12のベストコラボレーティブデータサイエンスノートブック[JupyterAlternatives]
公開: 2022-03-20このリストでは、チームのワークフローを強化するのに最適なデータサイエンスノートブックをいくつか紹介しています。 これらのデータサイエンスノートブックは、より良いコラボレーションを促進し、Jupyterノートブックの代替となる可能性があります。
このガイドでは、データサイエンスプロジェクトでの従来のJupyterノートブックの使用について説明します。 次に、他のデータサイエンスノートブックについて説明します。 さらに、これらのノートブックの各機能も列挙します。
これ以上のことについて、始めましょう。
データサイエンスのためのJupyterNotebook
Jupyter Notebookは、データサイエンスプロジェクトで使用されるインタラクティブなWebベースのプラットフォームです。 Python、Scala、Rなどのプログラミング言語用のカーネルを提供することに加えて、Jupyterノートブックには他の貴重な機能があります。
Jupyterの機能のいくつかを次に示します。
- 数式、リッチテキスト、メディアの追加
- データの収集、クリーニング、分析、および視覚化をサポートします
- 機械学習モデルの構築と解釈
また、データサイエンス用のJupyterノートブックに関するガイドもまとめました。 Jupyterノートブックの機能を順を追って説明し、作業環境のセットアップに役立ちます。
ただし、スケーリングを開始し、チームとして大規模なデータサイエンスプロジェクトに取り組むときは、他の代替案も検討することをお勧めします。
次に、検討できる他のデータサイエンスノートブックについて見ていきましょう。 これらはJupyterノートブックと同じ機能を提供し、さらにシームレスなコラボレーションを促進し、柔軟性とカスタマイズ性を高めます。
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詳細については、次のセクションに進んでください。
ディープノート
Deepnoteは、クラウドベースのJupyterノートブック環境です。 これは、データサイエンスチームが効果的にコラボレーションできるように設計されています。
無料で始めて、個人としてデータサイエンスポートフォリオの構築を開始できます。 または、チームの一員として働くこともできます。

それでは、Deepnoteの便利な機能のいくつかをリストアップしましょう。
- BigQuery、Snowflake、PostgreSQLのSQLを使用してデータをクエリするためのプロビジョニング
- アプリを切り替えることなく、同じノートブックインターフェイスでSQLとPythonを使用する
- Python、Julia、Rなどの一般的なプログラミング言語のサポート
- PyTorchやTensorFlowなどのディープラーニングフレームワークのサポート
- カスタム環境を作成するか、DockerHubから既存の環境をインポートすることにより、チーム全体の再現性を確保する機能
アパッチゼッペリン
Apache Zeppelinは、ブラウザでインタラクティブで協調的なデータ分析を実行するためのWebベースのノートブックです。 これらのノートブックは、チームとしてビッグデータ分析を実行するのに最適です。

ApacheZeppelinノートブックの機能の概要は次のとおりです。
- データサイエンスパイプラインのすべての段階で使用できる多目的ノートブック
- Python、SQL、R、Shell、Apache Spark、ApacheFlinkなどの複数の言語とフレームワークのサポート
- ビッグデータ分析のための組み込みのApacheSpark統合
- 動的入力フォームを作成するためのプロビジョニング
モードノートブック
Mode Notebooksは、Mode Analyticsの主力製品であり、データストーリーテリングのベストプラクティスに従いながら、チーム間で共同作業を行うことができます。
ほとんどのデータサイエンスプロジェクトでは、データ収集フェーズでは、データベースにクエリを実行して必要なデータを取得します。 モードノートブックを使用すると、SQLを使用して接続されたデータソースからデータをクエリできます。

