I denne listen finner du noen av de beste datavitenskapelige notatbøkene for å overlade teamets arbeidsflyt. Disse datavitenskapelige notatbøkene legger til rette for bedre samarbeid og kan være alternativer til Jupyter-notatboken.
I denne veiledningen vil vi diskutere bruken av den klassiske Jupyter-notisboken for datavitenskapelige prosjekter. Og så skal vi gå gjennom andre datavitenskapelige notatbøker. I tillegg vil vi også telle opp hver av disse notatbøkenes funksjoner.
For alt dette og mer, la oss komme i gang.
Innholdsfortegnelse
Jupyter Notebook for Data Science
Jupyter notatbok er en interaktiv nettbasert plattform som brukes i datavitenskapelige prosjekter. I tillegg til å tilby kjerner for programmeringsspråk som Python, Scala og R, har Jupyter-notebooks andre verdifulle funksjoner.
Her er noen av Jupyters funksjoner:
- Legge til matematiske ligninger, rik tekst og media
- Støtter datainnsamling, rengjøring, analyse og visualisering
- Bygge og tolke maskinlæringsmodeller
Vi har også satt sammen en veiledning om Jupyter-notatbøker for datavitenskap. Den vil lede deg gjennom Jupyter-notebookens funksjoner og hjelpe deg med å sette opp arbeidsmiljøet ditt.
Men når du begynner å skalere og jobbe med store datavitenskapelige prosjekter som et team, kan det være lurt å se på andre alternativer.
La oss nå gå gjennom andre datavitenskapelige notatbøker du kan vurdere. De gir de samme funksjonene som Jupyter bærbare, og i tillegg letter de sømløst samarbeid og gir mer fleksibilitet og tilpasning.
Hvis du er interessert i å lære Python og Jupyter, sjekk ut denne Udemy kurs.
Gå over til følgende seksjoner for å lære mer.
Deepnote
Deepnote er et skybasert Jupyter-notebook-miljø. Den er designet for å tillate datavitenskapsteam å samarbeide effektivt.
Du kan komme i gang gratis og begynne å bygge din datavitenskapelige portefølje som enkeltperson. Eller du kan jobbe som en del av et team.
La oss nå liste ned noen av de nyttige funksjonene til Deepnote:
- Tilordning for å søke etter data ved hjelp av SQL fra BigQuery, Snowflake og PostgreSQL
- Bruk av SQL og Python i samme bærbare grensesnitt uten å måtte bytte app
- Støtte for populære programmeringsspråk som Python, Julia og R
- Støtte for rammeverk for dyp læring som PyTorch og TensorFlow
- Funksjoner for å sikre reproduserbarhet på tvers av teamet ved å lage tilpassede miljøer, eller importere eksisterende miljø fra DockerHub
Apache Zeppelin
Apache Zeppelin er en nettbasert notatbok for å utføre interaktive og samarbeidende dataanalyser i nettleseren. Disse notatbøkene er godt egnet for å utføre store dataanalyser som et team.
Her er en oversikt over funksjonene til Apache Zeppelin-notatbøker:
- Flerbruksnotisbok som kan brukes på alle stadier i datavitenskapspipelinen
- Støtte for flere språk og rammeverk som Python, SQL, R, Shell, Apache Spark og Apache Flink
- Innebygd Apache Spark-integrasjon for analyse av store data
- Avsetning for å lage dynamiske inndataskjemaer
Modus-notatbøker
Modus-notatbøker er et flaggskipprodukt fra Mode Analytics, og du kan samarbeide på tvers av team samtidig som du følger beste praksis innen datahistoriefortelling.
I de fleste datavitenskapelige prosjekter involverer datainnsamlingsfasen spørring i databaser for å hente nødvendige data. Mode Notebooks lar deg spørre etter data fra tilkoblede datakilder med SQL.
Modusnotatbøker for datavitenskap
Noen nyttige funksjoner i Mode-notatbøker inkluderer:
- Avsetning for å skrive SQL til spørring i databaser
- Utføre dataanalyse på de hentede dataene
- Utvide eksisterende analyse ved hjelp av Mode Notebooks
- Opprette delbare Python- og R-notatbøker
For å oppsummere er Mode-notatbøker et godt valg hvis arbeidsflyten din starter med å skrive SQL-spørringer. Og så kan du utvide til analyse ved hjelp av Python og R.
