12 En İyi İşbirliğine Dayalı Veri Bilimi Defterleri [Jupyter Alternatifleri]

Bu listede, ekibinizin iş akışını güçlendirmek için en iyi veri bilimi not defterlerinden bazılarını bulacaksınız. Bu veri bilimi not defterleri daha iyi işbirliğini kolaylaştırır ve Jupyter not defterine alternatif olabilir.

Bu kılavuzda, veri bilimi projeleri için klasik Jupyter not defterinin kullanımını tartışacağız. Ardından, diğer veri bilimi defterlerini gözden geçireceğiz. Ek olarak, bu not defterlerinin her birinin özelliklerini de sıralayacağız.

Tüm bunlar ve daha fazlası için haydi başlayalım.

Veri Bilimi için Jupyter Notebook

Jupyter notebook, veri bilimi projelerinde kullanılan etkileşimli web tabanlı bir platformdur. Python, Scala ve R gibi programlama dilleri için çekirdek sağlamaya ek olarak, Jupyter not defterleri başka değerli özelliklere de sahiptir.

İşte Jupyter'ın özelliklerinden birkaçı:

• Matematik denklemleri, zengin metin ve medya ekleme
• Veri toplama, temizleme, analiz ve görselleştirmeyi destekler
• Makine öğrenimi modelleri oluşturma ve yorumlama

Ayrıca veri bilimi için Jupyter not defterleri hakkında bir rehber hazırladık. Jupyter notebook'un özelliklerinde size yol gösterecek ve çalışma ortamınızı kurmanıza yardımcı olacaktır.

Ancak, ölçeklemeye ve ekip olarak büyük veri bilimi projelerinde çalışmaya başladığınızda, diğer alternatiflere de bakmak isteyebilirsiniz.

Şimdi düşünebileceğiniz diğer veri bilimi defterlerini gözden geçirelim. Jupyter notebook ile aynı özellikleri sağlarlar ve ayrıca sorunsuz işbirliğini kolaylaştırır ve daha fazla esneklik ve özelleştirme sağlarlar.

Python ve Jupyter öğrenmek istiyorsanız bu Udemy kursuna göz atın.

Daha fazla bilgi edinmek için aşağıdaki bölümlere gidin.

dipnot

Deepnote, bulut tabanlı bir Jupyter notebook ortamıdır. Veri bilimi ekiplerinin etkin bir şekilde işbirliği yapmasına izin vermek için tasarlanmıştır.

Ücretsiz olarak başlayabilir ve bireysel olarak veri bilimi portföyünüzü oluşturmaya başlayabilirsiniz. Veya bir ekibin parçası olarak çalışabilirsiniz.

Şimdi Deepnote'un bazı kullanışlı özelliklerini listeleyelim:

• BigQuery, Snowflake ve PostgreSQL'den SQL kullanarak verileri sorgulamak için provizyon
• Uygulamaları değiştirmek zorunda kalmadan aynı dizüstü bilgisayar arayüzünde SQL ve Python kullanımı
• Python, Julia ve R gibi popüler programlama dilleri için destek
• PyTorch ve TensorFlow gibi derin öğrenme çerçeveleri için destek
• Özel ortamlar oluşturarak veya mevcut ortamı DockerHub'dan içe aktararak ekip genelinde yeniden üretilebilirliği sağlayan özellikler

Apaçi Zeplin

Apache Zeppelin, tarayıcıda etkileşimli ve işbirliğine dayalı veri analitiği gerçekleştirmek için web tabanlı bir not defteridir. Bu defterler, ekip olarak büyük veri analizi yapmak için çok uygundur.

Apache Zeppelin not defterlerinin özelliklerine genel bir bakış:

• Veri bilimi boru hattındaki tüm aşamalar için kullanılabilen çok amaçlı not defteri
• Python, SQL, R, Shell, Apache Spark ve Apache Flink gibi birden çok dil ve çerçeve desteği
• Büyük veri analizi için yerleşik Apache Spark entegrasyonu
• Dinamik giriş formları oluşturma olanağı

Mod Defterleri

Mode Notebooks, Mode Analytics'in amiral gemisi ürünüdür ve ekipler arasında işbirliği yaparken aynı zamanda veri hikayesi anlatımındaki en iyi uygulamaları takip edebilirsiniz.

Çoğu veri bilimi projesinde, veri toplama aşaması, gerekli verileri getirmek için veritabanlarını sorgulamayı içerir. Mod Not Defterleri, SQL ile bağlı veri kaynaklarından verileri sorgulamanıza olanak tanır.

Mode not defterlerinin bazı kullanışlı özellikleri şunları içerir:

• Veritabanlarını sorgulamak için SQL yazma sağlama
• Getirilen veriler üzerinde veri analizi yapılması
• Mod Not Defterlerini kullanarak mevcut analizi genişletme
• Paylaşılabilir Python ve R not defterleri oluşturma

Özetlemek gerekirse, iş akışınız SQL sorguları yazmakla başlıyorsa, Mod not defterleri harika bir seçimdir. Ardından, Python ve R kullanarak analizi genişletebilirsiniz.

