Utforsk alternativer til Jupyter Notebook for Data Science
Denne oversikten presenterer et utvalg av de mest fremtredende notatbøkene for dataanalyse som kan optimalisere arbeidsflyten i teamet ditt. Disse verktøyene fremmer forbedret samarbeid og tilbyr alternativer til den velkjente Jupyter Notebook.
I denne artikkelen vil vi først undersøke den tradisjonelle Jupyter Notebook, som er et populært valg for mange dataanalyseprosjekter. Deretter ser vi på andre notatbøker som er tilgjengelige for dataanalyse. Vi vil også fremheve de unike funksjonene til hvert av disse verktøyene.
La oss begynne med å se nærmere på de tilgjengelige alternativene.
Jupyter Notebook for Dataanalyse
Jupyter Notebook er en interaktiv, nettbasert plattform som ofte brukes i dataanalyseprosjekter. I tillegg til å tilby støtte for flere programmeringsspråk som Python, Scala og R, har Jupyter Notebook mange andre verdifulle funksjoner.
Noen av Jupyters viktigste funksjoner inkluderer:
- Muligheten til å legge til matematiske ligninger, rik tekst og medier
- Støtte for datainnsamling, rensing, analyse og visualisering
- Verktøy for å utvikle og tolke maskinlæringsmodeller
Vi har også utviklet en egen veiledning om bruk av Jupyter Notebook for dataanalyse. Den vil lede deg gjennom funksjonene og hjelpe deg med å konfigurere ditt eget arbeidsmiljø.
Men når du begynner å jobbe med større dataanalyseprosjekter i team, kan det være verdt å utforske alternative løsninger.
La oss nå undersøke noen andre notatbøker som kan være interessante. Disse verktøyene tilbyr mange av de samme funksjonene som Jupyter Notebook, men de letter også sømløst samarbeid og gir mer fleksibilitet og tilpasningsmuligheter.
Hvis du er interessert i å lære Python og Jupyter, sjekk ut dette Udemy-kurset.
Fortsett å lese for å lære mer.
Deepnote
Deepnote er et skybasert miljø for Jupyter Notebook. Det er designet for å gjøre samarbeid i dataanalyseteam mer effektivt.
Du kan starte gratis og begynne å bygge din egen dataanalyseportefølje som enkeltperson. Alternativt kan du samarbeide med et team.
Her er noen av de mest nyttige funksjonene i Deepnote:
- Mulighet for å hente data ved hjelp av SQL fra tjenester som BigQuery, Snowflake og PostgreSQL
- Bruk av SQL og Python i samme notatbokgrensesnitt, uten å måtte bytte mellom applikasjoner
- Støtte for populære programmeringsspråk som Python, Julia og R
- Støtte for rammeverk for dyp læring som PyTorch og TensorFlow
- Funksjoner for å sikre repeterbarhet i teamet ved å skape tilpassede miljøer eller importere eksisterende miljøer fra DockerHub
Apache Zeppelin
Apache Zeppelin er en nettbasert notatbok for interaktiv og samarbeidsorientert dataanalyse. Disse notatbøkene er godt egnet for å utføre analyser av store datamengder i team.
Her er en oversikt over funksjonene til Apache Zeppelin-notatbøker:
- En flerbruksnotatbok som kan brukes i alle faser av en dataanalyseprosess
- Støtte for flere språk og rammeverk, som Python, SQL, R, Shell, Apache Spark og Apache Flink
- Innebygd integrasjon med Apache Spark for analyse av store datamengder
- Mulighet for å lage dynamiske inndataskjemaer
Mode Notatbøker
Mode Notatbøker er et ledende produkt fra Mode Analytics. Det gir mulighet for samarbeid på tvers av team samtidig som det følger beste praksis innen databaserte fortellinger.
I de fleste dataanalyseprosjekter innebærer datainnsamlingsfasen å spørre databaser for å hente nødvendige data. Med Mode Notebooks kan du enkelt hente data fra tilkoblede datakilder ved hjelp av SQL.
Mode Notatbøker for dataanalyse
Noen nyttige funksjoner i Mode Notatbøker inkluderer:
- Muligheten til å skrive SQL for å hente data fra databaser
- Utføre dataanalyse på hentede data
- Utvide eksisterende analyser ved hjelp av Mode Notatbøker
- Opprette delbare notatbøker i Python og R
Oppsummert er Mode Notatbøker et godt valg dersom arbeidsflyten din starter med å skrive SQL-spørringer. Deretter kan du utvide analysen din ved hjelp av Python og R.
