12 Notebook Ilmu Data Kolaboratif Terbaik [Alternatif Jupyter]

Dalam daftar ini, Anda akan menemukan beberapa buku catatan ilmu data terbaik untuk meningkatkan alur kerja tim Anda. Notebook ilmu data ini memfasilitasi kolaborasi yang lebih baik dan dapat menjadi alternatif notebook Jupyter.

Dalam panduan ini, kita akan membahas penggunaan notebook Jupyter klasik untuk proyek ilmu data. Dan kemudian, kita akan membahas buku catatan ilmu data lainnya. Selain itu, kami juga akan menghitung setiap fitur notebook ini.

Untuk semua ini dan lebih banyak lagi, mari kita mulai.

Notebook Jupyter untuk Ilmu Data

Notebook Jupyter adalah platform berbasis web interaktif yang digunakan dalam proyek ilmu data. Selain menyediakan kernel untuk bahasa pemrograman seperti Python, Scala, dan R, notebook Jupyter memiliki fitur berharga lainnya.

Berikut adalah beberapa fitur Jupyter:

• Menambahkan persamaan matematika, teks kaya, dan media
• Mendukung pengumpulan data, pembersihan, analisis, dan visualisasi
• Membangun dan menafsirkan model pembelajaran mesin

Kami juga telah menyusun panduan di notebook Jupyter untuk ilmu data. Ini akan memandu Anda melalui fitur notebook Jupyter dan membantu Anda mengatur lingkungan kerja Anda.

Namun, saat Anda mulai menskalakan dan mengerjakan proyek ilmu data besar sebagai sebuah tim, Anda mungkin juga ingin melihat alternatif lain.

Sekarang mari kita membahas buku catatan ilmu data lain yang dapat Anda pertimbangkan. Mereka menyediakan fitur yang sama seperti notebook Jupyter, dan selain itu, mereka juga memfasilitasi kolaborasi tanpa batas dan memberikan lebih banyak fleksibilitas dan penyesuaian .

Jika Anda tertarik untuk belajar Python dan Jupyter, lihat kursus Udemy ini.

Buka bagian berikut untuk mempelajari lebih lanjut.

Catatan dalam

Deepnote adalah lingkungan notebook Jupyter berbasis cloud. Ini dirancang untuk memungkinkan tim ilmu data berkolaborasi secara efektif.

Anda dapat memulai secara gratis dan mulai membangun portofolio ilmu data Anda sebagai individu. Atau Anda bisa bekerja sebagai bagian dari tim.

Sekarang, mari kita daftar beberapa fitur yang berguna dari Deepnote:

• Penyediaan untuk membuat kueri data menggunakan SQL dari BigQuery, Snowflake, dan PostgreSQL
• Penggunaan SQL dan Python dalam antarmuka notebook yang sama tanpa harus berpindah aplikasi
• Dukungan untuk bahasa pemrograman populer seperti Python, Julia, dan R
• Dukungan untuk kerangka kerja pembelajaran mendalam seperti PyTorch dan TensorFlow
• Fitur untuk memastikan reproduktifitas di seluruh tim dengan membuat lingkungan khusus, atau mengimpor lingkungan yang ada dari DockerHub

Apache Zeppelin

Apache Zeppelin adalah notebook berbasis web untuk melakukan analisis data interaktif dan kolaboratif di browser. Notebook ini sangat cocok untuk melakukan analisis data besar sebagai sebuah tim.

Berikut adalah ikhtisar fitur notebook Apache Zeppelin:

• Notebook multiguna yang dapat digunakan untuk semua tahapan dalam jalur ilmu data
• Dukungan untuk berbagai bahasa dan kerangka kerja seperti Python, SQL, R, Shell, Apache Spark, dan Apache Flink
• Integrasi Apache Spark bawaan untuk analisis data besar
• Ketentuan untuk membuat formulir input dinamis

Notebook Mode

Mode Notebooks adalah produk unggulan Mode Analytics, dan Anda dapat berkolaborasi di seluruh tim sambil juga mengikuti praktik terbaik dalam mendongeng data.

Di sebagian besar proyek ilmu data, fase pengumpulan data melibatkan kueri database untuk mengambil data yang diperlukan. Mode Notebooks memungkinkan Anda untuk membuat kueri data dari sumber data yang terhubung dengan SQL.

Beberapa fitur berguna dari notebook Mode meliputi:

• Ketentuan untuk menulis SQL ke database kueri
• Melakukan analisis data pada data yang diambil
• Memperluas analisis yang ada menggunakan Mode Notebooks
• Membuat notebook Python dan R yang dapat dibagikan

Singkatnya, buku catatan Mode adalah pilihan tepat jika alur kerja Anda dimulai dengan menulis kueri SQL. Dan kemudian, Anda dapat memperluas ke analisis menggunakan Python dan R.

