I denne liste finder du nogle af de bedste datavidenskabelige notesbøger til at overlade dit teams arbejdsgang. Disse data science notesbøger letter et bedre samarbejde og kan være alternativer til Jupyter notesbogen.
I denne guide vil vi diskutere brugen af den klassiske Jupyter-notesbog til datavidenskabelige projekter. Og så vil vi gennemgå andre datavidenskabelige notesbøger. Derudover vil vi også opregne hver af disse notesbøgers funktioner.
For alt dette og mere, lad os komme i gang.
Indholdsfortegnelse
Jupyter Notebook for Data Science
Jupyter notesbog er en interaktiv webbaseret platform, der bruges i datavidenskabelige projekter. Ud over at levere kerner til programmeringssprog som Python, Scala og R, har Jupyter-notebooks andre værdifulde funktioner.
Her er et par af Jupyters funktioner:
- Tilføjelse af matematiske ligninger, rig tekst og medier
- Understøtter dataindsamling, rengøring, analyse og visualisering
- Opbygning og fortolkning af maskinlæringsmodeller
Vi har også sammensat en guide om Jupyter-notebooks til datavidenskab. Det vil lede dig gennem Jupyter-notebookens funktioner og hjælpe dig med at opsætte dit arbejdsmiljø.
Men når du begynder at skalere og arbejde på store datavidenskabelige projekter som et team, vil du måske også se på andre alternativer.
Lad os nu gennemgå andre datavidenskabelige notesbøger, du kunne overveje. De giver de samme funktioner som Jupyter notebook, og derudover letter de også problemfrit samarbejde og giver mere fleksibilitet og tilpasning.
Hvis du er interesseret i at lære Python og Jupyter, så tjek dette Udemy kursus.
Gå over til de følgende sektioner for at lære mere.
Deepnote
Deepnote er et cloud-baseret Jupyter notebook-miljø. Det er designet til at give datavidenskabsteams mulighed for at samarbejde effektivt.
Du kan komme i gang gratis og begynde at opbygge din datavidenskabsportefølje som enkeltperson. Eller du kan arbejde som en del af et team.
Lad os nu liste nogle af de nyttige funktioner i Deepnote:
- Tilvejebringelse til at forespørge data ved hjælp af SQL fra BigQuery, Snowflake og PostgreSQL
- Brug af SQL og Python i den samme notebook-grænseflade uden at skulle skifte apps
- Understøttelse af populære programmeringssprog som Python, Julia og R
- Understøttelse af deep learning-rammer som PyTorch og TensorFlow
- Funktioner til at sikre reproducerbarhed på tværs af teamet ved at skabe brugerdefinerede miljøer eller importere eksisterende miljø fra DockerHub
Apache Zeppelin
Apache Zeppelin er en webbaseret notesbog til at udføre interaktive og kollaborative dataanalyser i browseren. Disse notesbøger er velegnede til at udføre big data-analyse som et team.
Her er en oversigt over funktionerne i Apache Zeppelin notebooks:
- Multi-purpose notesbog, der kan bruges til alle stadier i data science pipeline
- Understøttelse af flere sprog og rammer såsom Python, SQL, R, Shell, Apache Spark og Apache Flink
- Indbygget Apache Spark-integration til big data-analyse
- Bestemmelse til at oprette dynamiske inputformularer
Mode notesbøger
Mode notesbøger er et flagskibsprodukt fra Mode Analytics, og du kan samarbejde på tværs af teams, mens du også følger bedste praksis inden for datahistoriefortælling.
I de fleste datavidenskabelige projekter involverer dataindsamlingsfasen at forespørge databaser for at hente nødvendige data. Mode Notebooks giver dig mulighed for at forespørge data fra tilsluttede datakilder med SQL.
Mode Notebooks til Data Science
Nogle nyttige funktioner i Mode-notebooks inkluderer:
- Foranstaltning til at skrive SQL til forespørgselsdatabaser
- Udførelse af dataanalyse på de hentede data
- Udvidelse af eksisterende analyse ved hjælp af Mode Notebooks
- Oprettelse af delbare Python- og R-notesbøger
For at opsummere er Mode-notebooks et godt valg, hvis din arbejdsgang starter med at skrive SQL-forespørgsler. Og så kan du udvide til analyse ved hjælp af Python og R.
JetBrains Datalore
Datalore fra JetBrains tilbyder også et robust Jupyter-notebook-miljø til dit teams datavidenskabelige behov.
På udviklingsfronten inkluderer Datalore funktioner til kodningsassistance – med en intelligent kodeeditor. Det giver også teams mulighed for at arbejde med flere datakilder. Derudover er der forbedrede funktioner til samarbejde og rapportering.