JetBrains Datalore
Datalore fra JetBrains tilbyr også et robust Jupyter-notebook-miljø for teamets datavitenskapelige behov.
På utviklingsfronten inkluderer Datalore funksjoner for kodingsassistanse – med en intelligent kodeeditor. Det lar også team jobbe med flere datakilder. I tillegg er det forbedrede funksjoner for samarbeid og rapportering.
JetBrains Datalore Notebook
Her er en omfattende oversikt over Datalores funksjoner:
- Programmeringsmiljø for språk som Python, Scala og SQL
- Arbeide med ulike datakilder samt laste opp data og filer til skyen
- Montering av S3 bøtte inne i den bærbare datamaskinen
- Rapportering og organisering av teamets arbeid i arbeidsrom
- Legger til sjekkpunkter for å gå tilbake til tidligere versjoner
- Samarbeide med teammedlemmer
- Innbygging av Datalore-celler i sosiale medier, interaktive plott, publisering og mer
Google Colab
Google Colab fra Google research er et nettbasert Jupyter notatbokmiljø, og det er tilgjengelig fra nettleseren med en gratis Google-konto. Hvis du er en datavitenskap-entusiast, kan Google Colab være en fin måte å begynne å bygge prosjekter på.
Google Colab for Data Science
Bruker du allerede Colab til datavitenskapsprosjektene dine? Hvis ja, sjekk ut denne videoopplæringen som skisserer de kule funksjonene til Colab som du bør bruke.
Google Colab har også følgende fremtredende funksjoner:
- Importere data og filer fra ulike kilder
- Automatisk lagring av notatbøker til Google Drive
- Integrasjon med GitHub for å lette versjonskontroll
- Datavitenskapsbiblioteker som scikit-learn, pandaer og PyTorch forhåndsinstallert
- GPU-tilgang opp til en viss grense under gratisnivået—med Colab Pro-abonnement for utvidet tilgang til dataressurser
Nextjournal
Nextjournal er en annen datavitenskapelig notatbok for samarbeid. I datavitenskapelige prosjekter og forskning på maskinlæring er reproduserbarhet på tvers av maskiner med forskjellige operativsystemer og maskinvarekonfigurasjoner utfordrende.
Med slagordet «The notebook for reproducible research», legger Nextjournal til rette for sanntidssamarbeid med vekt på reproduserbarhet.
Nextjournal for reproduserbar forskning
Følgende er noen av funksjonene som er unike for Nextjournal:
- Opprette og dele hele filsystemet som et docker-bilde
- Docker-containere som er orkestrert av separat applikasjon
- Mulighet for å bruke flere programmeringsspråk i en enkelt kjøretid
- Bash miljø for installasjoner underveis i prosjektet
- GPU-støtte med minimal nødvendig oppsett
Så hvis du ønsker å reprodusere resultater fra en forskningsoppgave for maskinlæring, kan Nextjournal være ditt ideelle valg.
Telle
Telle tilbyr en datavitenskapsnotisbok med ekstra fleksibilitet for tilpasning. Med Count notatbøker kan du velge å presentere resultatene av dataanalysen din som KPI-rapporter, dypdykksrapporter eller som interne apper.
Counts designmål er å endre måten datateam jobber sammen på. Deres visjon er å tilby en samarbeidende dataplattform som kobler analytikere til interessenter.
Tell notatbøker
Counts flaggskip SQL-notatbøker har følgende funksjoner:
- Sømløs integrasjon med flere databaser
- Bygg raskere søk ved å koble til flere databaser som BigQuery, PostgreSQL og MySQL
- Gir datavisualisering på farten
Hex
Hex er et annet Jupyter-alternativ som tilbyr et samarbeidende dataarbeidsområde, og det gir et samarbeidende notatbokgrensesnitt for både Python og SQL. Og lar team gå fra idé til analyse i datavitenskapelige prosjekter raskere.
