12 лучших ноутбуков для совместной работы с данными [альтернативы Jupyter]

В этом списке вы найдете одни из лучших блокнотов по науке о данных , которые помогут ускорить рабочий процесс вашей команды. Эти блокноты для обработки данных облегчают совместную работу и могут стать альтернативой блокнотам Jupyter.

В этом руководстве мы обсудим использование классической записной книжки Jupyter для проектов по науке о данных. А затем мы рассмотрим другие блокноты по науке о данных. Кроме того, мы также перечислим функции каждой из этих записных книжек.

Для всего этого и многого другого, давайте начнем.

Блокнот Jupyter для науки о данных

Блокнот Jupyter — это интерактивная веб-платформа, используемая в проектах по науке о данных. Помимо предоставления ядер для таких языков программирования, как Python, Scala и R, ноутбуки Jupyter обладают и другими ценными функциями.

Вот некоторые особенности Jupyter:

• Добавление математических уравнений, форматированного текста и мультимедиа
• Поддерживает сбор данных, очистку, анализ и визуализацию
• Построение и интерпретация моделей машинного обучения

Мы также составили руководство по ноутбукам Jupyter для обработки данных. Он познакомит вас с функциями ноутбука Jupyter и поможет настроить рабочую среду.

Однако, когда вы начнете масштабироваться и работать над крупными проектами по науке о данных в команде, вы также можете рассмотреть другие альтернативы.

Давайте теперь рассмотрим другие блокноты по науке о данных, которые вы могли бы рассмотреть. Они обладают теми же функциями, что и блокноты Jupyter, и, кроме того, они также облегчают совместную работу и обеспечивают большую гибкость и настройку .

Если вы заинтересованы в изучении Python и Jupyter, ознакомьтесь с этим курсом Udemy.

Перейдите к следующим разделам, чтобы узнать больше.

Глубокая заметка

Deepnote — это облачная среда для ноутбуков Jupyter. Он разработан, чтобы позволить командам специалистов по обработке и анализу данных эффективно сотрудничать.

Вы можете начать бесплатно и начать создавать свое портфолио по науке о данных как физическое лицо. Или вы могли бы работать в команде.

Теперь давайте перечислим некоторые полезные функции Deepnote:

• Предоставление возможности запрашивать данные с помощью SQL из BigQuery, Snowflake и PostgreSQL.
• Использование SQL и Python в одном интерфейсе ноутбука без необходимости переключения приложений
• Поддержка популярных языков программирования, таких как Python, Julia и R.
• Поддержка сред глубокого обучения, таких как PyTorch и TensorFlow.
• Функции для обеспечения воспроизводимости в команде за счет создания настраиваемых сред или импорта существующей среды из DockerHub.

Апач Цеппелин

Apache Zeppelin — это веб-блокнот для интерактивного и совместного анализа данных в браузере. Эти ноутбуки хорошо подходят для группового анализа больших данных.

Вот обзор функций ноутбуков Apache Zeppelin:

• Универсальный блокнот, который можно использовать на всех этапах конвейера обработки данных.
• Поддержка нескольких языков и сред, таких как Python, SQL, R, Shell, Apache Spark и Apache Flink.
• Встроенная интеграция с Apache Spark для анализа больших данных.
• Возможность создания динамических форм ввода

Ноутбуки Mode

Записные книжки Mode — это флагманский продукт Mode Analytics, и вы можете сотрудничать между командами, а также следовать передовым методам повествования данных.

В большинстве проектов по науке о данных этап сбора данных включает в себя запросы к базам данных для получения необходимых данных. Блокноты режима позволяют запрашивать данные из подключенных источников данных с помощью SQL.

Вот некоторые полезные функции ноутбуков Mode:

• Предоставление возможности писать SQL для запросов к базам данных
• Выполнение анализа данных по извлеченным данным
• Расширение существующего анализа с помощью Mode Notebooks
• Создание общедоступных блокнотов Python и R

Подводя итог, ноутбуки Mode — отличный выбор, если ваш рабочий процесс начинается с написания SQL-запросов. А затем вы можете перейти к анализу с использованием Python и R.

