12 최고의 협업 데이터 과학 노트북 [Jupyter Alternatives]

이 목록에서는 팀의 워크플로를 강화할 최고의 데이터 과학 노트북 을 찾을 수 있습니다. 이러한 데이터 과학 노트북은 협업을 촉진하고 Jupyter 노트북의 대안이 될 수 있습니다.

이 가이드에서는 데이터 과학 프로젝트를 위한 클래식 Jupyter 노트북 사용에 대해 설명합니다. 그런 다음 다른 데이터 과학 노트북을 살펴보겠습니다. 또한 이러한 각 노트북의 기능을 열거할 것입니다.

이 모든 것에 대해 시작하겠습니다.

데이터 과학용 Jupyter 노트북

Jupyter 노트북은 데이터 과학 프로젝트에 사용되는 대화형 웹 기반 플랫폼입니다. Python, Scala 및 R과 같은 프로그래밍 언어용 커널을 제공하는 것 외에도 Jupyter 노트북에는 다른 유용한 기능이 있습니다.

다음은 Jupyter의 몇 가지 기능입니다.

• 수학 방정식, 서식 있는 텍스트 및 미디어 추가
• 데이터 수집, 정리, 분석 및 시각화 지원
• 기계 학습 모델 구축 및 해석

데이터 과학을 위한 Jupyter 노트북에 대한 가이드도 마련했습니다. Jupyter 노트북의 기능을 안내하고 작업 환경을 설정하는 데 도움이 됩니다.

그러나 확장을 시작하고 대규모 데이터 과학 프로젝트를 팀으로 작업할 때 다른 대안을 살펴보고 싶을 수도 있습니다.

이제 고려할 수 있는 다른 데이터 과학 노트북을 살펴보겠습니다. Jupyter 노트북과 동일한 기능을 제공할 뿐만 아니라 원활한 협업을 촉진하고 더 많은 유연성 과 사용자 정의 를 제공합니다.

Python 및 Jupyter 학습에 관심이 있는 경우 이 Udemy 과정을 확인하십시오.

자세한 내용은 다음 섹션으로 이동하십시오.

딥노트

Deepnote는 클라우드 기반 Jupyter 노트북 환경입니다. 데이터 과학 팀이 효과적으로 협업할 수 있도록 설계되었습니다.

무료로 시작하고 개인으로서 데이터 과학 포트폴리오 구축을 시작할 수 있습니다. 또는 팀의 일원으로 일할 수 있습니다.

이제 Deepnote의 몇 가지 유용한 기능을 나열해 보겠습니다.

• BigQuery, Snowflake 및 PostgreSQL의 SQL을 사용하여 데이터 쿼리 프로비저닝
• 앱을 전환할 필요 없이 동일한 노트북 인터페이스에서 SQL 및 Python 사용
• Python, Julia 및 R과 같은 인기 있는 프로그래밍 언어 지원
• PyTorch 및 TensorFlow와 같은 딥 러닝 프레임워크 지원
• 사용자 지정 환경을 생성하거나 DockerHub에서 기존 환경을 가져와서 팀 전체의 재현성을 보장하는 기능

아파치 제플린

Apache Zeppelin은 브라우저에서 대화형 및 협업 데이터 분석을 수행하는 웹 기반 노트북입니다. 이 노트북은 팀으로 빅 데이터 분석을 수행하는 데 적합합니다.

다음은 Apache Zeppelin 노트북의 기능에 대한 개요입니다.

• 데이터 과학 파이프라인의 모든 단계에서 사용할 수 있는 다목적 노트북
• Python, SQL, R, Shell, Apache Spark 및 Apache Flink와 같은 여러 언어 및 프레임워크 지원
• 빅 데이터 분석을 위한 내장형 Apache Spark 통합
• 동적 입력 양식 생성 제공

모드 노트북

Mode Notebooks는 Mode Analytics의 주력 제품이며 데이터 스토리텔링의 모범 사례를 따르는 동시에 팀 간에 협업할 수 있습니다.

대부분의 데이터 과학 프로젝트에서 데이터 수집 단계에는 필요한 데이터를 가져오기 위해 데이터베이스 쿼리가 포함됩니다. 모드 노트북을 사용하면 SQL로 연결된 데이터 소스의 데이터를 쿼리할 수 있습니다.

모드 노트북의 몇 가지 유용한 기능은 다음과 같습니다.

• 쿼리 데이터베이스에 SQL 쓰기 제공
• 가져온 데이터에 대한 데이터 분석 수행
• 모드 노트북을 사용하여 기존 분석 확장
• 공유 가능한 Python 및 R 노트북 만들기

요약하자면 모드 노트북은 워크플로가 SQL 쿼리 작성으로 시작하는 경우 탁월한 선택입니다. 그런 다음 Python 및 R을 사용하여 분석으로 확장할 수 있습니다.

