12 migliori notebook collaborativi per la scienza dei dati [Alternative a Jupyter]

In questo elenco troverai alcuni dei migliori notebook per la scienza dei dati per potenziare il flusso di lavoro del tuo team. Questi notebook di data science facilitano una migliore collaborazione e possono essere alternative al notebook Jupyter.

In questa guida parleremo dell'uso del classico notebook Jupyter per i progetti di data science. E poi, esamineremo altri notebook di data science. Inoltre, enumereremo anche ciascuna delle caratteristiche di questi notebook.

Per tutto questo e altro, iniziamo.

Notebook Jupyter per la scienza dei dati

Jupyter Notebook è una piattaforma interattiva basata sul Web utilizzata nei progetti di scienza dei dati. Oltre a fornire kernel per linguaggi di programmazione come Python, Scala e R, i notebook Jupyter hanno altre preziose funzionalità.

Ecco alcune delle caratteristiche di Jupyter:

• Aggiunta di equazioni matematiche, rich text e media
• Supporta la raccolta, la pulizia, l'analisi e la visualizzazione dei dati
• Costruire e interpretare modelli di machine learning

Abbiamo anche messo insieme una guida sui notebook Jupyter per la scienza dei dati. Ti guiderà attraverso le funzionalità del notebook Jupyter e ti aiuterà a configurare il tuo ambiente di lavoro.

Tuttavia, quando inizi a ridimensionare e a lavorare su grandi progetti di data science come un team, potresti anche voler esaminare altre alternative.

Esaminiamo ora altri notebook di data science che potresti prendere in considerazione. Forniscono le stesse funzionalità del notebook Jupyter e, inoltre, facilitano anche la collaborazione senza interruzioni e offrono maggiore flessibilità e personalizzazione .

Se sei interessato a imparare Python e Jupyter, dai un'occhiata a questo corso Udemy.

Vai alle sezioni seguenti per saperne di più.

Nota profonda

Deepnote è un ambiente notebook Jupyter basato su cloud. È progettato per consentire ai team di data science di collaborare in modo efficace.

Puoi iniziare gratuitamente e iniziare a creare il tuo portfolio di data science come individuo. Oppure potresti lavorare come parte di una squadra.

Ora, elenchiamo alcune delle utili funzionalità di Deepnote:

• Possibilità di eseguire query sui dati utilizzando SQL da BigQuery, Snowflake e PostgreSQL
• Utilizzo di SQL e Python nella stessa interfaccia del notebook senza dover cambiare app
• Supporto per linguaggi di programmazione popolari come Python, Julia e R
• Supporto per framework di deep learning come PyTorch e TensorFlow
• Funzionalità per garantire la riproducibilità in tutto il team creando ambienti personalizzati o importando ambienti esistenti da DockerHub

Apache Zeppelin

Apache Zeppelin è un notebook basato sul Web per eseguire analisi dei dati interattive e collaborative nel browser. Questi notebook sono ideali per eseguire analisi di big data in gruppo.

Ecco una panoramica delle funzionalità dei notebook Apache Zeppelin:

• Notebook multiuso che può essere utilizzato per tutte le fasi della pipeline di data science
• Supporto per più linguaggi e framework come Python, SQL, R, Shell, Apache Spark e Apache Flink
• Integrazione integrata di Apache Spark per l'analisi dei big data
• Possibilità di creare moduli di input dinamici

Quaderni in modalità

Mode Notebooks è un prodotto di punta di Mode Analytics e puoi collaborare tra i team seguendo anche le best practice nella narrazione dei dati.

Nella maggior parte dei progetti di scienza dei dati, la fase di raccolta dei dati prevede l'esecuzione di query sui database per recuperare i dati richiesti. I notebook in modalità consentono di eseguire query sui dati da origini dati connesse con SQL.

Alcune utili funzioni dei notebook Mode includono:

• Possibilità di scrivere SQL per interrogare i database
• Esecuzione dell'analisi dei dati sui dati recuperati
• Estendere l'analisi esistente utilizzando Mode Notebooks
• Creazione di notebook condivisibili Python e R

Per riassumere, i notebook Mode sono un'ottima scelta se il tuo flusso di lavoro inizia con la scrittura di query SQL. E poi, puoi estendere all'analisi usando Python e R.

