12 สุดยอดสมุดบันทึกวิทยาศาสตร์ข้อมูลการทำงานร่วมกัน [ทางเลือก Jupyter]

ในบทความนี้ คุณจะได้พบกับ สมุดบันทึกวิทยาศาสตร์ข้อมูล ที่ดีที่สุดบางส่วนที่จะเพิ่มพลังให้เวิร์กโฟลว์ของทีมคุณ สมุดบันทึกวิทยาศาสตร์ข้อมูลเหล่านี้ช่วยให้ทำงานร่วมกันได้ดีขึ้น และสามารถเป็นทางเลือกแทนสมุดบันทึก Jupyter

ในคู่มือนี้ เราจะพูดถึงการใช้สมุดบันทึก Jupyter แบบคลาสสิกสำหรับโครงการวิทยาศาสตร์ข้อมูล จากนั้น เราจะพูดถึงสมุดบันทึกวิทยาศาสตร์ข้อมูลอื่นๆ นอกจากนี้ เราจะแจกแจงคุณสมบัติของโน้ตบุ๊กเหล่านี้ด้วย

สำหรับสิ่งนี้และอื่น ๆ มาเริ่มกันเลย

Jupyter Notebook สำหรับ Data Science

สมุดบันทึก Jupyter เป็นแพลตฟอร์มบนเว็บแบบโต้ตอบที่ใช้ในโครงการวิทยาศาสตร์ข้อมูล นอกเหนือจากการจัดหาเคอร์เนลสำหรับภาษาโปรแกรมอย่าง Python, Scala และ R แล้ว โน้ตบุ๊ก Jupyter ยังมีคุณสมบัติอันทรงคุณค่าอื่นๆ

นี่คือคุณสมบัติบางประการของ Jupyter:

• การเพิ่มสมการคณิตศาสตร์ Rich Text และสื่อ
• รองรับการเก็บรวบรวมข้อมูล การทำความสะอาด การวิเคราะห์ และการแสดงภาพ
• การสร้างและตีความโมเดลแมชชีนเลิร์นนิง

เราได้รวบรวมคู่มือเกี่ยวกับโน้ตบุ๊ก Jupyter สำหรับวิทยาศาสตร์ข้อมูลด้วย มันจะแนะนำคุณเกี่ยวกับคุณสมบัติของโน้ตบุ๊ก Jupyter และช่วยคุณตั้งค่าสภาพแวดล้อมการทำงานของคุณ

อย่างไรก็ตาม เมื่อคุณเริ่มปรับขนาดและทำงานในโครงการวิทยาศาสตร์ข้อมูลขนาดใหญ่เป็นทีม คุณอาจต้องการดูทางเลือกอื่นๆ ด้วย

มาดูสมุดบันทึกวิทยาศาสตร์ข้อมูลอื่นๆ ที่คุณอาจพิจารณากัน พวกเขามีคุณสมบัติเช่นเดียวกับโน้ตบุ๊ก Jupyter และยังอำนวยความสะดวกในการทำงานร่วมกันอย่างราบรื่นและให้ ความยืดหยุ่น และ การปรับแต่ง ที่มากขึ้น

หากคุณสนใจที่จะเรียนรู้ Python และ Jupyter ลองดูหลักสูตร Udemy นี้

ตรงไปที่ส่วนต่อไปนี้เพื่อเรียนรู้เพิ่มเติม

Deepnote

Deepnote เป็นสภาพแวดล้อมโน้ตบุ๊ก Jupyter บนคลาวด์ ได้รับการออกแบบมาเพื่อให้ทีมวิทยาศาสตร์ข้อมูลสามารถทำงานร่วมกันได้อย่างมีประสิทธิภาพ

คุณสามารถเริ่มต้นได้ฟรีและเริ่มสร้างพอร์ตโฟลิโอวิทยาศาสตร์ข้อมูลของคุณในฐานะบุคคล หรือทำงานเป็นทีมก็ได้

ตอนนี้ มาดูคุณสมบัติที่มีประโยชน์ของ Deepnote กัน:

• จัดเตรียมการสืบค้นข้อมูลโดยใช้ SQL จาก BigQuery, Snowflake และ PostgreSQL
• การใช้ SQL และ Python ในอินเทอร์เฟซโน้ตบุ๊กเดียวกันโดยไม่ต้องสลับแอป
• รองรับภาษาโปรแกรมยอดนิยม เช่น Python, Julia และ R
• รองรับเฟรมเวิร์กการเรียนรู้เชิงลึก เช่น PyTorch และ TensorFlow
• คุณสมบัติเพื่อให้แน่ใจว่าสามารถทำซ้ำได้ทั่วทั้งทีมโดยการสร้างสภาพแวดล้อมที่กำหนดเองหรือนำเข้าสภาพแวดล้อมที่มีอยู่จาก DockerHub

