12 款最佳協作數據科學筆記本 [Jupyter Alternatives]

已發表: 2022-03-20

在此列表中，您將找到一些最好的數據科學筆記本來增強您團隊的工作流程。 這些數據科學筆記本促進了更好的協作，並且可以替代 Jupyter 筆記本。

在本指南中，我們將討論如何將經典的 Jupyter 筆記本用於數據科學項目。 然後，我們將介紹其他數據科學筆記本。 此外，我們還將列舉這些筆記本的每一個功能。

對於所有這些以及更多，讓我們開始吧。

用於數據科學的 Jupyter Notebook

Jupyter notebook 是一個用於數據科學項目的交互式網絡平台。 除了為 Python、Scala 和 R 等編程語言提供內核之外，Jupyter 筆記本還有其他有價值的功能。

以下是 Jupyter 的一些功能：

  • 添加數學方程式、富文本和媒體
  • 支持數據收集、清洗、分析和可視化
  • 構建和解釋機器學習模型

我們還整理了一份有關 Jupyter 筆記本數據科學的指南。 它將引導您了解 Jupyter 筆記本的功能並幫助您設置工作環境。

但是，當您開始擴展並作為一個團隊處理大型數據科學項目時，您可能還想看看其他替代方案。

現在讓我們回顧一下您可以考慮的其他數據科學筆記本。 它們提供與 Jupyter notebook 相同的功能，此外，它們還促進無縫協作並提供更大的靈活性和定制性。

如果您有興趣學習 Python 和 Jupyter，請查看此 Udemy 課程。

前往以下部分了解更多信息。

深度筆記

Deepnote 是一個基於雲的 Jupyter 筆記本環境。 它旨在讓數據科學團隊有效協作。

您可以免費開始並以個人身份開始構建您的數據科學組合。 或者你可以作為團隊的一員工作。

現在，讓我們列出 Deepnote 的一些有用功能：

  • 預置以使用來自 BigQuery、Snowflake 和 PostgreSQL 的 SQL 查詢數據
  • 在同一筆記本界面中使用 SQL 和 Python，無需切換應用程序
  • 支持 Python、Julia 和 R 等流行的編程語言
  • 支持 PyTorch 和 TensorFlow 等深度學習框架
  • 通過創建自定義環境或從 DockerHub 導入現有環境來確保整個團隊的可重複性的功能

阿帕奇齊柏林飛艇

Apache Zeppelin 是一個基於 Web 的筆記本，用於在瀏覽器中執行交互式和協作數據分析。 這些筆記本非常適合作為團隊執行大數據分析。

以下是 Apache Zeppelin 筆記本功能的概述：

  • 多用途筆記本，可用於數據科學管道中的所有階段
  • 支持多種語言和框架，例如 Python、SQL、R、Shell、Apache Spark 和 Apache Flink
  • 用於大數據分析的內置 Apache Spark 集成
  • 提供創建動態輸入表單

模式筆記本

Mode Notebooks 是 Mode Analytics 的旗艦產品，您可以跨團隊協作，同時遵循數據講故事的最佳實踐。

在大多數數據科學項目中，數據收集階段涉及查詢數據庫以獲取所需數據。 模式筆記本允許您使用 SQL 從連接的數據源中查詢數據。

模式筆記本
數據科學模式筆記本

模式筆記本的一些有用功能包括：

  • 準備編寫 SQL 以查詢數據庫
  • 對獲取的數據進行數據分析
  • 使用 Mode Notebooks 擴展現有分析
  • 創建可共享的 Python 和 R 筆記本

總而言之，如果您的工作流程從編寫 SQL 查詢開始，Mode notebooks 是一個不錯的選擇。 然後，您可以擴展到使用 Python 和 R 進行分析。

JetBrains Datalore

JetBrains 的 Datalore 還為您團隊的數據科學需求提供了強大的 Jupyter 筆記本環境。

在開發方面，Datalore 包含用於編碼輔助的功能 - 帶有智能代碼編輯器。 它還允許團隊使用多個數據源。 此外，還有增強的協作和報告功能。

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JetBrains Datalore 筆記本

以下是 Datalore 功能的全面概述：

  • 適用於 Python、Scala 和 SQL 等語言的編程環境
  • 使用不同的數據源以及將數據和文件上傳到雲端
  • 在筆記本環境中安裝 S3 存儲桶
  • 在工作區中報告和組織團隊的工作
  • 添加檢查點以恢復到以前的版本
  • 與團隊成員合作
  • 將 Datalore 單元嵌入社交媒體網站、交互式繪圖、出版等

谷歌 Colab

來自 Google Research 的 Google Colab 是一個基於 Web 的 Jupyter 筆記本環境，可以通過免費的 Google 帳戶從瀏覽器訪問它。 如果您是數據科學愛好者，Google Colab 可能是開始構建項目的好方法。

用於數據科學的 Google Colab

您是否已經將 Colab 用於您的數據科學項目？ 如果是，請查看此視頻教程，其中概述了您應該使用的 Colab 的酷炫功能。

Google Colab 還具有以下顯著特點：

  • 從各種來源導入數據和文件
  • 將筆記本自動保存到 Google 雲端硬盤
  • 與 GitHub 集成，便於版本控制
  • 預先安裝了 scikit-learn、pandas 和 PyTorch 等數據科學庫
  • 在免費層級下，GPU 訪問達到一定限制 - 訂閱 Colab Pro 可擴展對計算資源的訪問

