cu mai multe surse de date. În plus, există funcții îmbunătățite pentru colaborare și raportare.
Notebook JetBrains Datalore
Iată o prezentare cuprinzătoare a caracteristicilor Datalore:
- Mediu de programare pentru limbaje precum Python, Scala și SQL
- Lucrul cu diferite surse de date, precum și încărcarea datelor și fișierelor în cloud
- Montarea găleții S3 în mediul notebook-ului
- Raportarea și organizarea muncii echipei în spațiile de lucru
- Adăugarea punctelor de control pentru a reveni la versiunile anterioare
- Colaborarea cu membrii echipei
- Încorporarea celulelor Datalore în site-uri de rețele sociale, intrări interactive, publicare și multe altele
Google Colab
Google Colab de la Google Research este un mediu de notebook Jupyter bazat pe web și este accesibil din browser cu un cont Google gratuit. Dacă sunteți un pasionat de știința datelor, Google Colab poate fi o modalitate excelentă de a începe să construiți proiecte.
Google Colab pentru știința datelor
Utilizați deja Colab pentru proiectele dvs. de știință a datelor? Dacă da, consultați acest tutorial video care prezintă caracteristicile interesante ale Colab pe care ar trebui să le utilizați.
Google Colab are, de asemenea, următoarele caracteristici importante:
- Import de date și fișiere din diverse surse
- Salvarea automată a notebook-urilor pe Google Drive
- Integrare cu GitHub pentru a facilita controlul versiunilor
- Biblioteci de știință a datelor, cum ar fi scikit-learn, panda și PyTorch preinstalate
- Acces GPU până la o anumită limită sub nivelul gratuit—cu Abonament Colab Pro pentru acces extins la resursele de calcul
Următorul jurnal
Următorul jurnal este un alt caiet colaborativ de știință a datelor. În proiectele de știință a datelor și în cercetarea învățării automate, reproductibilitatea pe mașini cu sisteme de operare și configurații hardware diferite este o provocare.
Cu sloganul „Caietul pentru cercetare reproductibilă”, Nextjournal facilitează colaborarea în timp real, cu accent pe reproductibilitate.
Nextjournal pentru cercetare reproductibilă
Următoarele sunt câteva dintre caracteristicile unice pentru Nextjournal:
- Crearea și partajarea întregului sistem de fișiere ca imagine Docker
- Containere Docker care sunt orchestrate printr-o aplicație separată
- Facilitate de a utiliza mai multe limbaje de programare într-un singur timp de rulare
- Mediu Bash pentru instalații în timpul proiectului
- Suport GPU cu configurarea minimă necesară
Așadar, dacă doriți să reproduceți rezultate dintr-o lucrare de cercetare în domeniul învățării automate, Nextjournal ar putea fi alegerea dvs. ideală.
Numara
Numara oferă un notebook pentru știința datelor cu flexibilitate suplimentară pentru personalizare. Cu notebook-urile Count, puteți alege să prezentați rezultatele analizei datelor dvs. ca rapoarte KPI, rapoarte de deep dive sau ca aplicații interne.
Scopul de proiectare al lui Count este de a schimba modul în care echipele de date lucrează împreună. Viziunea lor este de a oferi o platformă de date colaborativă care să conecteze analiștii cu părțile interesate.
Caiete de numărare
Notebook-urile emblematice SQL ale Count au următoarele caracteristici:
- Integrare perfectă cu mai multe baze de date
- Creați interogări mai rapide prin conectarea la mai multe baze de date, cum ar fi BigQuery, PostgreSQL și MySQL
- Oferă vizualizarea datelor din mers
Hex
Hex este o altă alternativă Jupyter care oferă un spațiu de lucru de date colaborativ și oferă o interfață de notebook colaborativă atât pentru Python, cât și pentru SQL. Și permite echipelor să treacă mai rapid de la idee la analiză în proiecte de știință a datelor.
Hex – Un spațiu de lucru de date colaborativ
Unele dintre caracteristicile notebook-urilor Hex includ:
- Răsfoirea schemelor bazei de date
- Scrierea de interogări SQL și rularea analizei datelor pe cadre de date
- Colaborare în timp real, control al versiunilor și completare a codului
- Integrarea datelor mari cu Snowflake, BigQuery și RedShift
- Publicarea analizei ca aplicații interactive de date
Prin urmare, puteți utiliza Hex pentru a simplifica conectarea la bazele de date și interogarea de la acestea.