Datalore JetBrains

Datalore di JetBrains offre anche un robusto ambiente notebook Jupyter per le esigenze di data science del tuo team.

Sul fronte dello sviluppo, Datalore include funzionalità per l'assistenza alla codifica, con un editor di codice intelligente. Consente inoltre ai team di lavorare con più origini dati. Inoltre, sono disponibili funzionalità avanzate per la collaborazione e la creazione di report.

Ecco una panoramica completa delle funzionalità di Datalore:

• Ambiente di programmazione per linguaggi come Python, Scala e SQL
• Lavorare con diverse origini dati e caricare dati e file nel cloud
• Montaggio del bucket S3 all'interno dell'ambiente notebook
• Reporting e organizzazione del lavoro del team negli spazi di lavoro
• Aggiunta di checkpoint per ripristinare le versioni precedenti
• Collaborare con i membri del team
• Incorporamento di celle Datalore in siti di social media, trame interattive, editoria e altro ancora

Google Cola

Google Colab di Google Research è un ambiente notebook Jupyter basato sul Web ed è accessibile dal browser con un account Google gratuito. Se sei un appassionato di scienza dei dati, Google Colab può essere un ottimo modo per iniziare a creare progetti.

Utilizzi già Colab per i tuoi progetti di data science? Se sì, dai un'occhiata a questo tutorial video che delinea le fantastiche funzionalità di Colab che dovresti utilizzare.

Google Colab ha anche le seguenti caratteristiche salienti:

• Importazione di dati e file da varie fonti
• Salvataggio automatico dei taccuini su Google Drive
• Integrazione con GitHub per facilitare il controllo della versione
• Librerie di data science come scikit-learn, pandas e PyTorch preinstallate
• Accesso alla GPU fino a un certo limite con il piano gratuito, con l'abbonamento a Colab Pro per un accesso esteso alle risorse di elaborazione

Prossima rivista

Nextjournal è un altro quaderno di data science collaborativo. Nei progetti di scienza dei dati e nella ricerca sull'apprendimento automatico, la riproducibilità su macchine con diversi sistemi operativi e configurazioni hardware è impegnativa.

Con lo slogan "Il taccuino per la ricerca riproducibile" , Nextjournal facilita la collaborazione in tempo reale con un'enfasi sulla riproducibilità.

Di seguito sono elencate alcune delle caratteristiche uniche di Nextjournal:

• Creazione e condivisione dell'intero file system come immagine Docker
• Contenitori Docker orchestrati da un'applicazione separata
• Possibilità di utilizzare più linguaggi di programmazione in un unico runtime
• Ambiente Bash per installazioni durante il progetto
• Supporto GPU con configurazione minima necessaria

Quindi, se desideri riprodurre i risultati di un documento di ricerca sull'apprendimento automatico, Nextjournal potrebbe essere la tua scelta ideale.

Contare

Count offre un notebook per la scienza dei dati con una maggiore flessibilità per la personalizzazione. Con i taccuini Count, puoi scegliere di presentare i risultati della tua analisi dei dati come report KPI, report approfonditi o come app interne.

L'obiettivo di progettazione di Count è cambiare il modo in cui i team di dati lavorano insieme. La loro visione è quella di fornire una piattaforma di dati collaborativa che colleghi gli analisti alle parti interessate.

I notebook SQL di punta di Count hanno le seguenti caratteristiche:

• Perfetta integrazione con più database
• Crea query più veloci collegandoti a più database come BigQuery, PostgreSQL e MySQL
• Fornisce la visualizzazione dei dati in movimento

Esadecimale

Hex è un'altra alternativa a Jupyter che offre un'area di lavoro dei dati collaborativa e fornisce un'interfaccia per notebook collaborativa sia per Python che per SQL. E consente ai team di passare dall'ideazione all'analisi nei progetti di scienza dei dati più velocemente.

Alcune delle caratteristiche dei notebook Hex includono:

• Esplorazione degli schemi di database
• Scrivere query SQL ed eseguire analisi dei dati su frame di dati
• Collaborazione in tempo reale, controllo della versione e completamento del codice
• Integrazione dei big data con Snowflake, BigQuery e RedShift
• Pubblicazione di analisi come app dati interattive

Pertanto, è possibile utilizzare Hex per semplificare la connessione ai database e l'esecuzione di query da essi.