JetBrains Datalore

Datalore dari JetBrains juga menawarkan lingkungan notebook Jupyter yang tangguh untuk kebutuhan ilmu data tim Anda.

Di bagian depan pengembangan, Datalore menyertakan fitur untuk bantuan pengkodean—dengan editor kode yang cerdas. Ini juga memungkinkan tim untuk bekerja dengan banyak sumber data. Selain itu, ada fitur yang disempurnakan untuk kolaborasi dan pelaporan.

Berikut adalah ikhtisar komprehensif tentang fitur Datalore:

• Lingkungan pemrograman untuk bahasa seperti Python, Scala, dan SQL
• Bekerja dengan sumber data yang berbeda serta mengunggah data dan file ke cloud
• Memasang ember S3 di dalam lingkungan notebook
• Melaporkan dan mengatur kerja tim di ruang kerja
• Menambahkan pos pemeriksaan untuk kembali ke versi sebelumnya
• Berkolaborasi dengan anggota tim
• Menanamkan sel Datalore di situs media sosial, plot interaktif, penerbitan, dan banyak lagi

Google Colab

Google Colab dari penelitian Google adalah lingkungan notebook Jupyter berbasis web, dan dapat diakses dari browser dengan akun Google gratis. Jika Anda penggemar ilmu data, Google Colab bisa menjadi cara yang bagus untuk mulai membangun proyek.

Apakah Anda sudah menggunakan Colab untuk proyek ilmu data Anda? Jika ya, lihat tutorial video ini yang menguraikan fitur-fitur keren Colab yang harus Anda gunakan.

Google Colab juga memiliki fitur penting berikut:

• Mengimpor data dan file dari berbagai sumber
• Menyimpan buku catatan secara otomatis ke Google drive
• Integrasi dengan GitHub untuk memfasilitasi kontrol versi
• Pustaka ilmu data seperti scikit-learn, panda, dan PyTorch sudah terpasang sebelumnya
• Akses GPU hingga batas tertentu di bawah tingkat gratis—dengan langganan Colab Pro untuk akses yang lebih lama ke sumber daya komputasi

jurnal berikutnya

Nextjournal adalah buku catatan ilmu data kolaboratif lainnya. Dalam proyek ilmu data dan penelitian pembelajaran mesin, reproduktifitas di seluruh mesin dengan sistem operasi dan konfigurasi perangkat keras yang berbeda merupakan tantangan.

Dengan tagline “Buku catatan untuk penelitian yang dapat direproduksi” , Nextjournal memfasilitasi kolaborasi waktu nyata dengan penekanan pada reproduktifitas.

Berikut ini adalah beberapa fitur unik untuk Nextjournal:

• Membuat dan membagikan seluruh sistem file sebagai gambar buruh pelabuhan
• Kontainer Docker yang diatur oleh aplikasi terpisah
• Fasilitas untuk menggunakan beberapa bahasa pemrograman dalam satu runtime
• Lingkungan bash untuk instalasi selama proyek
• Dukungan GPU dengan pengaturan minimal yang diperlukan

Jadi jika Anda ingin mereproduksi hasil dari makalah penelitian pembelajaran mesin, Nextjournal bisa menjadi pilihan ideal Anda.

Menghitung

Count menawarkan buku catatan ilmu data dengan fleksibilitas tambahan untuk penyesuaian. Dengan buku catatan Hitung, Anda dapat memilih untuk menyajikan hasil analisis data Anda sebagai laporan KPI, laporan mendalam, atau sebagai aplikasi internal.

Tujuan desain Count adalah untuk mengubah cara tim data bekerja sama. Visi mereka adalah menyediakan platform data kolaboratif yang menghubungkan analis dengan pemangku kepentingan.

Notebook SQL andalan Count memiliki fitur berikut:

• Integrasi yang mulus dengan banyak database
• Membuat kueri lebih cepat dengan menghubungkan ke beberapa database seperti BigQuery, PostgreSQL, dan MySQL
• Menyediakan visualisasi data saat bepergian

hex

Hex adalah alternatif Jupyter lain yang menawarkan ruang kerja data kolaboratif, dan menyediakan antarmuka notebook kolaboratif untuk Python dan SQL. Dan memungkinkan tim untuk beralih dari ide ke analisis dalam proyek ilmu data lebih cepat.

Beberapa fitur notebook Hex meliputi:

• Menjelajahi skema basis data
• Menulis kueri SQL, dan menjalankan analisis data pada bingkai data
• Kolaborasi waktu nyata, kontrol versi, dan penyelesaian kode
• Integrasi data besar dengan Snowflake, BigQuery, dan RedShift
• Analisis publikasi sebagai aplikasi data interaktif

Oleh karena itu, Anda dapat menggunakan Hex untuk menyederhanakan koneksi ke database dan membuat kueri dari database tersebut.

