12 najlepszych notatników do współpracy w zakresie analizy danych [alternatywy dla Jupytera]

W tym liście znajdziesz jedne z najlepszych notatników do nauki o danych , które usprawnią przepływ pracy Twojego zespołu. Te notatniki do nauki danych ułatwiają lepszą współpracę i mogą stanowić alternatywę dla notatnika Jupyter.

W tym przewodniku omówimy użycie klasycznego notesu Jupyter w projektach dotyczących analizy danych. A potem omówimy inne zeszyty do nauki danych. Ponadto wyliczymy również wszystkie funkcje tych notatników.

Do tego wszystkiego i nie tylko zacznijmy.

Notatnik Jupyter do analizy danych

Notebook Jupyter to interaktywna platforma internetowa wykorzystywana w projektach związanych z nauką o danych. Oprócz dostarczania jąder dla języków programowania, takich jak Python, Scala i R, notebooki Jupyter mają inne cenne funkcje.

Oto kilka funkcji Jupytera:

• Dodawanie równań matematycznych, tekstu sformatowanego i multimediów
• Obsługuje zbieranie danych, czyszczenie, analizę i wizualizację
• Budowanie i interpretacja modeli uczenia maszynowego

Przygotowaliśmy również przewodnik dotyczący notebooków Jupyter do nauki o danych. Przeprowadzi Cię przez funkcje notesu Jupyter i pomoże skonfigurować środowisko pracy.

Jednak po rozpoczęciu skalowania i pracy nad dużymi projektami analizy danych jako zespół możesz również przyjrzeć się innym alternatywom.

Przejdźmy teraz do innych notatników do nauki danych, które możesz rozważyć. Zapewniają te same funkcje, co notebook Jupyter, a ponadto ułatwiają bezproblemową współpracę oraz zapewniają większą elastyczność i możliwość dostosowania .

Jeśli chcesz nauczyć się Pythona i Jupytera, zapoznaj się z tym kursem Udemy.

Przejdź do kolejnych sekcji, aby dowiedzieć się więcej.

Deepnote

Deepnote to oparte na chmurze środowisko notebooków Jupyter. Został zaprojektowany, aby umożliwić zespołom zajmującym się analizą danych efektywną współpracę.

Możesz zacząć bezpłatnie i samodzielnie tworzyć swoje portfolio związane z analizą danych. Możesz też pracować w zespole.

Wymieńmy teraz niektóre przydatne funkcje Deepnote:

• Możliwość wykonywania zapytań o dane przy użyciu SQL z BigQuery, Snowflake i PostgreSQL
• Korzystanie z SQL i Pythona w tym samym interfejsie notebooka bez konieczności przełączania aplikacji
• Obsługa popularnych języków programowania, takich jak Python, Julia i R
• Wsparcie dla platform głębokiego uczenia, takich jak PyTorch i TensorFlow
• Funkcje zapewniające powtarzalność w całym zespole poprzez tworzenie niestandardowych środowisk lub importowanie istniejącego środowiska z DockerHub

Apache Zeppelin

Apache Zeppelin to internetowy notatnik do przeprowadzania interaktywnej i opartej na współpracy analizy danych w przeglądarce. Te notatniki doskonale nadają się do zespołowej analizy danych big data.

Oto przegląd funkcji notebooków Apache Zeppelin:

• Wielozadaniowy notatnik, który może być używany na wszystkich etapach procesu analizy danych
• Obsługa wielu języków i platform, takich jak Python, SQL, R, Shell, Apache Spark i Apache Flink
• Wbudowana integracja z Apache Spark do analizy dużych zbiorów danych
• Możliwość tworzenia formularzy wprowadzania dynamicznego

Notatniki trybu

Notatniki Mode to flagowy produkt Mode Analytics, dzięki któremu możesz współpracować między zespołami, a także postępować zgodnie z najlepszymi praktykami w zakresie narracji na temat danych.

W większości projektów dotyczących nauki o danych faza zbierania danych obejmuje wykonywanie zapytań do baz danych w celu pobrania wymaganych danych. Notatniki trybów umożliwiają wykonywanie zapytań o dane z połączonych źródeł danych za pomocą SQL.

Niektóre przydatne funkcje notebooków w trybie Mode obejmują:

• Możliwość pisania SQL do zapytań do baz danych
• Wykonywanie analizy danych na pobranych danych
• Rozszerzanie istniejącej analizy za pomocą Mode Notebooks
• Tworzenie wspólnych notatników Pythona i R

Podsumowując, notatniki Mode są świetnym wyborem, jeśli Twój przepływ pracy zaczyna się od pisania zapytań SQL. A potem możesz rozszerzyć analizę za pomocą Pythona i R.

