Utforska Alternativ till Jupyter Notebook för Datavetenskap
Denna sammanställning presenterar ett urval av framstående anteckningsböcker anpassade för datavetenskap, avsedda att optimera ditt teams arbetsflöde. Dessa verktyg främjar förbättrat samarbete och utgör potentiella alternativ till den välkända Jupyter-anteckningsboken.
I denna översikt kommer vi först att granska användningen av den etablerade Jupyter-anteckningsboken i datavetenskapsprojekt. Därefter går vi vidare till att utforska andra relevanta anteckningsböcker inom datavetenskap. Vi kommer även att specificera de viktigaste egenskaperna för varje verktyg.
Låt oss nu påbörja denna utforskning.
Jupyter Notebook för Datavetenskap
Jupyter Notebook är en interaktiv, webbaserad plattform flitigt använd inom datavetenskapliga projekt. Förutom att stödja olika programmeringsspråk som Python, Scala och R, erbjuder Jupyter-anteckningsböcker en mängd andra värdefulla funktioner.
Här är några av de viktigaste egenskaperna hos Jupyter:
- Möjlighet att inkludera matematiska formler, formaterad text och multimedia.
- Stödjer insamling, bearbetning, analys och visualisering av data.
- Faciliterar utveckling och tolkning av maskininlärningsmodeller.
Vi har också skapat en guide om Jupyter-anteckningsböcker för datavetenskap. Denna guide vägleder dig genom Jupyter-anteckningsbokens funktionaliteter och hjälper dig att konfigurera din arbetsmiljö.
Men i takt med att du skalar upp dina projekt och arbetar med större datavetenskapliga initiativ i team, kan det vara värt att utforska alternativa lösningar.
Låt oss nu undersöka andra datavetenskapliga anteckningsböcker som kan vara av intresse. Dessa erbjuder liknande funktioner som Jupyter, men underlättar också sömlöst samarbete, ökad flexibilitet och anpassningsbarhet.
Är du intresserad av att lära dig Python och Jupyter? Kolla in den här Udemy kurs.
Fortsätt läsa för att lära dig mer.
Deepnote
Deepnote är en molnbaserad miljö för Jupyter-anteckningsböcker. Plattformen är utformad för att främja effektivt samarbete mellan datavetenskapsteam.
Du kan börja använda tjänsten gratis för att utveckla din datavetenskapliga portfölj, antingen individuellt eller som en del av ett team.
Låt oss nu lista några av de användbara funktionerna i Deepnote:
- Tillhandahåller verktyg för att göra SQL-frågor mot databaser som BigQuery, Snowflake och PostgreSQL.
- Möjlighet att använda SQL och Python inom samma anteckningsboksgränssnitt utan att byta applikation.
- Stöd för vanliga programmeringsspråk som Python, Julia och R.
- Stöd för ramverk för djupinlärning som PyTorch och TensorFlow.
- Funktioner som säkerställer reproducerbarhet i hela teamet genom att skapa anpassade miljöer eller importera befintliga miljöer från DockerHub.
Apache Zeppelin
Apache Zeppelin är en webbaserad anteckningsbok för interaktiv och samarbetsinriktad dataanalys. Dessa anteckningsböcker är särskilt lämpliga för storskalig dataanalys i team.
Här följer en översikt över de funktioner som Apache Zeppelin-anteckningsböcker erbjuder:
- En mångsidig anteckningsbok som kan användas under alla faser av en datavetenskaplig pipeline.
- Stöd för flera språk och ramverk som Python, SQL, R, Shell, Apache Spark och Apache Flink.
- Inbyggd Apache Spark-integration för analyser av stora datamängder.
- Möjlighet att skapa dynamiska inmatningsformulär.
Mode Notebooks
Mode Notebooks är en nyckelprodukt från Mode Analytics. Den underlättar samarbete mellan team samtidigt som god praxis inom databerättande upprätthålls.
I många datavetenskapliga projekt innebär datainsamlingsfasen sökningar i databaser för att hämta nödvändig information. Mode Notebooks ger dig möjlighet att ställa SQL-frågor mot anslutna datakällor.
Här är några av de användbara funktionerna i Mode Notebooks:
- Möjlighet att skriva SQL-frågor mot databaser.
- Utföra dataanalys på inhämtad data.