下一期刊物

Nextjournal 是另一個協作數據科學筆記本。 在數據科學項目和機器學習研究中，具有不同操作系統和硬件配置的機器之間的可重複性具有挑戰性。

Nextjournal 以“可重複研究的筆記本”為標語，促進實時協作，並強調可重複性。

Nextjournal for Reproducible Research

以下是 Nextjournal 獨有的一些功能：

  • 創建和共享整個文件系統作為 docker 鏡像
  • 由單獨的應用程序編排的 Docker 容器
  • 能夠在單個運行時使用多種編程語言
  • 項目期間安裝的bash環境
  • 只需最少的必要設置即可支持 GPU

因此，如果您想重現機器學習研究論文的結果，Nextjournal 可能是您的理想選擇。

數數

Count 提供了一個數據科學筆記本，增加了定制的靈活性。 使用 Count 筆記本，您可以選擇將數據分析結果顯示為 KPI 報告、深入報告或內部應用程序。

Count 的設計目標是改變數據團隊合作的方式。 他們的願景是提供一個將分析師與利益相關者聯繫起來的協作數據平台。

計數數據科學筆記本
數筆記本

Count 的旗艦 SQL 筆記本具有以下特點：

  • 與多個數據庫無縫集成
  • 通過連接到 BigQuery、PostgreSQL 和 MySQL 等多個數據庫來構建更快的查詢
  • 提供移動數據可視化

十六進制

Hex 是另一個提供協作數據工作區的 Jupyter 替代方案，它為 Python 和 SQL 提供了協作筆記本界面。 並允許團隊在數據科學項目中更快地從構思到分析。

Hex – 協作數據工作區

Hex 筆記本的一些功能包括：

  • 瀏覽數據庫模式
  • 編寫 SQL 查詢，並在數據幀上運行數據分析
  • 實時協作、版本控制和代碼完成
  • 與 Snowflake、BigQuery 和 RedShift 的大數據集成
  • 將分析發佈為交互式數據應用程序

因此，您可以使用 Hex 來簡化與數據庫的連接和查詢。

卡格爾

Kaggle 還提供了一個基於 Web 的 Jupyter 筆記本環境，旨在確保可重複性和協作分析。

這些筆記本是展示您的數據科學項目的好方法。 它還有助於直接從瀏覽器構建數據科學項目組合。

Kaggle 筆記本

Kaggle 提供以下兩種口味：

  1. 腳本：腳本可以是 Python 或 R 腳本。 如果您是 R 用戶，還可以考慮使用額外的 RMarkdown 腳本。
  2. 筆記本：筆記本提供了一個瀏覽器內的 Jupyter 筆記本環境，可以訪問硬件加速器、數據集等。

筆記本界面允許您管理數據集和硬件加速器。 一旦你在 Kaggle 上發布了一個 notebook，所有社區成員都可以在瀏覽器中交互式地運行你的 notebook。

您可以使用託管在 Kaggle 上的所有數據集或來自競賽的數據集。

參加 Kaggle 比賽將幫助你更快地提升數據科學技能。 這是有關 Kaggle 入門的視頻教程。

Databricks 筆記本

Databricks 筆記本也是協作數據科學筆記本。

與我們迄今為止看到的大多數其他數據科學筆記本一樣，這些筆記本也支持訪問不同的數據源。 此外，它們還允許交互式數據可視化並支持多種編程語言。

此外，Databricks 筆記本還支持實時共同創作和版本控制。

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Databricks 筆記本

觀看此視頻教程以開始使用 Databricks 筆記本。

以下是這些筆記本的一些獨特功能：

  • Spark 驅動的數據儀表板
  • 用於大規模運行數據管道的作業調度程序
  • 多階段管道的筆記本工作流
  • 將筆記本連接到集群以加快計算速度
  • 與 Tableau、Looker、PowerBI 等集成

CoCalc

CoCalc 提供了一個在學術用例中大放異彩的 Jupyter 筆記本環境。 除了經典 Jupyter notebook 的功能外，CoCalc 還提供了一個集成的課程管理系統。

cocalc-datascience-notebook
CoCalc Jupyter 筆記本

讓我們列舉一下 CoCalc 的一些特性，這些特性使其適用於教授數據科學，同時也便於實時同步。

  • 收集學生提交的所有文件
  • 使用NBGrader對學生提交的自動評分
  • 學術界廣泛使用的 Python、R 統計軟件和 Julia 的內核

可觀察的

Observable notebook 是數據科學團隊的另一個協作平台。

標語為“探索、分析和解釋數據。 作為一個團隊，Observable 旨在將數據分析師、開發人員和決策者聚集在一起。 它還有助於團隊之間的無縫協作。

可觀察筆記本
可觀察筆記本

以下是 Observable notebook 提供的一些很酷的功能：

  • 以最少的設置立即開始分叉現有項目
  • 可視化和 UI 組件，用於更輕鬆地探索數據
  • 發布和導出筆記本，以及嵌入網頁中的代碼
  • 用於協作的安全鏈接共享

加起來

我希望您發現此數據科學筆記本列表對您有所幫助。 如果您想促進團隊內部和團隊之間更好的協作，您現在有一個數據科學筆記本列表可供選擇。 此外，擁有適當的工具有助於團隊有效協作！

從大數據分析到學術界和可重複研究——您擁有為許多用例量身定制的數據科學筆記本。 快樂的團隊合作和協作數據科學！