JetBrains 데이터로어

JetBrains의 Datalore는 팀의 데이터 과학 요구 사항에 맞는 강력한 Jupyter 노트북 환경도 제공합니다.

개발 측면에서 Datalore에는 지능형 코드 편집기와 함께 코딩 지원 기능이 포함되어 있습니다. 또한 팀이 여러 데이터 소스로 작업할 수 있습니다. 또한 협업 및 보고를 위한 향상된 기능이 있습니다.

다음은 Datalore의 기능에 대한 포괄적인 개요입니다.

• Python, Scala, SQL 등의 언어를 위한 프로그래밍 환경
• 다양한 데이터 소스로 작업하고 데이터 및 파일을 클라우드에 업로드
• 노트북 환경 내부에 S3 버킷 마운트
• 작업 공간에서 팀 작업 보고 및 구성
• 이전 버전으로 되돌리기 위한 체크포인트 추가
• 팀원들과의 협업
• 소셜 미디어 사이트, 대화형 플롯, 출판 등에 Datalore 셀 포함

구글 코랩

Google 연구의 Google Colab은 웹 기반 Jupyter 노트북 환경이며 무료 Google 계정으로 브라우저에서 액세스할 수 있습니다. 데이터 과학 애호가라면 Google Colab을 사용하여 프로젝트 구축을 시작할 수 있습니다.

데이터 과학 프로젝트에 이미 Colab을 사용하고 있습니까? 그렇다면 사용해야 하는 Colab의 멋진 기능을 설명하는 이 비디오 자습서를 확인하세요.

Google Colab에는 다음과 같은 두드러진 기능도 있습니다.

• 다양한 소스에서 데이터 및 파일 가져오기
• Google 드라이브에 노트북 자동 저장
• 버전 제어를 용이하게 하는 GitHub와 통합
• scikit-learn, pandas 및 PyTorch와 같은 데이터 과학 라이브러리가 사전 설치됨
• 컴퓨팅 리소스에 대한 확장된 액세스를 위한 Colab Pro 구독을 통해 프리 티어에서 특정 제한까지 GPU 액세스

넥스트저널

Nextjournal은 또 다른 협업 데이터 과학 노트북입니다. 데이터 과학 프로젝트 및 기계 학습 연구에서 운영 체제 및 하드웨어 구성이 서로 다른 기계 간의 재현성은 어렵습니다.

"재현 가능한 연구를 위한 노트북" 이라는 태그라인으로 Nextjournal은 재현성에 중점을 둔 실시간 협업을 촉진합니다.

다음은 Nextjournal의 고유한 기능 중 일부입니다.

• 전체 파일 시스템을 도커 이미지로 생성 및 공유
• 별도의 애플리케이션으로 오케스트레이션되는 Docker 컨테이너
• 단일 런타임에서 여러 프로그래밍 언어를 사용하는 기능
• 프로젝트 중 설치를 위한 Bash 환경
• 필요한 최소한의 설정으로 GPU 지원

따라서 기계 학습 연구 논문의 결과를 재현하고 싶다면 Nextjournal이 이상적인 선택이 될 수 있습니다.

세다

Count는 사용자 정의를 위한 유연성이 추가된 데이터 과학 노트북을 제공합니다. Count 노트북을 사용하면 데이터 분석 결과를 KPI 보고서, 심층 보고서 또는 내부 앱으로 표시하도록 선택할 수 있습니다.

Count의 디자인 목표는 데이터 팀이 함께 작업하는 방식을 바꾸는 것입니다. 그들의 비전은 분석가를 이해 관계자와 연결하는 협업 데이터 플랫폼을 제공하는 것입니다.

Count의 주력 SQL 노트북에는 다음과 같은 기능이 있습니다.

• 여러 데이터베이스와의 원활한 통합
• BigQuery, PostgreSQL, MySQL과 같은 여러 데이터베이스에 연결하여 더 빠른 쿼리 작성
• 이동 중 데이터 시각화 제공

마녀

Hex는 협업 데이터 작업 공간을 제공하는 또 다른 Jupyter 대안이며 Python 및 SQL 모두에 대한 협업 노트북 인터페이스를 제공합니다. 또한 팀이 데이터 과학 프로젝트의 아이디어 구상에서 분석까지 더 빠르게 진행할 수 있습니다.

Hex 노트북의 일부 기능은 다음과 같습니다.