- Utöka befintliga analyser med Mode Notebooks.
- Skapa delbara anteckningsböcker i Python och R.
Sammanfattningsvis är Mode Notebooks ett utmärkt val om ditt arbetsflöde börjar med att skriva SQL-frågor, och sedan går vidare till analys med Python och R.
JetBrains Datalore
Datalore från JetBrains erbjuder också en robust Jupyter-liknande miljö för team som arbetar med datavetenskap.
På utvecklingssidan inkluderar Datalore funktioner för kodningshjälp, med en intelligent kodredigerare. Plattformen stöder även arbete med olika datakällor, samt erbjuder förbättrade funktioner för samarbete och rapportering.
Här är en mer detaljerad översikt över Datalores funktioner:
- Programmeringsmiljö för språk som Python, Scala och SQL.
- Arbeta med olika datakällor samt möjlighet att ladda upp data och filer till molnet.
- Anslutning av S3-hinkar direkt i anteckningsboksmiljön.
- Rapportering och organisering av teamets arbete i arbetsytor.
- Möjlighet att skapa återställningspunkter för att gå tillbaka till tidigare versioner.
- Samarbete med teammedlemmar.
- Inbäddning av Datalore-celler i sociala medier, interaktiva diagram, publikationer och mer.
Google Colab
Google Colab, från Google research, är en webbaserad Jupyter-anteckningsboksmiljö som är tillgänglig via webbläsaren med ett kostnadsfritt Google-konto. För den som är intresserad av datavetenskap kan Google Colab vara ett bra sätt att börja bygga projekt.
Använder du redan Colab för dina datavetenskapliga projekt? Kolla i så fall in den här videohandledningen som presenterar användbara funktioner i Colab.
Google Colab har även följande funktioner:
- Möjlighet att importera data och filer från olika källor.
- Automatisk sparning av anteckningsböcker på Google Drive.
- Integration med GitHub för att underlätta versionskontroll.
- Datavetenskapliga bibliotek som scikit-learn, pandas och PyTorch är förinstallerade.
- GPU-åtkomst upp till en viss gräns under gratisnivån – med Colab Pro-prenumeration för utökad tillgång till datorresurser.
Nextjournal
Nextjournal är ytterligare en samarbetsplattform för datavetenskapliga anteckningsböcker. Inom datavetenskap och maskininlärning är reproducerbarhet över olika operativsystem och hårdvarukonfigurationer en utmaning.
Med mottot “The notebook for reproducible research” fokuserar Nextjournal på att underlätta samarbete i realtid med betoning på reproducerbarhet.
Nedan listas några funktioner som är unika för Nextjournal:
- Möjlighet att skapa och dela hela filsystemet som en Docker-avbildning.
- Docker-containrar orkestrerade av en separat applikation.
- Möjlighet att använda flera programmeringsspråk i en och samma körning.
- Bash-miljö för installationer inom projektet.
- GPU-stöd med minimal installation.
Om du vill återskapa resultat från en forskningsartikel inom maskininlärning, kan Nextjournal vara ett idealiskt alternativ.
Count
Count erbjuder en datavetenskaplig anteckningsbok med anpassningsmöjligheter. Med Count kan du presentera resultaten av dina analyser som KPI-rapporter, djupanalysrapporter, eller som interna applikationer.
Counts designmål är att förändra hur datateam arbetar tillsammans. Deras vision är att tillhandahålla en samarbetsplattform som sammanför analytiker med intressenter.
Counts SQL-anteckningsböcker har följande funktioner:
- Smidig integration med flera databaser.
- Skapa snabbare frågor genom att ansluta till databaser som BigQuery, PostgreSQL och MySQL.
- Direkt datavisualisering.
Hex
Hex är ett alternativ till Jupyter som erbjuder en samarbetsorienterad arbetsyta för data. Plattformen tillhandahåller ett gränssnitt för anteckningsböcker i både Python och SQL. Det gör det möjligt för team att snabbare gå från idé till analys i datavetenskapliga projekt.
Här är några av funktionerna i Hex:
- Möjlighet att utforska databasscheman.
- Skriva SQL-frågor och utföra dataanalys i dataramar.
- Samarbete i realtid, versionskontroll och kodkomplettering.