Hex – Et samarbeidende dataarbeidsområde
Noen av funksjonene til Hex bærbare PC-er inkluderer:
- Bla gjennom databaseskjemaer
- Skrive SQL-spørringer, og kjøre dataanalyse på datarammer
- Samarbeid i sanntid, versjonskontroll og kodefullføring
- Stordataintegrasjon med Snowflake, BigQuery og RedShift
- Publiseringsanalyse som interaktive dataapper
Derfor kan du bruke Hex for å forenkle tilkobling til databaser og spørre fra dem.
Kaggle
Kaggle tilbyr også et nettbasert Jupyter-notebook-miljø designet for å sikre reproduserbar og samarbeidende analyse.
Disse notatbøkene kan være en fin måte å vise frem dine datavitenskapelige prosjekter. Det er også nyttig for å bygge en portefølje av datavitenskapelige prosjekter, rett fra nettleseren.
Kaggle notatbøker
Kaggle tilbyr følgende to smaker:
Grensesnittet for den bærbare datamaskinen lar deg administrere datasett og maskinvareakseleratorer. Når du publiserer en notatbok på Kaggle, kan alle fellesskapsmedlemmer kjøre notatboken din interaktivt i nettleseren.
Du kan bruke alle datasett som er vert på Kaggle eller datasett fra konkurranser.
Deltar i Kaggle-konkurranser vil hjelpe deg å øke dine datavitenskapelige ferdigheter desto raskere. Her er en videoopplæring om hvordan du kommer i gang med Kaggle.
Databricks notatbøker
Databricks notatbøker er også notatbøker for samarbeidsdatavitenskap.
Som de fleste andre datavitenskapelige notatbøker som vi har sett så langt, støtter disse notatbøkene også tilgang til forskjellige datakilder. Videre tillater de også interaktiv datavisualisering og støtter flere programmeringsspråk.
I tillegg støtter Databricks bærbare PC-er også sanntids co-authoring og versjonskontroll.
Databricks notatbøker
▶ Se denne videoopplæringen for å komme i gang med Databricks-notatbøker.
Følgende er noen unike funksjoner ved disse notatbøkene:
- Gnistdrevne datadashboards
- Jobbplanlegger for å kjøre datarørledninger i stor skala
- Notebook arbeidsflyter for flertrinns rørledninger
- Koble bærbare datamaskiner til klynger for å øke hastigheten på databehandlingen
- Integrasjon med Tableau, Looker, PowerBI og mer
CoCalc
CoCalc gir et Jupyter-notebook-miljø som skinner i akademiske brukstilfeller. I tillegg til funksjonene til den klassiske Jupyter-notatboken, tilbyr CoCalc et integrert kursstyringssystem.
CoCalc Jupyter Notebook
La oss nevne noen av funksjonene til CoCalc som gjør den egnet for undervisning i datavitenskap samtidig som den letter sanntidssynkronisering.
- Samler alle filer fra studentinnleveringer
- Automatisk gradering av studentinnlevering ved bruk av NBGrader
- Kjerner for Python, R Statistical Software og Julia som er mye brukt i akademia
Observerbar
Observerbar notatbok er en annen samarbeidsplattform for datavitenskapsteam.
Med slagordet «Utforsk, analyser og forklar data. Som et team“, har Observable som mål å bringe sammen dataanalytikere, utviklere og beslutningstakere. Det letter også sømløst samarbeid mellom team.
Observerbar notatbok
Og følgende er noen av de kule funksjonene som tilbys av Observable notebook:
- Fordeler eksisterende prosjekter for å komme i gang med en gang med minimalt med oppsett
- Visualisering og UI-komponenter for enklere utforskning av data
- Publisering og eksport av notatbøker, og kodeinnbygging i nettsider
- Sikker koblingsdeling for samarbeid
Oppsummering
Jeg håper du syntes denne listen over datavitenskapelige notatbøker var nyttig. Hvis du ønsker å legge til rette for bedre samarbeid innen og på tvers av team, har du nå en liste over datavitenskapelige notatbøker å velge mellom. I tillegg hjelper det å ha riktig verktøy team til å samarbeide effektivt!
Fra stordataanalyse til akademia og reproduserbar forskning – du har datavitenskapelige notatbøker skreddersydd for mange bruksområder. Godt teamarbeid og samarbeidende datavitenskap!🤝