JetBrains Datalore

Datalore od JetBrains oferuje również solidne środowisko notebooków Jupyter dla potrzeb Twojego zespołu w zakresie analizy danych.

Na froncie programistycznym Datalore zawiera funkcje wspomagające kodowanie — z inteligentnym edytorem kodu. Umożliwia także zespołom pracę z wieloma źródłami danych. Ponadto dostępne są ulepszone funkcje współpracy i raportowania.

Oto kompleksowy przegląd funkcji Datalore:

• Środowisko programistyczne dla języków takich jak Python, Scala i SQL
• Praca z różnymi źródłami danych oraz przesyłanie danych i plików do chmury
• Montaż wiadra S3 w środowisku notebooka
• Raportowanie i organizowanie pracy zespołu w miejscach pracy
• Dodawanie punktów kontrolnych, aby powrócić do poprzednich wersji
• Współpraca z członkami zespołu
• Osadzanie komórek Datalore w serwisach społecznościowych, interaktywnych wykresach, publikacjach i nie tylko

Współpraca Google

Google Colab z badań Google to internetowe środowisko notatników Jupyter, dostępne z przeglądarki za pomocą bezpłatnego konta Google. Jeśli jesteś entuzjastą nauki o danych, Google Colab może być świetnym sposobem na rozpoczęcie tworzenia projektów.

Czy korzystasz już z Colab w swoich projektach dotyczących analizy danych? Jeśli tak, obejrzyj ten samouczek wideo przedstawiający fajne funkcje Colab, z których powinieneś korzystać.

Google Colab ma również następujące istotne funkcje:

• Importowanie danych i plików z różnych źródeł
• Automatyczne zapisywanie notatników na dysku Google
• Integracja z GitHub w celu ułatwienia kontroli wersji
• Wstępnie zainstalowane biblioteki nauki o danych, takie jak scikit-learn, pandas i PyTorch
• Dostęp do GPU do pewnego limitu w warstwie bezpłatnej — z subskrypcją Colab Pro, która zapewnia rozszerzony dostęp do zasobów obliczeniowych

Następny dziennik

Nextjournal to kolejny notatnik do współpracy w zakresie analizy danych. W projektach z zakresu nauki o danych i badaniach nad uczeniem maszynowym powtarzalność na komputerach z różnymi systemami operacyjnymi i konfiguracjami sprzętowymi stanowi wyzwanie.

Pod hasłem „Notatnik do powtarzalnych badań” Nextjournal ułatwia współpracę w czasie rzeczywistym, kładąc nacisk na odtwarzalność.

Oto niektóre z funkcji unikalnych dla Nextjournal:

• Tworzenie i udostępnianie całego systemu plików jako obrazu dokera
• Kontenery Dockera aranżowane przez oddzielną aplikację
• Możliwość korzystania z wielu języków programowania w jednym środowisku wykonawczym
• Środowisko Bash dla instalacji w trakcie projektu
• Obsługa GPU przy minimalnej niezbędnej konfiguracji

Jeśli więc chcesz odtworzyć wyniki z artykułu badawczego dotyczącego uczenia maszynowego, Nextjournal może być idealnym wyborem.

Liczyć

Count oferuje notatnik do nauki o danych z dodatkową elastycznością w dostosowywaniu. Dzięki notatnikom zliczania możesz wybrać prezentację wyników analizy danych jako raporty KPI, szczegółowe raporty lub jako aplikacje wewnętrzne.

Celem projektowym Counta jest zmiana sposobu współpracy zespołów danych. Ich wizją jest zapewnienie wspólnej platformy danych, która łączy analityków z interesariuszami.

Flagowe notebooki SQL firmy Count mają następujące funkcje:

• Bezproblemowa integracja z wieloma bazami danych
• Tworzenie szybszych zapytań poprzez łączenie się z wieloma bazami danych, takimi jak BigQuery, PostgreSQL i MySQL
• Zapewnia wizualizację danych w ruchu

Klątwa

Hex to kolejna alternatywa dla Jupytera, która oferuje wspólny obszar roboczy danych i zapewnia wspólny interfejs notatnika zarówno dla Pythona, jak i SQL. Umożliwia też zespołom szybsze przejście od pomysłu do analizy w projektach z zakresu nauki o danych.

Niektóre cechy notatników Hex obejmują:

• Przeglądanie schematów baz danych
• Pisanie zapytań SQL i przeprowadzanie analizy danych na ramkach danych
• Współpraca w czasie rzeczywistym, kontrola wersji i uzupełnianie kodu
• Integracja Big Data z Snowflake, BigQuery i RedShift
• Publikowanie analiz jako interaktywne aplikacje danych

Dlatego możesz użyć Hexa, aby uprościć łączenie się z bazami danych i wysyłanie z nich zapytań.

