أفضل 12 مفكرة لعلوم البيانات التعاونية [Jupyter Alternatives]

في هذه القائمة ، ستجد بعضًا من أفضل دفاتر علوم البيانات لتعزيز سير عمل فريقك. تسهل دفاتر علوم البيانات هذه تعاونًا أفضل ويمكن أن تكون بدائل لدفتر Jupyter.

في هذا الدليل ، سنناقش استخدام دفتر Jupyter الكلاسيكي لمشاريع علوم البيانات. وبعد ذلك ، سنستعرض دفاتر علوم البيانات الأخرى. بالإضافة إلى ذلك ، سنقوم أيضًا بتعداد ميزات كل من ميزات أجهزة الكمبيوتر المحمولة هذه.

لكل هذا وأكثر ، فلنبدأ.

دفتر Jupyter لعلوم البيانات

دفتر Jupyter هو نظام أساسي تفاعلي قائم على الويب يستخدم في مشاريع علوم البيانات. بالإضافة إلى توفير نواة للغات البرمجة مثل Python و Scala و R ، تتمتع دفاتر Jupyter بميزات قيمة أخرى.

فيما يلي بعض ميزات Jupyter:

• إضافة المعادلات الرياضية والنص الغني والوسائط
• يدعم جمع البيانات وتنظيفها وتحليلها وتصورها
• بناء وتفسير نماذج التعلم الآلي

لقد قمنا أيضًا بتجميع دليل حول دفاتر Jupyter لعلوم البيانات. سيرشدك عبر ميزات دفتر Jupyter ويساعدك على إعداد بيئة العمل الخاصة بك.

ومع ذلك ، عندما تبدأ في التوسع والعمل على مشاريع علوم البيانات الكبيرة كفريق ، قد ترغب أيضًا في النظر إلى بدائل أخرى.

دعنا الآن نتصفح دفاتر علوم البيانات الأخرى التي يمكنك وضعها في الاعتبار. أنها توفر نفس الميزات مثل دفتر Jupyter ، بالإضافة إلى أنها تسهل التعاون السلس وتوفر المزيد من المرونة والتخصيص .

إذا كنت مهتمًا بتعلم Python و Jupyter ، فراجع دورة Udemy هذه.

توجه إلى الأقسام التالية لمعرفة المزيد.

ملاحظات عميقة

Deepnote هي بيئة دفتر ملاحظات Jupyter قائمة على السحابة. إنه مصمم للسماح لفرق علوم البيانات بالتعاون بشكل فعال.

يمكنك البدء مجانًا والبدء في بناء محفظة علوم البيانات الخاصة بك كفرد. أو يمكنك العمل كجزء من فريق.

الآن ، دعنا ندرج بعض الميزات المفيدة لـ Deepnote:

• توفير للاستعلام عن البيانات باستخدام SQL من BigQuery و Snowflake و PostgreSQL
• استخدام SQL و Python في نفس واجهة الكمبيوتر المحمول دون الحاجة إلى تبديل التطبيقات
• دعم لغات البرمجة الشائعة مثل Python و Julia و R.
• دعم أطر التعلم العميق مثل PyTorch و TensorFlow
• ميزات لضمان إمكانية التكرار عبر الفريق من خلال إنشاء بيئات مخصصة ، أو استيراد البيئة الحالية من DockerHub

اباتشي زيبلين

Apache Zeppelin عبارة عن دفتر ملاحظات مستند إلى الويب لإجراء تحليلات بيانات تفاعلية وتعاونية في المتصفح. تعتبر أجهزة الكمبيوتر المحمولة هذه مناسبة تمامًا لإجراء تحليل البيانات الضخمة كفريق واحد.