JetBrains Datalore
Datalore fra JetBrains er også en solid Jupyter Notebook-løsning som kan møte teamets behov for dataanalyse.
Datalore tilbyr funksjoner for kodeassistanse med en intelligent kodeeditor. Det gir også team muligheten til å jobbe med flere datakilder. I tillegg har det forbedrede funksjoner for samarbeid og rapportering.
JetBrains Datalore Notebook
Her er en omfattende oversikt over funksjonene i Datalore:
- Programmeringsmiljø for språk som Python, Scala og SQL
- Mulighet for å jobbe med ulike datakilder, samt laste opp data og filer til skyen
- Mulighet for å montere S3-bøtter direkte i notatboken
- Rapportering og organisering av teamets arbeid i arbeidsområder
- Mulighet for å legge til sjekkpunkter for å gå tilbake til tidligere versjoner
- Samarbeidsverktøy for teammedlemmer
- Mulighet for å bygge inn Datalore-celler i sosiale medier, interaktive plott og publisering
Google Colab
Google Colab fra Google Research er en nettbasert Jupyter Notebook-løsning som er tilgjengelig fra nettleseren med en gratis Google-konto. Hvis du er en dataanalyseentusiast, er Google Colab et godt sted å starte.
Google Colab for Dataanalyse
Bruker du allerede Colab for dataanalyseprosjektene dine? I så fall bør du sjekke ut denne videoen som viser deg de kule funksjonene du bør kjenne til.
Google Colab har også følgende funksjoner:
- Import av data og filer fra ulike kilder
- Automatisk lagring av notatbøker i Google Drive
- Integrasjon med GitHub for å gjøre versjonskontroll enklere
- Forhåndsinstallerte biblioteker for dataanalyse, som scikit-learn, pandas og PyTorch
- GPU-tilgang opp til en viss grense i gratisversjonen. Med Colab Pro får du utvidet tilgang til dataressurser
Nextjournal
Nextjournal er en annen notatbok for samarbeidende dataanalyse. I dataanalyseprosjekter og maskinlæringsforskning kan repeterbarhet være utfordrende, spesielt på tvers av maskiner med ulike operativsystemer og maskinvarekonfigurasjoner.
Med slagordet «Notatboken for reproduserbar forskning» legger Nextjournal til rette for sanntidssamarbeid med vekt på repeterbarhet.
Nextjournal for reproduserbar forskning
Her er noen av de unike funksjonene i Nextjournal:
- Mulighet for å opprette og dele hele filsystemet som et Docker-bilde
- Docker-containere som er administrert av en separat applikasjon
- Mulighet for å bruke flere programmeringsspråk i én enkelt kjøretid
- Bash-miljø for installasjoner mens prosjektet pågår
- GPU-støtte med minimal konfigurering
Dersom du ønsker å reprodusere resultater fra forskningsoppgaver innen maskinlæring, kan Nextjournal være et godt valg.
Count
Count tilbyr en dataanalysenotatbok med ekstra fleksibilitet for tilpasning. Med Count notatbøker kan du presentere resultatene av analysen din som KPI-rapporter, dyptgående rapporter eller interne applikasjoner.
Counts designfokus er å endre måten datateam arbeider sammen på. De har som visjon å tilby en samarbeidsorientert dataplattform som knytter analytikere til interessenter.
Count notatbøker
Counts fremtredende SQL-notatbøker har følgende funksjoner:
- Sømløs integrasjon med flere databaser
- Mulighet for å bygge raskere spørringer ved å koble til flere databaser som BigQuery, PostgreSQL og MySQL
- Leverer datavisualisering på farten
Hex
Hex er et annet Jupyter-alternativ som tilbyr et samarbeidsorientert dataarbeidsområde. Det tilbyr et samarbeidsgrensesnitt for både Python og SQL. Dermed kan team gå raskere fra ide til analyse i dataanalyseprosjekter.