モードノートブックのいくつかの便利な機能は次のとおりです。
- クエリデータベースにSQLを書き込むためのプロビジョニング
- フェッチしたデータのデータ分析を実行する
- モードノートブックを使用して既存の分析を拡張する
- 共有可能なPythonおよびRノートブックの作成
要約すると、ワークフローがSQLクエリの記述から始まる場合は、モードノートブックが最適です。 次に、PythonとRを使用した分析に拡張できます。
JetBrains Datalore
JetBrainsのDataloreは、チームのデータサイエンスのニーズに対応する堅牢なJupyterノートブック環境も提供します。
開発の面では、Dataloreには、インテリジェントなコードエディタを使用したコーディング支援機能が含まれています。 また、チームが複数のデータソースを操作できるようにします。 さらに、コラボレーションとレポート作成のための拡張機能があります。

Dataloreの機能の包括的な概要は次のとおりです。
- Python、Scala、SQLなどの言語のプログラミング環境
- さまざまなデータソースを操作し、データとファイルをクラウドにアップロードする
- ノートブック環境内へのS3バケットの取り付け
- ワークスペースでのチームの作業の報告と整理
- 以前のバージョンに戻すためのチェックポイントの追加
- チームメンバーとのコラボレーション
- ソーシャルメディアサイト、インタラクティブプロット、パブリッシングなどにDataloreセルを埋め込む
Google Colab
GoogleResearchのGoogleColabは、ウェブベースのJupyterノートブック環境であり、無料のGoogleアカウントを使用してブラウザからアクセスできます。 データサイエンスの愛好家であれば、GoogleColabはプロジェクトの構築を開始するための優れた方法です。

データサイエンスプロジェクトにすでにColabを使用していますか? はいの場合は、使用する必要があるColabの優れた機能の概要を説明したこのビデオチュートリアルを確認してください。
Google Colabには、次の顕著な機能もあります。
- さまざまなソースからのデータとファイルのインポート
- ノートブックをGoogleドライブに自動保存する
- バージョン管理を容易にするためのGitHubとの統合
- scikit-learn、pandas、PyTorchなどのデータサイエンスライブラリがプリインストールされています
- 無料利用枠の下で特定の制限までのGPUアクセス—コンピューティングリソースへの拡張アクセスのためのColabProサブスクリプション
Nextjournal
Nextjournalは、もう1つの共同データサイエンスノートブックです。 データサイエンスプロジェクトや機械学習の研究では、オペレーティングシステムやハードウェア構成が異なるマシン間での再現性は困難です。
Nextjournalは、 「再現性のある研究のためのノートブック」というタグラインを使用して、再現性に重点を置いたリアルタイムのコラボレーションを促進します。

Nextjournalに固有の機能の一部を次に示します。
- ファイルシステム全体をDockerイメージとして作成および共有する
- 別のアプリケーションによって調整されたDockerコンテナ
- 1回の実行で複数のプログラミング言語を使用する機能
- プロジェクト中のインストール用のBash環境
- 最小限の必要なセットアップでのGPUサポート
したがって、機械学習の研究論文の結果を再現したい場合は、Nextjournalが理想的な選択肢になる可能性があります。

カウント
Countは、カスタマイズの柔軟性が追加されたデータサイエンスノートブックを提供します。 Countノートブックを使用すると、データ分析の結果をKPIレポート、詳細レポート、または内部アプリとして表示するように選択できます。
Countの設計目標は、データチームの連携方法を変えることです。 彼らのビジョンは、アナリストと利害関係者をつなぐ協調的なデータプラットフォームを提供することです。

Countの主力SQLノートブックには、次の機能があります。
- 複数のデータベースとのシームレスな統合
- BigQuery、PostgreSQL、MySQLなどの複数のデータベースに接続して、より高速なクエリを構築する
- 外出先でのデータの視覚化を提供します
六角
Hexは、コラボレーティブデータワークスペースを提供するもう1つのJupyterの代替手段であり、PythonとSQLの両方にコラボレーティブノートブックインターフェイスを提供します。 また、チームがデータサイエンスプロジェクトの構想から分析に迅速に移行できるようにします。