Kaggle

Kaggle juga menawarkan lingkungan notebook Jupyter berbasis web yang dirancang untuk memastikan analisis yang dapat direproduksi dan kolaboratif.

Buku catatan ini bisa menjadi cara yang bagus untuk memamerkan proyek ilmu data Anda. Ini juga membantu dalam membangun portofolio proyek ilmu data, langsung dari browser.

Kaggle menawarkan dua rasa berikut:

1. Skrip : Skrip dapat berupa skrip Python atau R. Jika Anda pengguna R, ada juga skrip RMarkdown tambahan yang dapat Anda pertimbangkan untuk digunakan.
   
2. Notebook : Notebook menyediakan lingkungan notebook Jupyter dalam browser dengan akses ke akselerator perangkat keras, kumpulan data, dan banyak lagi.

Antarmuka notebook memungkinkan Anda mengelola kumpulan data dan akselerator perangkat keras. Setelah Anda menerbitkan buku catatan di Kaggle, semua anggota komunitas dapat menjalankan buku catatan Anda secara interaktif di browser.

Anda dapat menggunakan semua kumpulan data yang dihosting di Kaggle atau kumpulan data dari kompetisi.

Berpartisipasi dalam kompetisi Kaggle akan membantu Anda meningkatkan keterampilan ilmu data dengan lebih cepat. Berikut adalah video tutorial untuk memulai dengan Kaggle.

Notebook Databricks

Buku catatan Databricks juga merupakan buku catatan ilmu data kolaboratif.

Seperti kebanyakan notebook ilmu data lainnya yang telah kita lihat sejauh ini, notebook ini juga mendukung akses ke berbagai sumber data. Selanjutnya, mereka juga memungkinkan visualisasi data interaktif dan mendukung beberapa bahasa pemrograman.

Selain itu, notebook Databricks juga mendukung penulisan bersama dan kontrol versi secara real-time.

Tonton tutorial video ini untuk memulai dengan notebook Databricks.

Berikut ini adalah beberapa fitur unik dari notebook ini:

• Dasbor data bertenaga Spark
• Penjadwal pekerjaan untuk menjalankan saluran data dalam skala besar
• Alur kerja notebook untuk pipeline multi-tahap
• Menghubungkan notebook ke cluster untuk mempercepat komputasi
• Integrasi dengan Tableau, Looker, PowerBI, dan banyak lagi

CoCalc

CoCalc menyediakan lingkungan notebook Jupyter yang bersinar dalam kasus penggunaan akademis. Selain fitur notebook Jupyter klasik, CoCalc menyediakan sistem manajemen kursus yang terintegrasi.

Mari kita sebutkan beberapa fitur CoCalc yang membuatnya cocok untuk mengajar ilmu data sambil juga memfasilitasi sinkronisasi waktu nyata.

• Mengumpulkan semua file dari kiriman siswa
• Penilaian otomatis pengiriman siswa menggunakan NBGrader
• Kernel untuk Python, R Statistical Software, dan Julia yang banyak digunakan di dunia akademis

Tampak

Notebook yang dapat diamati adalah platform kolaboratif lain untuk tim ilmu data.

Dengan tagline “Jelajahi, analisis, dan jelaskan data. Sebagai sebuah tim ”, Observable bertujuan untuk menyatukan para analis data, pengembang, dan pengambil keputusan. Ini juga memfasilitasi kolaborasi tanpa batas antara tim.

Dan berikut ini adalah beberapa fitur keren yang ditawarkan oleh notebook Observable:

• Forking proyek yang ada untuk memulai segera dengan pengaturan minimal
• Visualisasi dan komponen UI untuk eksplorasi data yang lebih mudah
• Menerbitkan dan mengekspor buku catatan, dan penyematan kode di halaman web
• Berbagi tautan aman untuk kolaborasi

Menyimpulkan

Saya harap Anda menemukan daftar buku catatan ilmu data ini bermanfaat. Jika Anda ingin memfasilitasi kolaborasi yang lebih baik di dalam dan di seluruh tim, Anda kini memiliki daftar buku catatan ilmu data untuk dipilih. Selain itu, memiliki alat yang tepat membantu tim untuk berkolaborasi secara efektif!

Dari analisis data besar hingga akademisi dan penelitian yang dapat direproduksi—Anda memiliki buku catatan ilmu data yang dibuat khusus untuk banyak kasus penggunaan. Selamat bekerja tim dan ilmu data kolaboratif!