Hex – Et samarbeidsorientert dataarbeidsområde
Noen av funksjonene i Hex notatbøker inkluderer:
- Mulighet for å bla gjennom databaseskjemaer
- Skrive SQL-spørringer og utføre dataanalyse på dataframes
- Sanntidssamarbeid, versjonskontroll og kodefullføring
- Integrasjon med stordataverktøy som Snowflake, BigQuery og RedShift
- Publisering av analyser som interaktive dataapplikasjoner
Derfor kan du bruke Hex til å forenkle koblinger til databaser og gjøre spørringer i disse.
Kaggle
Kaggle tilbyr også et nettbasert Jupyter Notebook-miljø som er utviklet for å fremme repeterbar og samarbeidsorientert analyse.
Disse notatbøkene kan være en fin måte å presentere dine dataanalyseprosjekter på. Det er også nyttig for å bygge en portefølje av dataanalyseprosjekter direkte i nettleseren.
Kaggle Notatbøker
Kaggle tilbyr følgende to typer:
- Skript: Skript kan enten være Python- eller R-skript. Hvis du er en R-bruker, finnes det også et RMarkdown-skript du kan vurdere å bruke.
- Notatbøker: Notatbøker tilbyr et Jupyter Notebook-miljø i nettleseren med tilgang til maskinvareakseleratorer, datasett og mer.
Grensesnittet for notatboken lar deg administrere datasett og maskinvareakseleratorer. Når du publiserer en notatbok på Kaggle, kan alle fellesskapsmedlemmer kjøre notatboken interaktivt i nettleseren.
Du kan bruke alle datasett som finnes på Kaggle, eller datasett fra konkurranser.
Å delta i Kaggle-konkurranser kan hjelpe deg med å utvikle dine dataanalyseferdigheter. Her er en video som viser deg hvordan du kommer i gang med Kaggle.
Databricks Notatbøker
Databricks Notatbøker er også designet for samarbeidsorientert dataanalyse.
Som de fleste andre dataanalysenotatbøker vi har sett på, støtter disse også tilgang til ulike datakilder. De gir også mulighet for interaktiv datavisualisering og støtte for flere programmeringsspråk.
I tillegg støtter Databricks notatbøker også sanntidssamarbeid og versjonskontroll.
Databricks Notatbøker
▶ Se denne videoen for å lære hvordan du kommer i gang med Databricks-notatbøker.
Her er noen unike funksjoner i disse notatbøkene:
- Spark-drevne datadashbord
- Jobbsplanlegger for å kjøre datarørledninger i stor skala
- Arbeidsflyter for notatbøker for flertrinns rørledninger
- Mulighet for å koble notatbøker til klynger for å øke hastigheten på databehandling
- Integrasjon med Tableau, Looker, PowerBI og flere
CoCalc
CoCalc tilbyr et Jupyter Notebook-miljø som er spesielt godt egnet for akademisk bruk. I tillegg til funksjonene til den klassiske Jupyter Notebook, tilbyr CoCalc et integrert system for kursadministrasjon.
CoCalc Jupyter Notebook
La oss se på noen av funksjonene i CoCalc som gjør det egnet for dataanalyseundervisning samtidig som det letter synkronisering i sanntid.
- Samler alle filer fra studentoppgaver
- Automatisk vurdering av studentoppgaver ved hjelp av NBGrader
- Støtte for Python, R Statistical Software og Julia, som er mye brukt i akademia
Observable
Observable Notatbøker er en annen samarbeidsplattform for dataanalyseteam.
Med slagordet «Utforsk, analyser og forklar data. Som et team», har Observable som mål å bringe dataanalytikere, utviklere og beslutningstakere sammen. Det letter også sømløst samarbeid mellom team.
Observable Notatbøker
Her er noen av de mest interessante funksjonene i Observable Notatbøker:
- Mulighet for å gjenbruke eksisterende prosjekter for rask start med minimal konfigurasjon
- Visualisering og UI-komponenter for enklere utforskning av data
- Publisering og eksport av notatbøker, og muligheten til å bygge inn kode i nettsider
- Sikker deling av lenker for samarbeid
Oppsummering
Jeg håper at denne listen over notatbøker for dataanalyse har vært nyttig. Hvis du vil legge til rette for bedre samarbeid i teamet ditt, har du nå en liste over notatbøker du kan velge fra. Det å ha de rette verktøyene er avgjørende for å kunne samarbeide effektivt!
Fra analyse av store datamengder til akademisk arbeid og reproduserbar forskning – det finnes notatbøker for mange ulike bruksområder. Lykke til med samarbeidet!