JetBrains Veri Bilimi

JetBrains'ten Datalore, ekibinizin veri bilimi ihtiyaçları için sağlam bir Jupyter not defteri ortamı da sunar.

Geliştirme cephesinde, Datalore, akıllı bir kod düzenleyici ile kodlama yardımı için özellikler içerir. Ayrıca ekiplerin birden fazla veri kaynağıyla çalışmasına olanak tanır. Ayrıca, işbirliği ve raporlama için gelişmiş özellikler vardır.

İşte Datalore'un özelliklerine kapsamlı bir genel bakış:

• Python, Scala ve SQL gibi diller için programlama ortamı
• Buluta veri ve dosya yüklemenin yanı sıra farklı veri kaynaklarıyla çalışma
• S3 kovasını dizüstü bilgisayar ortamına monte etme
• Çalışma alanlarında ekibin çalışmalarını raporlamak ve organize etmek
• Önceki sürümlere dönmek için kontrol noktaları ekleme
• Ekip üyeleriyle işbirliği
• Datalore hücrelerini sosyal medya sitelerine, etkileşimli grafiklere, yayınlamaya ve daha fazlasına gömme

Google İşbirliği

Google araştırmasından Google Colab, web tabanlı bir Jupyter not defteri ortamıdır ve tarayıcıdan ücretsiz bir Google hesabıyla erişilebilir. Veri bilimi meraklısıysanız, Google Colab proje oluşturmaya başlamak için harika bir yol olabilir.

Veri bilimi projeleriniz için zaten Colab kullanıyor musunuz? Cevabınız evet ise, Colab'ın kullanmanız gereken harika özelliklerini özetleyen bu eğitim videosuna göz atın.

Google Colab ayrıca aşağıdaki göze çarpan özelliklere sahiptir:

• Çeşitli kaynaklardan veri ve dosyaları içe aktarma
• Not defterlerini Google sürücüsüne otomatik kaydetme
• Sürüm kontrolünü kolaylaştırmak için GitHub ile entegrasyon
• Scikit-learn, pandalar ve önceden yüklenmiş PyTorch gibi veri bilimi kitaplıkları
• Ücretsiz katman altında belirli bir sınıra kadar GPU erişimi—bilgi işlem kaynaklarına genişletilmiş erişim için Colab Pro aboneliği ile

sonraki dergi

Nextjournal, başka bir ortak veri bilimi defteridir. Veri bilimi projelerinde ve makine öğrenimi araştırmalarında, farklı işletim sistemlerine ve donanım yapılandırmalarına sahip makineler arasında yeniden üretilebilirlik zorludur.

Nextjournal, “Tekrarlanabilir araştırma için defter” sloganıyla, tekrarlanabilirliğe vurgu yaparak gerçek zamanlı işbirliğini kolaylaştırır.

Aşağıdakiler, Nextjournal'a özgü bazı özelliklerdir:

• Tüm dosya sistemini bir docker görüntüsü olarak oluşturma ve paylaşma
• Ayrı uygulama tarafından düzenlenen docker kapsayıcıları
• Tek bir çalışma zamanında birden çok programlama dili kullanma imkanı
• Proje sırasında kurulumlar için Bash ortamı
• Minimum gerekli kurulumla GPU desteği

Bu nedenle, bir makine öğrenimi araştırma makalesinden elde edilen sonuçları yeniden oluşturmak istiyorsanız, Nextjournal ideal seçiminiz olabilir.

Saymak

Count, özelleştirme için ek esnekliğe sahip bir veri bilimi not defteri sunar. Count not defterleriyle, veri analizinizin sonuçlarını KPI raporları, ayrıntılı raporlar veya dahili uygulamalar olarak sunmayı seçebilirsiniz.

Count'un tasarım hedefi, veri ekiplerinin birlikte çalışma şeklini değiştirmek. Vizyonları, analistleri paydaşlara bağlayan işbirlikçi bir veri platformu sağlamaktır.

Count'un amiral gemisi SQL not defterleri aşağıdaki özelliklere sahiptir:

• Birden çok veritabanıyla sorunsuz entegrasyon
• BigQuery, PostgreSQL ve MySQL gibi birden çok veritabanına bağlanarak daha hızlı sorgular oluşturma
• Hareket halindeyken veri görselleştirme sağlar

altıgen

Hex, ortak çalışmaya dayalı bir veri çalışma alanı sunan bir başka Jupyter alternatifidir ve hem Python hem de SQL için ortak bir not defteri arabirimi sağlar. Ve ekiplerin veri bilimi projelerinde fikir aşamasından analize daha hızlı geçmesini sağlar.

Hex dizüstü bilgisayarların bazı özellikleri şunlardır:

• Veritabanı şemalarına göz atma
• SQL sorguları yazma ve veri çerçevelerinde veri analizi çalıştırma
• Gerçek zamanlı işbirliği, sürüm kontrolü ve kod tamamlama
• Snowflake, BigQuery ve RedShift ile büyük veri entegrasyonu
• Analizi etkileşimli veri uygulamaları olarak yayınlama

Bu nedenle, veritabanlarına bağlanmayı ve onlardan sorgulamayı basitleştirmek için Hex'i kullanabilirsiniz.

kaggle

Kaggle ayrıca tekrarlanabilir ve işbirliğine dayalı analiz sağlamak için tasarlanmış web tabanlı bir Jupyter dizüstü bilgisayar ortamı sunar.