16進ノートブックの機能には次のものがあります。
- データベーススキーマの閲覧
- SQLクエリの記述、およびデータフレームでのデータ分析の実行
- リアルタイムコラボレーション、バージョン管理、コード補完
- Snowflake、BigQuery、RedShiftとのビッグデータ統合
- 分析をインタラクティブデータアプリとして公開する
したがって、Hexを使用すると、データベースへの接続とデータベースからのクエリを簡素化できます。
Kaggle
Kaggleは、再現性のある共同分析を保証するように設計されたWebベースのJupyterノートブック環境も提供します。
これらのノートブックは、データサイエンスプロジェクトを紹介するのに最適な方法です。 また、ブラウザから直接、データサイエンスプロジェクトのポートフォリオを構築するのにも役立ちます。

Kaggleは次の2つのフレーバーを提供します。
- スクリプト:スクリプトは、PythonまたはRスクリプトのいずれかです。 Rユーザーの場合は、使用を検討できる追加のRMarkdownスクリプトもあります。
- ノートブック:ノートブックは、ブラウザー内のJupyterノートブック環境にハードウェアアクセラレーターやデータセットなどへのアクセスを提供します。
ノートブックインターフェイスを使用すると、データセットとハードウェアアクセラレータを管理できます。 Kaggleでノートブックを公開すると、すべてのコミュニティメンバーがブラウザーでノートブックをインタラクティブに実行できるようになります。
Kaggleでホストされているすべてのデータセット、または競技会のデータセットを使用できます。
Kaggleのコンテストに参加すると、データサイエンスのスキルをさらに迅速にレベルアップできます。 これは、Kaggleの使用を開始するためのビデオチュートリアルです。
Databricksノートブック
Databricksノートブックは、コラボレーティブなデータサイエンスノートブックでもあります。
これまでに見た他のほとんどのデータサイエンスノートブックと同様に、これらのノートブックもさまざまなデータソースへのアクセスをサポートしています。 さらに、インタラクティブなデータの視覚化を可能にし、複数のプログラミング言語をサポートします。
さらに、Databricksノートブックは、リアルタイムの共同編集とバージョン管理もサポートしています。

このビデオチュートリアルを見て、Databricksノートブックの使用を開始してください。
これらのノートブックのいくつかのユニークな機能は次のとおりです。
- Sparkを利用したデータダッシュボード
- 大規模なデータパイプラインを実行するジョブスケジューラ
- 多段階パイプラインのノートブックワークフロー
- ノートブックをクラスターに接続してコンピューティングを高速化
- Tableau、Looker、PowerBIなどとの統合
CoCalc
CoCalcは、アカデミックなユースケースで輝くJupyterノートブック環境を提供します。 従来のJupyterノートブックの機能に加えて、CoCalcは統合されたコース管理システムを提供します。

リアルタイムの同期を容易にしながら、データサイエンスの教育に適したCoCalcの機能のいくつかを列挙してみましょう。
- 学生の提出物からすべてのファイルを収集する
- NBGraderを使用した学生提出の自動採点
- アカデミアで広く使用されているPython、R統計ソフトウェア、およびJuliaのカーネル
観察可能
監視可能なノートブックは、データサイエンスチームのためのもう1つの共同プラットフォームです。
「データの調査、分析、説明」というタグラインを使用します。 チームとして、Observableは、データアナリスト、開発者、および意思決定者を集めることを目的としています。 また、チーム間のシームレスなコラボレーションを促進します。

そして、以下はObservableノートブックによって提供されるいくつかのクールな機能です。
- 最小限のセットアップですぐに開始するために既存のプロジェクトをフォークする
- データの探索を容易にするための視覚化およびUIコンポーネント
- ノートブックの公開とエクスポート、およびWebページへのコードの埋め込み
- コラボレーションのための安全なリンク共有
まとめ
このデータサイエンスノートブックのリストがお役に立てば幸いです。 チーム内およびチーム間のコラボレーションを促進したい場合は、データサイエンスノートブックのリストから選択できます。 さらに、適切なツールを使用すると、チームが効果的にコラボレーションするのに役立ちます。
ビッグデータ分析から学界や再現性のある研究まで、多くのユースケースに合わせてカスタマイズされたデータサイエンスノートブックがあります。 幸せなチームワークと共同データサイエンス!