- Big data-integration med Snowflake, BigQuery och RedShift.
- Publicering av analyser som interaktiva dataapplikationer.
Hex kan alltså användas för att förenkla anslutningen till databaser och datahämtning därifrån.
Kaggle
Kaggle erbjuder även en webbaserad Jupyter-anteckningsboksmiljö. Denna är designad för att säkerställa reproducerbar och samarbetsinriktad analys.
Dessa anteckningsböcker kan vara ett bra sätt att visa upp dina datavetenskapliga projekt och bygga upp en portfölj, direkt från webbläsaren.
Kaggle erbjuder två huvudsakliga varianter:
- Skript: Skript kan skrivas i antingen Python eller R. För R-användare finns också ett extra RMarkdown-skript att använda.
- Anteckningsböcker: Anteckningsböcker tillhandahåller en Jupyter-liknande miljö i webbläsaren med tillgång till hårdvaruacceleratorer, datauppsättningar med mera.
Anteckningsboksgränssnittet ger dig möjlighet att hantera datauppsättningar och hårdvaruacceleratorer. När du har publicerat en anteckningsbok på Kaggle kan alla medlemmar i communityn köra din anteckningsbok interaktivt i webbläsaren.
Du kan använda alla datauppsättningar som finns tillgängliga på Kaggle, eller datauppsättningar från tävlingar.
Att delta i Kaggle-tävlingar kan snabbt hjälpa dig att förbättra dina färdigheter inom datavetenskap. Här är en videohandledning om hur du kommer igång med Kaggle.
Databricks anteckningsböcker
Databricks anteckningsböcker är ytterligare ett verktyg för samarbetsinriktad datavetenskap.
Som de flesta andra datavetenskapliga anteckningsböcker vi har sett, ger dessa anteckningsböcker också tillgång till olika datakällor. Dessutom underlättar de interaktiv datavisualisering och stödjer flera programmeringsspråk.
Databricks anteckningsböcker erbjuder även samredigering i realtid och versionskontroll.
▶ Titta på den här videohandledningen för att komma igång med Databricks-anteckningsböcker.
Här är några unika funktioner i dessa anteckningsböcker:
- Spark-drivna datapaneler.
- Jobbschemaläggare för att köra dataledningar i stor skala.
- Arbetsflöden för anteckningsböcker för flerstegs-pipelines.
- Anslutning av anteckningsböcker till kluster för snabbare beräkningar.
- Integration med Tableau, Looker, PowerBI med mera.
CoCalc
CoCalc tillhandahåller en Jupyter-liknande miljö som är särskilt fördelaktig i akademiska sammanhang. Utöver de funktioner som den klassiska Jupyter-anteckningsboken erbjuder, finns i CoCalc ett integrerat kurshanteringssystem.
Låt oss lista några funktioner som gör CoCalc lämplig för undervisning i datavetenskap samtidigt som samarbete i realtid främjas.
- Samla in alla filer från studentinlämningar.
- Automatisk bedömning av studentinlämningar med NBGrader.
- Kärnor för Python, R Statistical Software och Julia, som ofta används inom akademin.
Observable
Observable är ytterligare en samarbetsplattform för datavetenskapsteam.
Med slagordet ”Utforska, analysera och förklara data. Som ett team” strävar Observable efter att sammanföra dataanalytiker, utvecklare och beslutsfattare, och underlätta smidigt samarbete mellan team.
Här är några av de funktioner som Observable erbjuder:
- Möjlighet att använda befintliga projekt för att snabbt komma igång, med minimal installation.
- Visualiserings- och UI-komponenter för enklare datautforskning.
- Publicering och export av anteckningsböcker, samt inbäddning av kod på webbsidor.
- Säker länkdelning för samarbete.
Summering
Jag hoppas att du har funnit denna lista över datavetenskapliga anteckningsböcker användbar. Om du vill främja bättre samarbete inom och mellan team, har du nu en rad alternativ att välja mellan. Att använda rätt verktyg kan hjälpa team att samarbeta effektivt.
Från analyser av stora datamängder till akademiska projekt och reproducerbar forskning finns det datavetenskapliga anteckningsböcker skräddarsydda för en mängd olika användningsfall. Önskar er glädje i teamarbete och samarbetsinriktad datavetenskap! 🤝