Kaggle
Kaggle oferă, de asemenea, un mediu de notebook Jupyter bazat pe web, conceput pentru a asigura o analiză reproductibilă și colaborativă.
Aceste caiete pot fi o modalitate excelentă de a vă prezenta proiectele de știință a datelor. De asemenea, este util în construirea unui portofoliu de proiecte de știință a datelor, chiar din browser.
Caiete Kaggle
Kaggle oferă următoarele două arome:
Interfața pentru notebook vă permite să gestionați seturi de date și acceleratoare hardware. Odată ce publicați un blocnotes pe Kaggle, toți membrii comunității vă pot rula blocnotesul în mod interactiv în browser.
Puteți folosi toate seturile de date găzduite pe Kaggle sau seturile de date din competiții.
Participarea la Concursuri Kaggle vă va ajuta să vă îmbunătățiți cu atât mai rapid abilitățile de știință a datelor. Iată un tutorial video despre începerea utilizării Kaggle.
Caiete Databricks
Caiete Databricks sunt, de asemenea, caiete colaborative pentru știința datelor.
La fel ca majoritatea celorlalte notebook-uri pentru știința datelor pe care le-am văzut până acum, aceste notebook-uri acceptă și accesarea diferitelor surse de date. În plus, ele permit, de asemenea, vizualizarea interactivă a datelor și acceptă mai multe limbaje de programare.
În plus, notebook-urile Databricks acceptă, de asemenea, co-autorarea în timp real și controlul versiunilor.
Caiete Databricks
▶ Urmărește acest tutorial video pentru a începe cu notebook-urile Databricks.
Următoarele sunt câteva caracteristici unice ale acestor notebook-uri:
- Tablouri de bord de date alimentate cu Spark
- Programator de locuri de muncă pentru a rula conducte de date la scară
- Fluxuri de lucru pentru notebook pentru conducte în mai multe etape
- Conectarea notebook-urilor la clustere pentru a accelera calculul
- Integrare cu Tableau, Looker, PowerBI și multe altele
CoCalc
CoCalc oferă un mediu de notebook Jupyter care strălucește în cazuri de utilizare academică. Pe lângă caracteristicile notebook-ului clasic Jupyter, CoCalc oferă un sistem integrat de gestionare a cursurilor.
Caietul CoCalc Jupyter
Să enumerăm câteva dintre caracteristicile CoCalc care îl fac potrivit pentru predarea științei datelor, facilitând și sincronizarea în timp real.
- Colectarea tuturor fișierelor din trimiterile studenților
- Notarea automată a trimiterii elevilor folosind NBGrader
- Kernel-uri pentru Python, R Statistical Software și Julia, care sunt utilizate pe scară largă în mediul academic
Observabil
Caiet observabil este o altă platformă de colaborare pentru echipele de știință a datelor.
Cu sloganul „Explorați, analizați și explicați datele. Ca o echipă“, Observable își propune să reunească analiști de date, dezvoltatori și factori de decizie. De asemenea, facilitează colaborarea perfectă între echipe.
Caiet observabil
Și următoarele sunt câteva dintre caracteristicile interesante oferite de Notebook-ul Observable:
- Furnizarea proiectelor existente pentru a începe imediat cu o configurare minimă
- Componente de vizualizare și interfață de utilizare pentru explorarea mai ușoară a datelor
- Publicarea și exportul de notebook-uri și încorporarea codului în pagini web
- Partajare securizată a linkurilor pentru colaborare
Rezumând
Sper că ați găsit utilă această listă de caiete de știință a datelor. Dacă doriți să facilitați o mai bună colaborare în cadrul și între echipe, acum aveți o listă de caiete de știință a datelor din care să alegeți. În plus, deținerea instrumentelor adecvate ajută echipele să colaboreze eficient!
De la analiza de date mari la mediul academic și cercetare reproductibilă, aveți caiete de știință a datelor personalizate pentru multe cazuri de utilizare. Lucru în echipă fericit și știința datelor colaborative!🤝