Kaggle

Kaggle oferuje również internetowe środowisko notatników Jupyter, zaprojektowane w celu zapewnienia powtarzalnej i wspólnej analizy.

Te notatniki mogą być świetnym sposobem na zaprezentowanie projektów dotyczących analizy danych. Przydaje się również w tworzeniu portfolio projektów z zakresu analizy danych bezpośrednio z przeglądarki.

Kaggle oferuje następujące dwa smaki:

1. Skrypty : Skrypty mogą być skryptami języka Python lub R. Jeśli jesteś użytkownikiem języka R, istnieje również dodatkowy skrypt RMarkdown, którego możesz użyć.
   
2. Notatniki : Notatniki zapewniają środowisko notebooków Jupyter w przeglądarce z dostępem do akceleratorów sprzętowych, zestawów danych i nie tylko.

Interfejs notebooka umożliwia zarządzanie zestawami danych i akceleratorami sprzętowymi. Po opublikowaniu notatnika w Kaggle wszyscy członkowie społeczności mogą interaktywnie uruchamiać notatnik w przeglądarce.

Możesz używać wszystkich zestawów danych hostowanych na Kaggle lub zestawów danych z zawodów.

Uczestnictwo w konkursach Kaggle pomoże ci jeszcze szybciej podnieść swoje umiejętności w zakresie analizy danych. Oto samouczek wideo, jak zacząć korzystać z Kaggle.

Notatniki Databricks

Notatniki Databricks to również notatniki do współpracy w zakresie analizy danych.

Podobnie jak większość innych notatników do nauki o danych, które widzieliśmy do tej pory, te notatniki obsługują również dostęp do różnych źródeł danych. Ponadto umożliwiają interaktywną wizualizację danych i obsługują wiele języków programowania.

Ponadto notatniki Databricks obsługują również współtworzenie w czasie rzeczywistym i kontrolę wersji.

Obejrzyj ten samouczek wideo, aby rozpocząć korzystanie z notatników Databricks.

Oto kilka unikalnych cech tych notebooków:

• Kokpity danych zasilane iskrą
• Harmonogram zadań do uruchamiania potoków danych na dużą skalę
• Przepływy pracy notebooka dla wieloetapowych potoków
• Łączenie notebooków z klastrami w celu przyspieszenia przetwarzania
• Integracja z Tableau, Looker, PowerBI i nie tylko

CoCalc

CoCalc zapewnia środowisko notebooka Jupyter, które doskonale sprawdza się w zastosowaniach akademickich. Oprócz funkcji klasycznego notesu Jupyter, CoCalc zapewnia zintegrowany system zarządzania kursami.

Wymieńmy niektóre cechy programu CoCalc, które sprawiają, że nadaje się on do nauczania nauki o danych, a jednocześnie ułatwia synchronizację w czasie rzeczywistym.

• Zbieranie wszystkich plików z prac studentów
• Automatyczne ocenianie zgłoszeń uczniów za pomocą NBGrader
• Jądra dla Pythona, R Statistical Software i Julia, które są szeroko stosowane w środowisku akademickim

Zauważalny

Notatnik obserwowalny to kolejna platforma współpracy dla zespołów zajmujących się analizą danych.

Pod hasłem „Odkrywaj, analizuj i wyjaśniaj dane. Jako zespół ”, Observable ma na celu zgromadzenie analityków danych, programistów i decydentów. Ułatwia również bezproblemową współpracę między zespołami.

Oto niektóre z fajnych funkcji oferowanych przez Notatnik Observable:

• Rozwidlanie istniejących projektów, aby rozpocząć od razu przy minimalnej konfiguracji
• Komponenty wizualizacji i interfejsu użytkownika ułatwiające eksplorację danych
• Publikowanie i eksportowanie notatników oraz osadzanie kodu na stronach internetowych
• Bezpieczne udostępnianie linków do współpracy

Podsumowując

Mam nadzieję, że ten wykaz notatników do nauki danych okazał się pomocny. Jeśli chcesz usprawnić współpracę w zespołach i między nimi, masz teraz do wyboru listę notatników do analizy danych. Ponadto posiadanie odpowiedniego oprzyrządowania pomaga zespołom skutecznie współpracować!

Od analizy dużych zbiorów danych po badania naukowe i odtwarzalne — masz notatniki do nauki o danych dostosowane do wielu przypadków użycia. Miłej pracy zespołowej i wspólnej analizy danych!