فيما يلي نظرة عامة على ميزات دفاتر Apache Zeppelin:

• دفتر ملاحظات متعدد الأغراض يمكن استخدامه لجميع المراحل في خط أنابيب علوم البيانات
• دعم لغات وأطر عمل متعددة مثل Python و SQL و R و Shell و Apache Spark و Apache Flink
• تكامل Apache Spark المدمج لتحليل البيانات الضخمة
• توفير لإنشاء نماذج إدخال ديناميكية

وضع أجهزة الكمبيوتر المحمولة

تعد أجهزة الكمبيوتر المحمولة من الوضع منتجًا رئيسيًا لـ Mode Analytics ، ويمكنك التعاون عبر الفرق مع اتباع أفضل الممارسات في سرد ​​البيانات.

في معظم مشاريع علوم البيانات ، تتضمن مرحلة جمع البيانات الاستعلام عن قواعد البيانات لجلب البيانات المطلوبة. تسمح لك أجهزة الكمبيوتر المحمولة ذات الوضع بالاستعلام عن البيانات من مصادر البيانات المتصلة باستخدام SQL.

تتضمن بعض الميزات المفيدة لأجهزة الكمبيوتر المحمولة الخاصة بالوضع ما يلي:

• توفير لكتابة SQL للاستعلام عن قواعد البيانات
• إجراء تحليل البيانات على البيانات التي تم جلبها
• توسيع التحليل الحالي باستخدام وضع الكمبيوتر الدفتري
• إنشاء دفاتر Python و R.

باختصار ، تعد دفاتر الوضع خيارًا رائعًا إذا كان سير عملك يبدأ بكتابة استعلامات SQL. وبعد ذلك ، يمكنك التوسع في التحليل باستخدام Python و R.

JetBrains داتالور

يوفر Datalore من JetBrains أيضًا بيئة دفاتر Jupyter قوية لاحتياجات فريقك في مجال علوم البيانات.

على صعيد التطوير ، يتضمن Datalore ميزات للمساعدة في الترميز — باستخدام محرر كود ذكي. كما يسمح للفرق بالعمل مع مصادر بيانات متعددة. بالإضافة إلى ذلك ، هناك ميزات محسنة للتعاون وإعداد التقارير.

فيما يلي نظرة عامة شاملة على ميزات Datalore:

• بيئة برمجة للغات مثل Python و Scala و SQL
• العمل مع مصادر البيانات المختلفة وكذلك تحميل البيانات والملفات إلى السحابة
• تركيب دلو S3 داخل بيئة الكمبيوتر المحمول
• الإبلاغ عن وتنظيم عمل الفريق في أماكن العمل
• إضافة نقاط تفتيش للعودة إلى الإصدارات السابقة
• التعاون مع أعضاء الفريق
• تضمين خلايا Datalore في مواقع التواصل الاجتماعي والمؤامرات التفاعلية والنشر والمزيد

جوجل كولاب

Google Colab من Google Research عبارة عن بيئة دفتر ملاحظات Jupyter على شبكة الإنترنت ، ويمكن الوصول إليها من المتصفح باستخدام حساب Google مجاني. إذا كنت من عشاق علوم البيانات ، فيمكن أن يكون Google Colab طريقة رائعة لبدء إنشاء المشاريع.

هل تستخدم Colab بالفعل في مشروعات علوم البيانات الخاصة بك؟ إذا كانت الإجابة بنعم ، تحقق من هذا الفيديو التعليمي الذي يوضح الميزات الرائعة لـ Colab التي يجب أن تستخدمها.

يحتوي Google Colab أيضًا على الميزات البارزة التالية:

• استيراد البيانات والملفات من مصادر مختلفة
• أجهزة الكمبيوتر المحمولة الحفظ التلقائي لمحرك جوجل
• التكامل مع GitHub لتسهيل التحكم في الإصدار
• مكتبات علوم البيانات مثل scikit-Learn و pandas و PyTorch مثبتة مسبقًا
• وصول GPU إلى حد معين ضمن المستوى المجاني - مع اشتراك Colab Pro للوصول الموسع إلى موارد الحوسبة

المجلة التالية

Nextjournal هو دفتر ملاحظات تعاوني آخر لعلوم البيانات. في مشاريع علوم البيانات وأبحاث التعلم الآلي ، تمثل إمكانية التكاثر عبر الأجهزة ذات أنظمة التشغيل وتكوينات الأجهزة المختلفة تحديًا.