Apache Zeppelin

Apache Zeppelin เป็นสมุดบันทึกบนเว็บเพื่อทำการวิเคราะห์ข้อมูลเชิงโต้ตอบและการทำงานร่วมกันในเบราว์เซอร์ โน้ตบุ๊กเหล่านี้เหมาะอย่างยิ่งสำหรับการวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่เป็นทีม

นี่คือภาพรวมของคุณสมบัติของโน้ตบุ๊ก Apache Zeppelin:

• สมุดบันทึกเอนกประสงค์ที่ใช้ได้กับทุกขั้นตอนในไปป์ไลน์วิทยาศาสตร์ข้อมูล
• รองรับหลายภาษาและเฟรมเวิร์ก เช่น Python, SQL, R, Shell, Apache Spark และ Apache Flink
• การรวม Apache Spark ในตัวสำหรับการวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่
• บทบัญญัติเพื่อสร้างรูปแบบการป้อนข้อมูลแบบไดนามิก

โหมดโน๊ตบุ๊ค

โน้ตบุ๊กโหมดเป็นผลิตภัณฑ์หลักของ Mode Analytics และคุณสามารถทำงานร่วมกันข้ามทีมในขณะที่ปฏิบัติตามแนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุดในการเล่าเรื่องข้อมูล

ในโครงการวิทยาศาสตร์ข้อมูลส่วนใหญ่ ขั้นตอนการรวบรวมข้อมูลเกี่ยวข้องกับการสืบค้นฐานข้อมูลเพื่อดึงข้อมูลที่จำเป็น สมุดบันทึกโหมดช่วยให้คุณสามารถสอบถามข้อมูลจากแหล่งข้อมูลที่เชื่อมต่อกับ SQL

คุณลักษณะที่เป็นประโยชน์บางประการของโน้ตบุ๊กโหมด ได้แก่:

• บทบัญญัติในการเขียน SQL ไปยังฐานข้อมูลแบบสอบถาม
• ดำเนินการวิเคราะห์ข้อมูลบนข้อมูลที่ดึงมา
• ขยายการวิเคราะห์ที่มีอยู่โดยใช้โหมดโน้ตบุ๊ก
• การสร้างโน้ตบุ๊ก Python และ R ที่แชร์ได้

โดยสรุป สมุดบันทึกโหมดเป็นทางเลือกที่ดี ถ้าเวิร์กโฟลว์ของคุณเริ่มต้นด้วยการเขียนแบบสอบถาม SQL จากนั้น คุณอาจขยายไปสู่การวิเคราะห์โดยใช้ Python และ R

JetBrains Datalore

Datalore จาก JetBrains ยังมีสภาพแวดล้อมโน้ตบุ๊ก Jupyter ที่แข็งแกร่งสำหรับความต้องการด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูลของทีมคุณ

ในด้านการพัฒนา Datalore มีฟีเจอร์สำหรับความช่วยเหลือในการเขียนโค้ด—ด้วยตัวแก้ไขโค้ดอัจฉริยะ นอกจากนี้ยังช่วยให้ทีมสามารถทำงานกับแหล่งข้อมูลได้หลายแหล่ง นอกจากนี้ยังมีฟีเจอร์ที่ได้รับการปรับปรุงสำหรับการทำงานร่วมกันและการรายงาน

นี่คือภาพรวมที่ครอบคลุมของคุณสมบัติของ Datalore:

• สภาพแวดล้อมการเขียนโปรแกรมสำหรับภาษาต่างๆ เช่น Python, Scala และ SQL
• การทำงานกับแหล่งข้อมูลต่างๆ รวมถึงการอัปโหลดข้อมูลและไฟล์ไปยังระบบคลาวด์
• การติดตั้งถัง S3 ภายในสภาพแวดล้อมของโน้ตบุ๊ก
• การรายงานและจัดระเบียบงานของทีมในพื้นที่ทำงาน
• เพิ่มจุดตรวจเพื่อเปลี่ยนกลับเป็นเวอร์ชันก่อนหน้า
• ร่วมงานกับสมาชิกในทีม
• การฝังเซลล์ Datalore ในเว็บไซต์โซเชียลมีเดีย แผนผังเชิงโต้ตอบ การเผยแพร่ และอื่นๆ