JetBrains Datalore

Datalore от JetBrains также предлагает надежную среду для ноутбуков Jupyter для нужд вашей команды в области анализа данных.

Что касается разработки, Datalore включает в себя функции для помощи в написании кода с помощью интеллектуального редактора кода. Это также позволяет командам работать с несколькими источниками данных. Кроме того, есть расширенные функции для совместной работы и отчетности.

Вот полный обзор функций Datalore:

• Среда программирования для таких языков, как Python, Scala и SQL
• Работа с различными источниками данных, а также загрузка данных и файлов в облако
• Установка корзины S3 внутри ноутбука
• Отчетность и организация работы команды в рабочих пространствах
• Добавление контрольных точек для возврата к предыдущим версиям
• Сотрудничество с членами команды
• Встраивание ячеек Datalore в сайты социальных сетей, интерактивные графики, публикации и многое другое

Google Колаб

Google Colab от Google Research — это веб-среда для ноутбуков Jupyter, доступ к которой можно получить из браузера с помощью бесплатной учетной записи Google. Если вы увлекаетесь наукой о данных, Google Colab может стать отличным способом начать создавать проекты.

Вы уже используете Colab для своих проектов по науке о данных? Если да, посмотрите этот видеоурок, в котором рассказывается о интересных функциях Colab, которые вам следует использовать.

Google Colab также имеет следующие важные функции:

• Импорт данных и файлов из различных источников
• Автосохранение блокнотов на Google диск
• Интеграция с GitHub для облегчения контроля версий
• Предустановленные библиотеки для обработки данных, такие как scikit-learn, pandas и PyTorch.
• Доступ к графическому процессору до определенного предела в рамках бесплатного уровня — с подпиской Colab Pro для расширенного доступа к вычислительным ресурсам.

Nextjournal

Nextjournal — еще один блокнот для совместной работы с данными. В проектах по науке о данных и исследованиях машинного обучения воспроизводимость на машинах с разными операционными системами и аппаратными конфигурациями является сложной задачей.

Под девизом «Блокнот для воспроизводимых исследований» Nextjournal способствует совместной работе в режиме реального времени с упором на воспроизводимость.

Ниже перечислены некоторые особенности, уникальные для Nextjournal:

• Создание и совместное использование всей файловой системы в виде образа докера
• Контейнеры Docker, управляемые отдельным приложением
• Возможность использования нескольких языков программирования в одной среде выполнения
• Среда Bash для установки во время проекта
• Поддержка GPU с минимальной необходимой настройкой

Поэтому, если вы хотите воспроизвести результаты исследовательской работы по машинному обучению, Nextjournal может стать для вас идеальным выбором.

Считать

Count предлагает блокнот для обработки данных с дополнительной гибкостью настройки. С помощью блокнотов Count вы можете представлять результаты анализа данных в виде отчетов KPI, подробных отчетов или внутренних приложений.

Цель дизайна Count — изменить способ совместной работы групп данных. Их видение состоит в том, чтобы предоставить совместную платформу данных, которая соединяет аналитиков с заинтересованными сторонами.

Флагманские ноутбуки Count для SQL имеют следующие особенности:

• Полная интеграция с несколькими базами данных
• Создание более быстрых запросов путем подключения к нескольким базам данных, таким как BigQuery, PostgreSQL и MySQL.
• Обеспечивает оперативную визуализацию данных

Шестнадцатеричный

Hex — это еще одна альтернатива Jupyter, которая предлагает совместную рабочую область данных и предоставляет интерфейс для совместной работы как для Python, так и для SQL. И позволяет командам быстрее переходить от идеи к анализу в проектах по науке о данных.

Некоторые из особенностей ноутбуков Hex включают в себя:

• Просмотр схем базы данных
• Написание SQL-запросов и выполнение анализа данных на фреймах данных
• Совместная работа в режиме реального времени, контроль версий и завершение кода
• Интеграция больших данных с Snowflake, BigQuery и RedShift
• Публикация анализа в виде приложений с интерактивными данными

Поэтому вы можете использовать Hex для упрощения подключения к базам данных и выполнения запросов к ним.