• 데이터베이스 스키마 찾아보기
• SQL 쿼리 작성 및 데이터 프레임에 대한 데이터 분석 실행
• 실시간 협업, 버전 관리 및 코드 완성
• Snowflake, BigQuery 및 RedShift와 빅 데이터 통합
• 대화형 데이터 앱으로 분석 게시

따라서 16진수를 사용하여 데이터베이스 연결 및 쿼리를 단순화할 수 있습니다.

캐글

Kaggle은 또한 재현 가능한 협업 분석을 보장하도록 설계된 웹 기반 Jupyter 노트북 환경을 제공합니다.

이 노트북은 데이터 과학 프로젝트를 선보일 수 있는 좋은 방법입니다. 또한 브라우저에서 바로 데이터 과학 프로젝트 포트폴리오를 구축하는 데 도움이 됩니다.

Kaggle은 다음 두 가지 맛을 제공합니다.

1. 스크립트 : 스크립트는 Python 또는 R 스크립트일 수 있습니다. R 사용자라면 사용을 고려할 수 있는 추가 RMarkdown 스크립트도 있습니다.
   
2. 노트북 : 노트북은 하드웨어 가속기, 데이터 세트 등에 액세스할 수 있는 브라우저 내 Jupyter 노트북 환경을 제공합니다.

노트북 인터페이스를 사용하면 데이터세트와 하드웨어 가속기를 관리할 수 있습니다. Kaggle에 노트북을 게시하면 모든 커뮤니티 구성원이 브라우저에서 대화형으로 노트북을 실행할 수 있습니다.

Kaggle에서 호스팅되는 모든 데이터세트 또는 대회의 데이터세트를 사용할 수 있습니다.

Kaggle 대회에 참가하면 데이터 과학 기술을 더욱 빠르게 레벨업하는 데 도움이 됩니다. 다음은 Kaggle 시작에 대한 비디오 자습서입니다.

Databricks 노트북

Databricks 노트북은 협업 데이터 과학 노트북이기도 합니다.

지금까지 본 대부분의 다른 데이터 과학 노트북과 마찬가지로 이 노트북도 다양한 데이터 원본에 대한 액세스를 지원합니다. 또한 대화형 데이터 시각화를 허용하고 여러 프로그래밍 언어를 지원합니다.

또한 Databricks 노트북은 실시간 공동 작성 및 버전 제어도 지원합니다.

Databricks 노트북을 시작하려면 이 비디오 자습서를 시청하세요.

다음은 이러한 노트북의 몇 가지 고유한 기능입니다.

• Spark 기반 데이터 대시보드
• 대규모 데이터 파이프라인을 실행하는 작업 스케줄러
• 다단계 파이프라인을 위한 노트북 워크플로
• 노트북을 클러스터에 연결하여 컴퓨팅 속도 향상
• Tableau, Looker, PowerBI 등과의 통합

코캘크

CoCalc는 학문적 사용 사례에서 빛나는 Jupyter 노트북 환경을 제공합니다. 클래식 Jupyter 노트북의 기능 외에도 CoCalc는 통합 코스 관리 시스템을 제공합니다.

데이터 과학 교육에 적합하면서도 실시간 동기화를 촉진하는 CoCalc의 몇 가지 기능을 열거해 보겠습니다.

• 학생 제출물에서 모든 파일 수집
• NBGrader 를 사용한 학생 제출물의 자동 채점
• 학계에서 널리 사용되는 Python, R Statistical Software, Julia용 커널

주목할 만한

Observable 노트북은 데이터 과학 팀을 위한 또 다른 협업 플랫폼입니다.

"데이터를 탐색, 분석 및 설명하십시오. Observable은 " 팀으로서, 데이터 분석가, 개발자 및 의사 결정자를 한데 모으는 것을 목표로 합니다. 또한 팀 간의 원활한 협업을 촉진합니다.

다음은 Observable 노트북이 제공하는 몇 가지 멋진 기능입니다.

• 최소한의 설정으로 즉시 시작할 수 있도록 기존 프로젝트 분기
• 보다 쉬운 데이터 탐색을 위한 시각화 및 UI 구성 요소
• 전자 필기장 게시 및 내보내기, 웹 페이지에 코드 포함
• 협업을 위한 안전한 링크 공유

합산

이 데이터 과학 노트북 목록이 도움이 되었기를 바랍니다. 팀 내 및 팀 간에 더 나은 공동 작업을 촉진하려는 경우 이제 선택할 수 있는 데이터 과학 노트북 목록이 있습니다. 또한 적절한 도구를 사용하면 팀이 효과적으로 협업할 수 있습니다!

빅 데이터 분석에서 학계 및 재현 가능한 연구에 이르기까지 다양한 사용 사례에 맞게 맞춤 제작된 데이터 과학 노트북이 있습니다. 행복한 팀워크와 협업 데이터 과학!