Google Colab

Google Colab จากการวิจัยของ Google เป็นสภาพแวดล้อมโน้ตบุ๊ก Jupyter บนเว็บ และสามารถเข้าถึงได้จากเบราว์เซอร์ด้วยบัญชี Google ฟรี หากคุณเป็นผู้ที่ชื่นชอบวิทยาศาสตร์ข้อมูล Google Colab เป็นวิธีที่ยอดเยี่ยมในการเริ่มต้นสร้างโครงการ

คุณใช้ Colab สำหรับโครงการวิทยาศาสตร์ข้อมูลอยู่แล้วใช่หรือไม่ ถ้าใช่ ลองดูวิดีโอแนะนำนี้ที่สรุปคุณสมบัติเจ๋งๆ ของ Colab ที่คุณควรใช้

Google Colab ยังมีคุณลักษณะเด่นดังต่อไปนี้:

• การนำเข้าข้อมูลและไฟล์จากแหล่งต่างๆ
• บันทึกโน้ตบุ๊กอัตโนมัติไปยัง Google ไดรฟ์
• การผสานรวมกับ GitHub เพื่ออำนวยความสะดวกในการควบคุมเวอร์ชัน
• ไลบรารีวิทยาศาสตร์ข้อมูล เช่น scikit-learn, pandas และ PyTorch ที่ติดตั้งไว้ล่วงหน้า
• เข้าถึง GPU ได้ถึงขีดจำกัดภายใต้ระดับฟรี—ด้วยการสมัครสมาชิก Colab Pro เพื่อขยายการเข้าถึงทรัพยากรการประมวลผล

Nextjournal

Nextjournal เป็นอีกหนึ่งสมุดบันทึกวิทยาศาสตร์ข้อมูลสำหรับการทำงานร่วมกัน ในโครงการวิทยาศาสตร์ข้อมูลและการวิจัยแมชชีนเลิร์นนิง การทำซ้ำในเครื่องต่างๆ ที่มีระบบปฏิบัติการและการกำหนดค่าฮาร์ดแวร์ต่างกันเป็นสิ่งที่ท้าทาย

ด้วยสโลแกน "สมุดบันทึกสำหรับการวิจัยที่ทำซ้ำได้" Nextjournal ช่วยอำนวยความสะดวกในการทำงานร่วมกันแบบเรียลไทม์โดยเน้นที่ความสามารถในการทำซ้ำ

ต่อไปนี้คือคุณลักษณะบางอย่างเฉพาะของ Nextjournal:

• การสร้างและแบ่งปันระบบไฟล์ทั้งหมดเป็นภาพนักเทียบท่า
• คอนเทนเนอร์ Docker ที่จัดเตรียมโดยแอปพลิเคชันแยกต่างหาก
• สิ่งอำนวยความสะดวกในการใช้ภาษาโปรแกรมหลายภาษาในรันไทม์เดียว
• สภาพแวดล้อม Bash สำหรับการติดตั้งระหว่างโครงการ
• รองรับ GPU ด้วยการตั้งค่าที่จำเป็นน้อยที่สุด

ดังนั้น หากคุณต้องการสร้างผลลัพธ์จากรายงานการวิจัยแมชชีนเลิร์นนิง Nextjournal อาจเป็นตัวเลือกในอุดมคติของคุณ

นับ

Count นำเสนอสมุดบันทึกวิทยาศาสตร์ข้อมูลพร้อมความยืดหยุ่นเพิ่มเติมสำหรับการปรับแต่ง ด้วยสมุดบันทึก Count คุณสามารถเลือกที่จะนำเสนอผลลัพธ์ของการวิเคราะห์ข้อมูลของคุณเป็นรายงาน KPI รายงานเชิงลึก หรือเป็นแอปภายใน

เป้าหมายการออกแบบของ Count คือการเปลี่ยนวิธีที่ทีมข้อมูลทำงานร่วมกัน วิสัยทัศน์ของพวกเขาคือการจัดเตรียมแพลตฟอร์มข้อมูลการทำงานร่วมกันที่เชื่อมโยงนักวิเคราะห์กับผู้มีส่วนได้ส่วนเสีย

โน้ตบุ๊ก SQL รุ่นเรือธงของ Count มีคุณสมบัติดังต่อไปนี้:

• บูรณาการอย่างราบรื่นกับหลายฐานข้อมูล
• สร้างการสืบค้นที่เร็วขึ้นโดยเชื่อมต่อกับฐานข้อมูลหลาย ๆ ตัว เช่น BigQuery, PostgreSQL และ MySQL
• ให้การแสดงภาพข้อมูลขณะเดินทาง

Hex

Hex เป็นอีกทางเลือกหนึ่งของ Jupyter ที่นำเสนอพื้นที่ทำงานร่วมกันของข้อมูล และมีอินเทอร์เฟซสมุดบันทึกสำหรับการทำงานร่วมกันสำหรับทั้ง Python และ SQL และช่วยให้ทีมเปลี่ยนจากแนวคิดไปสู่การวิเคราะห์ในโครงการวิทยาศาสตร์ข้อมูลได้รวดเร็วยิ่งขึ้น

ฟีเจอร์บางอย่างของโน้ตบุ๊ก Hex ได้แก่:

• กำลังเรียกดูสคีมาฐานข้อมูล
• การเขียนคำสั่ง SQL และรันการวิเคราะห์ข้อมูลบน data frames
• การทำงานร่วมกันแบบเรียลไทม์ การควบคุมเวอร์ชัน และการเติมโค้ดให้สมบูรณ์
• การรวมข้อมูลขนาดใหญ่กับ Snowflake, BigQuery และ RedShift
• เผยแพร่การวิเคราะห์เป็นแอปข้อมูลเชิงโต้ตอบ

ดังนั้น คุณสามารถใช้ Hex เพื่อทำให้การเชื่อมต่อกับฐานข้อมูลและการสืบค้นจากฐานข้อมูลง่ายขึ้น

Kaggle

Kaggle ยังมีสภาพแวดล้อมโน้ตบุ๊ก Jupyter บนเว็บที่ออกแบบมาเพื่อให้แน่ใจว่ามีการวิเคราะห์ที่ทำซ้ำและทำงานร่วมกันได้

สมุดบันทึกเหล่านี้เป็นวิธีที่ยอดเยี่ยมในการแสดงโครงการวิทยาศาสตร์ข้อมูลของคุณ นอกจากนี้ยังเป็นประโยชน์ในการสร้างพอร์ตโฟลิโอของโครงการวิทยาศาสตร์ข้อมูลได้จากเบราว์เซอร์โดยตรง

Kaggle เสนอสองรสชาติต่อไปนี้:

1. สคริปต์ : สคริปต์สามารถเป็นสคริปต์ Python หรือ R ก็ได้ หากคุณเป็นผู้ใช้ R ก็ยังมีสคริปต์ RMarkdown เพิ่มเติมที่คุณสามารถพิจารณาใช้
   
2. โน้ตบุ๊ก : โน้ตบุ๊กให้สภาพแวดล้อมโน้ตบุ๊ก Jupyter ในเบราว์เซอร์พร้อมการเข้าถึงตัวเร่งฮาร์ดแวร์ ชุดข้อมูล และอื่นๆ

อินเทอร์เฟซของโน้ตบุ๊กช่วยให้คุณจัดการชุดข้อมูลและตัวเร่งฮาร์ดแวร์ เมื่อคุณเผยแพร่สมุดบันทึกบน Kaggle สมาชิกชุมชนทุกคนสามารถเรียกใช้สมุดบันทึกของคุณแบบโต้ตอบในเบราว์เซอร์ได้

คุณสามารถใช้ชุดข้อมูลทั้งหมดที่โฮสต์บน Kaggle หรือชุดข้อมูลจากการแข่งขัน

การเข้าร่วมการแข่งขัน Kaggle จะช่วยให้คุณยกระดับทักษะด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูลของคุณได้อย่างรวดเร็วยิ่งขึ้น นี่คือวิดีโอการสอนเกี่ยวกับการเริ่มต้นใช้งาน Kaggle

โน้ตบุ๊ค Databricks

สมุดบันทึก Databricks ก็เป็นสมุดบันทึกวิทยาศาสตร์ข้อมูลสำหรับการทำงานร่วมกันเช่นกัน

เช่นเดียวกับสมุดบันทึกวิทยาศาสตร์ข้อมูลอื่นๆ ส่วนใหญ่ที่เราเคยเห็นมา สมุดบันทึกเหล่านี้ยังสนับสนุนการเข้าถึงแหล่งข้อมูลต่างๆ นอกจากนี้ยังอนุญาตให้มีการแสดงภาพข้อมูลเชิงโต้ตอบและสนับสนุนภาษาการเขียนโปรแกรมหลายภาษา