Kaggle

Kaggle offre anche un ambiente notebook Jupyter basato sul Web progettato per garantire analisi riproducibili e collaborative.

Questi notebook possono essere un ottimo modo per mostrare i tuoi progetti di data science. È anche utile per creare un portafoglio di progetti di data science, direttamente dal browser.

Kaggle offre i seguenti due gusti:

1. Script : gli script possono essere script Python o R. Se sei un utente R, c'è anche uno script RMarkdown aggiuntivo che puoi considerare di utilizzare.
   
2. Notebook : i notebook forniscono un ambiente notebook Jupyter nel browser con accesso ad acceleratori hardware, set di dati e altro ancora.

L'interfaccia del notebook consente di gestire set di dati e acceleratori hardware. Dopo aver pubblicato un taccuino su Kaggle, tutti i membri della comunità possono eseguire il taccuino in modo interattivo nel browser.

Puoi utilizzare tutti i set di dati ospitati su Kaggle o i set di dati delle competizioni.

Partecipare alle competizioni di Kaggle ti aiuterà a migliorare le tue abilità di scienza dei dati ancora più rapidamente. Ecco un video tutorial su come iniziare con Kaggle.

Notebook Databricks

I notebook Databricks sono anche notebook di data science collaborativi.

Come la maggior parte degli altri notebook per la scienza dei dati che abbiamo visto finora, anche questi notebook supportano l'accesso a diverse origini dati. Inoltre, consentono anche la visualizzazione interattiva dei dati e supportano più linguaggi di programmazione.

Inoltre, i notebook Databricks supportano anche la creazione condivisa e il controllo della versione in tempo reale.

Guarda questo video tutorial per iniziare con i notebook Databricks.

Di seguito sono elencate alcune caratteristiche uniche di questi notebook:

• Dashboard di dati alimentati da Spark
• Utilità di pianificazione dei processi per eseguire pipeline di dati su larga scala
• Flussi di lavoro notebook per pipeline multifase
• Collegamento di notebook a cluster per velocizzare l'elaborazione
• Integrazione con Tableau, Looker, PowerBI e altro ancora

CoCalc

CoCalc fornisce un ambiente notebook Jupyter che brilla nei casi d'uso accademici. Oltre alle funzionalità del classico notebook Jupyter, CoCalc fornisce un sistema integrato di gestione dei corsi.

Elenchiamo alcune delle caratteristiche di CoCalc che lo rendono adatto all'insegnamento della scienza dei dati facilitando anche la sincronizzazione in tempo reale.

• Raccolta di tutti i file dagli invii degli studenti
• Valutazione automatica della presentazione degli studenti tramite NBGrader
• Kernel per Python, R Statistical Software e Julia che sono ampiamente utilizzati nel mondo accademico

Osservabile

Observable Notebook è un'altra piattaforma collaborativa per i team di data science.

Con lo slogan “Esplora, analizza e spiega i dati. Come squadra ", Observable mira a riunire analisti di dati, sviluppatori e decisori. Facilita inoltre la perfetta collaborazione tra i team.

E le seguenti sono alcune delle fantastiche funzionalità offerte da Observable notebook:

• Biforcazione dei progetti esistenti per iniziare subito con una configurazione minima
• Visualizzazione e componenti dell'interfaccia utente per una più facile esplorazione dei dati
• Pubblicazione ed esportazione di taccuini e incorporamento di codice nelle pagine Web
• Condivisione sicura dei link per la collaborazione

Riassumendo

Spero che tu abbia trovato utile questo elenco di quaderni di data science. Se desideri facilitare una migliore collaborazione all'interno e tra i team, ora hai un elenco di notebook di data science tra cui scegliere. Inoltre, avere gli strumenti adeguati aiuta i team a collaborare in modo efficace!

Dall'analisi dei big data al mondo accademico e alla ricerca riproducibile: disponi di notebook per la scienza dei dati fatti su misura per molti casi d'uso. Buon lavoro di squadra e data science collaborativa!