Bu not defterleri, veri bilimi projelerinizi sergilemenin harika bir yolu olabilir. Doğrudan tarayıcıdan bir veri bilimi projeleri portföyü oluşturmaya da yardımcı olur.

Kaggle aşağıdaki iki lezzeti sunar:

1. Komut Dosyaları : Komut dosyaları Python veya R komut dosyaları olabilir. R kullanıcısıysanız, kullanmayı düşünebileceğiniz ek bir RMarkdown betiği de vardır.
   
2. Not Defterleri : Not defterleri, donanım hızlandırıcılarına, veri kümelerine ve daha fazlasına erişim sağlayan tarayıcı içi bir Jupyter not defteri ortamı sağlar.

Dizüstü bilgisayar arabirimi, veri kümelerini ve donanım hızlandırıcılarını yönetmenize olanak tanır. Kaggle'da bir not defteri yayınladığınızda, tüm topluluk üyeleri not defterinizi tarayıcıda etkileşimli olarak çalıştırabilir.

Kaggle'da barındırılan tüm veri kümelerini veya yarışmalardan alınan veri kümelerini kullanabilirsiniz.

Kaggle yarışmalarına katılmak, veri bilimi becerilerinizi çok daha hızlı bir şekilde yükseltmenize yardımcı olacaktır. İşte Kaggle'ı kullanmaya başlama hakkında bir video eğitimi.

Databricks Defterleri

Databricks not defterleri, ortak çalışmaya dayalı veri bilimi not defterleridir.

Şimdiye kadar gördüğümüz diğer veri bilimi not defterlerinin çoğu gibi, bu not defterleri de farklı veri kaynaklarına erişimi destekler. Ayrıca, etkileşimli veri görselleştirmeye de izin verir ve birden çok programlama dilini destekler.

Ayrıca Databricks not defterleri, gerçek zamanlı birlikte yazma ve sürüm kontrolünü de destekler.

Databricks not defterlerini kullanmaya başlamak için bu eğitim videosunu izleyin.

Aşağıdakiler, bu defterlerin birkaç benzersiz özelliğidir:

• Spark destekli veri panoları
• Veri ardışık düzenlerini geniş ölçekte çalıştırmak için iş planlayıcı
• Çok aşamalı işlem hatları için not defteri iş akışları
• Bilgi işlemi hızlandırmak için dizüstü bilgisayarları kümelere bağlama
• Tableau, Looker, PowerBI ve daha fazlası ile entegrasyon

CoCalc

CoCalc, akademik kullanım durumlarında parlayan bir Jupyter not defteri ortamı sağlar. Klasik Jupyter notebook'un özelliklerine ek olarak CoCalc, entegre bir kurs yönetim sistemi sağlar.

CoCalc'ı veri bilimi öğretimi için uygun kılan ve aynı zamanda gerçek zamanlı senkronizasyonu kolaylaştıran bazı özelliklerini sıralayalım.

• Öğrenci gönderilerinden tüm dosyaları toplama
• NBGrader kullanarak öğrenci gönderimine otomatik not verme
• Akademide yaygın olarak kullanılan Python, R Statistical Software ve Julia için Çekirdekler

gözlemlenebilir

Gözlemlenebilir not defteri, veri bilimi ekipleri için başka bir ortak çalışma platformudur.

“Verileri keşfedin, analiz edin ve açıklayın. Bir ekip olarak Observable, veri analistlerini, geliştiricileri ve karar vericileri bir araya getirmeyi amaçlıyor. Ayrıca ekipler arasında sorunsuz işbirliğini kolaylaştırır.

Ve aşağıdakiler, Observable notebook tarafından sunulan harika özelliklerden bazılarıdır:

• Minimum kurulumla hemen başlamak için mevcut projeleri çatallamak
• Verilerin daha kolay keşfedilmesi için görselleştirme ve UI bileşenleri
• Not defterlerini yayınlama ve dışa aktarma ve web sayfalarına kod yerleştirme
• İşbirliği için güvenli bağlantı paylaşımı

Özetliyor

Umarım bu veri bilimi defterleri listesini faydalı bulmuşsunuzdur. Ekipler içinde ve ekipler arasında daha iyi işbirliğini kolaylaştırmak istiyorsanız, artık aralarından seçim yapabileceğiniz bir veri bilimi not defterleri listeniz var. Ayrıca, uygun araçlara sahip olmak ekiplerin etkin bir şekilde işbirliği yapmasına yardımcı olur!

Büyük veri analizinden akademi ve tekrarlanabilir araştırmalara kadar birçok kullanım durumu için özel olarak hazırlanmış veri bilimi defterleriniz var. Mutlu ekip çalışması ve işbirlikçi veri bilimi!