นอกจากนี้ โน้ตบุ๊ก Databricks ยังรองรับการเขียนร่วมแบบเรียลไทม์และการควบคุมเวอร์ชันอีกด้วย

ดูวิดีโอบทช่วยสอนนี้เพื่อเริ่มต้นใช้งานโน้ตบุ๊ก Databricks

ต่อไปนี้เป็นคุณสมบัติเฉพาะบางประการของโน้ตบุ๊กเหล่านี้:

• แดชบอร์ดข้อมูลที่ขับเคลื่อนด้วยประกายไฟ
• ตัวจัดกำหนดการงานเพื่อเรียกใช้ไปป์ไลน์ข้อมูลตามขนาด
• เวิร์กโฟลว์สมุดบันทึกสำหรับไปป์ไลน์แบบหลายขั้นตอน
• การเชื่อมต่อโน้ตบุ๊กกับคลัสเตอร์เพื่อเพิ่มความเร็วในการประมวลผล
• การผสานรวมกับ Tableau, Looker, PowerBI และอื่นๆ

CoCalc

CoCalc ให้สภาพแวดล้อมโน้ตบุ๊ก Jupyter ที่โดดเด่นในกรณีการใช้งานทางวิชาการ นอกเหนือจากคุณสมบัติของสมุดบันทึก Jupyter แบบคลาสสิกแล้ว CoCalc ยังมีระบบการจัดการหลักสูตรแบบบูรณาการอีกด้วย

มาแจกแจงคุณสมบัติบางอย่างของ CoCalc ที่เหมาะกับการสอนวิทยาศาสตร์ข้อมูล ในขณะเดียวกันก็อำนวยความสะดวกในการซิงโครไนซ์แบบเรียลไทม์

• การรวบรวมไฟล์ทั้งหมดจากการส่งของนักเรียน
• ให้คะแนนการส่งของนักเรียนโดยอัตโนมัติโดยใช้ NBTrader
• Kernels for Python, R Statistical Software และ Julia ซึ่งใช้กันอย่างแพร่หลายในวิชาการ

สังเกตได้

สมุดบันทึกที่สังเกตได้เป็นอีกแพลตฟอร์มการทำงานร่วมกันสำหรับทีมวิทยาศาสตร์ข้อมูล

ด้วยสโลแกน “สำรวจ วิเคราะห์ และอธิบายข้อมูล ในฐานะทีม ” Observable มีเป้าหมายที่จะรวบรวมนักวิเคราะห์ข้อมูล นักพัฒนา และผู้มีอำนาจตัดสินใจ นอกจากนี้ยังอำนวยความสะดวกในการทำงานร่วมกันอย่างราบรื่นระหว่างทีม

และต่อไปนี้คือคุณสมบัติเจ๋ง ๆ ที่ Observable Notebook นำเสนอ:

• แยกโปรเจ็กต์ที่มีอยู่เพื่อเริ่มต้นทันทีด้วยการตั้งค่าขั้นต่ำ
• การแสดงภาพและส่วนประกอบ UI เพื่อการสำรวจข้อมูลได้ง่ายขึ้น
• การเผยแพร่และการส่งออกสมุดบันทึกและการฝังโค้ดในหน้าเว็บ
• การแชร์ลิงก์ที่ปลอดภัยเพื่อการทำงานร่วมกัน

สรุป

ฉันหวังว่าคุณจะพบรายชื่อสมุดบันทึกวิทยาศาสตร์ข้อมูลนี้มีประโยชน์ หากคุณต้องการอำนวยความสะดวกในการทำงานร่วมกันที่ดีขึ้นภายในและระหว่างทีม ตอนนี้คุณมีรายชื่อสมุดบันทึกวิทยาศาสตร์ข้อมูลให้เลือก นอกจากนี้การมีเครื่องมือที่เหมาะสมยังช่วยให้ทีมทำงานร่วมกันได้อย่างมีประสิทธิภาพ!

ตั้งแต่การวิเคราะห์บิ๊กดาต้าไปจนถึงด้านวิชาการและการวิจัยที่ทำซ้ำได้ คุณมีสมุดบันทึกวิทยาศาสตร์ข้อมูลที่เหมาะกับกรณีการใช้งานมากมาย มีความสุขในการทำงานเป็นทีมและวิทยาศาสตร์ข้อมูลการทำงานร่วมกัน!