Каггл

Kaggle также предлагает веб-среду для ноутбуков Jupyter, предназначенную для обеспечения воспроизводимого и совместного анализа.

Эти блокноты могут стать отличным способом продемонстрировать свои проекты по науке о данных. Это также полезно для создания портфолио проектов по науке о данных прямо из браузера.

Kaggle предлагает следующие два варианта:

1. Скрипты : Скрипты могут быть скриптами Python или R. Если вы являетесь пользователем R, есть также дополнительный сценарий RMarkdown, который вы можете использовать.
   
2. Ноутбуки . Ноутбуки предоставляют браузерную среду Jupyter для ноутбуков с доступом к аппаратным ускорителям, наборам данных и многому другому.

Интерфейс ноутбука позволяет управлять наборами данных и аппаратными ускорителями. Как только вы опубликуете блокнот на Kaggle, все участники сообщества смогут интерактивно запускать ваш блокнот в браузере.

Вы можете использовать все наборы данных, размещенные на Kaggle, или наборы данных с соревнований.

Участие в соревнованиях Kaggle поможет вам быстрее повысить уровень своих навыков работы с данными. Вот видеоруководство по началу работы с Kaggle.

Блокноты Databricks

Записные книжки Databricks также являются записными книжками для совместной работы с данными.

Как и большинство других блокнотов для обработки данных, которые мы видели до сих пор, эти блокноты также поддерживают доступ к различным источникам данных. Кроме того, они также позволяют интерактивную визуализацию данных и поддерживают несколько языков программирования.

Кроме того, записные книжки Databricks также поддерживают совместное редактирование в реальном времени и контроль версий.

Посмотрите этот видеоурок, чтобы начать работу с блокнотами Databricks.

Вот несколько уникальных особенностей этих ноутбуков:

• Панели данных на базе Spark
• Планировщик заданий для запуска конвейеров данных в масштабе
• Рабочие процессы Notebook для многоступенчатых конвейеров
• Подключение ноутбуков к кластерам для ускорения вычислений
• Интеграция с Tableau, Looker, PowerBI и другими

CoCalc

CoCalc предоставляет среду для ноутбуков Jupyter, которая отлично подходит для академических целей. В дополнение к функциям классической записной книжки Jupyter, CoCalc предоставляет интегрированную систему управления курсами.

Давайте перечислим некоторые особенности CoCalc, которые делают его подходящим для обучения науке о данных, а также облегчают синхронизацию в реальном времени.

• Сбор всех файлов из студенческих работ
• Автоматическая оценка представленных учащимися материалов с помощью NBGrader
• Ядра для Python, R Statistical Software и Julia, которые широко используются в научных кругах.

Наблюдаемый

Блокнот Observable — еще одна платформа для совместной работы групп специалистов по обработке и анализу данных.

Слоган «Исследуйте, анализируйте и объясняйте данные. Как команда », Observable стремится объединить аналитиков данных, разработчиков и лиц, принимающих решения. Это также способствует беспрепятственному сотрудничеству между командами.

И вот некоторые из интересных функций, предлагаемых ноутбуком Observable:

• Разветвление существующих проектов для немедленного запуска с минимальной настройкой
• Компоненты визуализации и пользовательского интерфейса для более удобного изучения данных
• Публикация и экспорт записных книжек, а также встраивание кода в веб-страницы
• Безопасный обмен ссылками для совместной работы

Подводя итоги

Я надеюсь, что этот список блокнотов по науке о данных был вам полезен. Если вы хотите улучшить совместную работу внутри и между командами, теперь у вас есть список блокнотов по науке о данных на выбор. Кроме того, наличие надлежащих инструментов помогает командам эффективно сотрудничать!

От анализа больших данных до академических кругов и воспроизводимых исследований — у вас есть записные книжки по науке о данных, созданные специально для многих случаев использования. Удачной командной работы и совместной работы с данными!