من خلال شعار "دفتر الملاحظات للبحث القابل للتكرار" ، تسهل Nextjournal التعاون في الوقت الفعلي مع التركيز على قابلية التكرار.

فيما يلي بعض الميزات الفريدة لـ Nextjournal:

• إنشاء ومشاركة نظام الملفات بأكمله كصورة عامل إرساء
• حاويات Docker التي يتم تنظيمها بواسطة تطبيق منفصل
• سهولة استخدام لغات برمجة متعددة في وقت تشغيل واحد
• بيئة باش للتركيبات خلال المشروع
• دعم GPU مع الحد الأدنى من الإعداد الضروري

لذلك إذا كنت ترغب في إعادة إنتاج النتائج من ورقة بحثية عن التعلم الآلي ، فقد تكون Nextjournal هي خيارك المثالي.

عدد

يوفر Count دفترًا لعلوم البيانات بمرونة إضافية للتخصيص. باستخدام دفاتر الملاحظات ، يمكنك اختيار تقديم نتائج تحليل البيانات مثل تقارير KPI أو تقارير تفصيلية أو كتطبيقات داخلية.

هدف تصميم Count هو تغيير الطريقة التي تعمل بها فرق البيانات معًا. تتمثل رؤيتهم في توفير منصة بيانات تعاونية تربط المحللين بأصحاب المصلحة.

تحتوي دفاتر SQL المحمولة الرائدة في Count على الميزات التالية:

• تكامل سلس مع قواعد بيانات متعددة
• بناء استعلامات أسرع من خلال الاتصال بقواعد بيانات متعددة مثل BigQuery و PostgreSQL و MySQL
• يوفر تصورًا للبيانات أثناء التنقل

عرافة

Hex هو بديل آخر لـ Jupyter يوفر مساحة عمل بيانات تعاونية ، ويوفر واجهة دفتر ملاحظات تعاونية لكل من Python و SQL. ويسمح للفرق بالانتقال من التفكير إلى التحليل في مشاريع علوم البيانات بشكل أسرع.

تتضمن بعض ميزات أجهزة الكمبيوتر المحمولة Hex ما يلي:

• استعراض مخططات قاعدة البيانات
• كتابة استعلامات SQL وتشغيل تحليل البيانات على إطارات البيانات
• التعاون في الوقت الحقيقي والتحكم في الإصدار وإكمال التعليمات البرمجية
• تكامل البيانات الضخمة مع Snowflake و BigQuery و RedShift
• نشر التحليل كتطبيقات بيانات تفاعلية

لذلك ، يمكنك استخدام Hex لتبسيط الاتصال بقواعد البيانات والاستعلام منها.

Kaggle

تقدم Kaggle أيضًا بيئة دفتر Jupyter على شبكة الإنترنت مصممة لضمان تحليل تعاوني وقابل للتكرار.

يمكن أن تكون دفاتر الملاحظات هذه طريقة رائعة لعرض مشاريع علوم البيانات الخاصة بك. إنه مفيد أيضًا في بناء مجموعة من مشاريع علوم البيانات ، مباشرة من المستعرض.

يقدم Kaggle النكهات التالية:

1. البرامج النصية : يمكن أن تكون البرامج النصية إما نصوص Python أو R. إذا كنت من مستخدمي R ، فهناك أيضًا برنامج نصي إضافي RMarkdown يمكنك التفكير في استخدامه.
   
2. أجهزة الكمبيوتر المحمولة : توفر أجهزة الكمبيوتر المحمول بيئة Jupyter للكمبيوتر الدفتري في المستعرض مع إمكانية الوصول إلى مسرعات الأجهزة ومجموعات البيانات والمزيد.

تسمح لك واجهة الكمبيوتر المحمول بإدارة مجموعات البيانات ومسرعات الأجهزة. بمجرد نشر دفتر ملاحظات على Kaggle ، يمكن لجميع أعضاء المجتمع تشغيل دفتر ملاحظاتك بشكل تفاعلي في المستعرض.

يمكنك استخدام جميع مجموعات البيانات المستضافة على Kaggle أو مجموعات البيانات من المسابقات.

ستساعدك المشاركة في مسابقات Kaggle على رفع مستوى مهاراتك في علم البيانات بسرعة أكبر. إليك فيديو تعليمي حول بدء استخدام Kaggle.

مفكرات Databricks

دفاتر Databricks هي دفاتر علوم بيانات تعاونية أيضًا.

مثل معظم دفاتر علوم البيانات الأخرى التي رأيناها حتى الآن ، تدعم أجهزة الكمبيوتر المحمولة هذه أيضًا الوصول إلى مصادر البيانات المختلفة. علاوة على ذلك ، فإنها تسمح أيضًا بتصور البيانات التفاعلي ودعم لغات البرمجة المتعددة.

بالإضافة إلى ذلك ، تدعم دفاتر Databricks أيضًا التأليف المشترك في الوقت الفعلي والتحكم في الإصدار.

شاهد هذا الفيديو التعليمي لتبدأ في استخدام دفاتر Databricks.

فيما يلي بعض الميزات الفريدة لهذه أجهزة الكمبيوتر المحمولة:

• لوحات بيانات تعمل بالشرارة
• برنامج جدولة الوظائف لتشغيل خطوط أنابيب البيانات على نطاق واسع
• تدفقات عمل دفتر الملاحظات لخطوط الأنابيب متعددة المراحل
• توصيل أجهزة الكمبيوتر المحمولة بالعناقيد لتسريع الحوسبة
• التكامل مع Tableau و Looker و PowerBI والمزيد

CoCalc

يوفر CoCalc بيئة دفتر Jupyter تتألق في حالات الاستخدام الأكاديمي. بالإضافة إلى ميزات دفتر Jupyter الكلاسيكي ، يوفر CoCalc نظامًا متكاملًا لإدارة الدورة التدريبية.

دعنا نعدد بعض ميزات CoCalc التي تجعله مناسبًا لتدريس علوم البيانات مع تسهيل المزامنة في الوقت الفعلي أيضًا.

• تجميع كافة الملفات من عمليات إرسال الطلاب
• الدرجات التلقائية لإرسال الطالب باستخدام NBGrader
• Kernels for Python و R Statistical Software و Julia والتي تستخدم على نطاق واسع في الأوساط الأكاديمية

يمكن ملاحظتها

دفتر الملاحظات القابل للملاحظة هو نظام أساسي تعاوني آخر لفرق علوم البيانات.

مع شعار "استكشاف وتحليل وشرح البيانات. كفريق "، تهدف أوبسوبابل إلى الجمع بين محللي البيانات والمطورين وصناع القرار. كما أنه يسهل التعاون السلس بين الفرق.

وفيما يلي بعض الميزات الرائعة التي يقدمها دفتر الملاحظات المرصود:

• تفكك المشاريع الحالية للبدء على الفور مع الحد الأدنى من الإعداد
• مكونات التصور وواجهة المستخدم لتسهيل استكشاف البيانات
• نشر وتصدير دفاتر الملاحظات وتضمين التعليمات البرمجية في صفحات الويب
• مشاركة الرابط الآمن من أجل التعاون

تلخيص لما سبق

آمل أن تكون قد وجدت هذه القائمة من دفاتر علوم البيانات مفيدة. إذا كنت ترغب في تسهيل التعاون بشكل أفضل داخل الفرق وفيما بينها ، فلديك الآن قائمة بدفاتر ملاحظات علوم البيانات للاختيار من بينها. بالإضافة إلى ذلك ، فإن امتلاك الأدوات المناسبة يساعد الفرق على التعاون بفعالية!

من تحليل البيانات الضخمة إلى الأوساط الأكاديمية والبحث القابل للتكرار - لديك دفاتر ملاحظات لعلوم البيانات مصممة خصيصًا للعديد من حالات الاستخدام. العمل الجماعي السعيد وعلوم البيانات التعاونية!