JetBrains Datalore Notebook
Her er en omfattende oversigt over Datalores funktioner:
- Programmeringsmiljø for sprog som Python, Scala og SQL
- Arbejde med forskellige datakilder samt upload af data og filer til skyen
- Montering af S3-spand inde i notebook-miljøet
- Rapportering og organisering af teamets arbejde i arbejdsrum
- Tilføjelse af kontrolpunkter for at vende tilbage til tidligere versioner
- Samarbejde med teammedlemmer
- Indlejring af Datalore-celler i sociale medier, interaktive plots, publicering og mere
Google Colab
Google Colab fra Google research er et webbaseret Jupyter notebook-miljø, og det er tilgængeligt fra browseren med en gratis Google-konto. Hvis du er en datavidenskab-entusiast, kan Google Colab være en fantastisk måde at begynde at bygge projekter på.
Google Colab for Data Science
Bruger du allerede Colab til dine datavidenskabelige projekter? Hvis ja, så tjek denne videotutorial, der beskriver de fede funktioner i Colab, som du bør bruge.
Google Colab har også følgende fremtrædende funktioner:
- Import af data og filer fra forskellige kilder
- Automatisk lagring af notesbøger til Google Drive
- Integration med GitHub for at lette versionskontrol
- Datavidenskabsbiblioteker såsom scikit-learn, pandaer og PyTorch forudinstalleret
- GPU-adgang op til en vis grænse under det gratis niveau—med Colab Pro abonnement for udvidet adgang til computerressourcer
Næste journal
Næste journal er en anden datavidenskabs-notesbog til samarbejde. I datavidenskabelige projekter og maskinlæringsforskning er reproducerbarhed på tværs af maskiner med forskellige operativsystemer og hardwarekonfigurationer udfordrende.
Med sloganet “The notebook for reproducible research” letter Nextjournal samarbejde i realtid med vægt på reproducerbarhed.
Nextjournal for Reproducible Research
Følgende er nogle af funktionerne, der er unikke for Nextjournal:
- Oprettelse og deling af hele filsystemet som et docker-billede
- Docker-containere, der er orkestreret af separat applikation
- Mulighed for at bruge flere programmeringssprog i en enkelt runtime
- Bash miljø til installationer under projektet
- GPU-understøttelse med minimal nødvendig opsætning
Så hvis du gerne vil reproducere resultater fra et maskinlæringsforskningspapir, kan Nextjournal være dit ideelle valg.
Tælle
Tælle tilbyder en data science notesbog med ekstra fleksibilitet til tilpasning. Med Count-notesbøger kan du vælge at præsentere resultaterne af din dataanalyse som KPI-rapporter, dyb-dyk-rapporter eller som interne apps.
Counts designmål er at ændre den måde, datateams arbejder sammen på. Deres vision er at levere en samarbejdsdataplatform, der forbinder analytikere med interessenter.
Tæl notesbøger
Counts flagskib SQL-notesbøger har følgende funktioner:
- Problemfri integration med flere databaser
- Opbygning af hurtigere forespørgsler ved at oprette forbindelse til flere databaser såsom BigQuery, PostgreSQL og MySQL
- Giver datavisualisering på farten
Hex
Hex er et andet Jupyter-alternativ, der tilbyder et kollaborativt dataarbejdsområde, og det giver en kollaborativ notebook-grænseflade til både Python og SQL. Og giver teams mulighed for hurtigere at gå fra idé til analyse i datavidenskabelige projekter.
Hex – Et samarbejdsdataarbejdsområde
Nogle af funktionerne i Hex notebooks inkluderer:
- Gennemse databaseskemaer
- Skrive SQL-forespørgsler og køre dataanalyse på datarammer
- Samarbejde i realtid, versionskontrol og kodefuldførelse
- Big data integration med Snowflake, BigQuery og RedShift
- Udgivelsesanalyse som interaktive dataapps
Derfor kan du bruge Hex til at forenkle tilslutning til databaser og forespørgsler fra dem.
Kaggle
Kaggle tilbyder også et webbaseret Jupyter notebook-miljø designet til at sikre reproducerbar og kollaborativ analyse.
Disse notesbøger kan være en fantastisk måde at fremvise dine datavidenskabelige projekter på. Det er også nyttigt til at opbygge en portefølje af datavidenskabelige projekter direkte fra browseren.
Kaggle notesbøger
Kaggle tilbyder følgende to smagsvarianter:
Notebook-grænsefladen giver dig mulighed for at administrere datasæt og hardwareacceleratorer. Når du har udgivet en notesbog på Kaggle, kan alle fællesskabsmedlemmer køre din notesbog interaktivt i browseren.
Du kan bruge alle datasæt hostet på Kaggle eller datasæt fra konkurrencer.
Deltager i Kaggle konkurrencer vil hjælpe dig med at opgradere dine datavidenskabelige færdigheder endnu hurtigere. Her er en videovejledning om at komme i gang med Kaggle.
Databricks notesbøger
Databricks notesbøger er også kollaborative data science notesbøger.
Som de fleste andre datavidenskabelige notesbøger, som vi har set indtil videre, understøtter disse notesbøger også adgang til forskellige datakilder. Yderligere tillader de også interaktiv datavisualisering og understøtter flere programmeringssprog.
Derudover understøtter Databricks notebooks også real-time co-authoring og versionskontrol.
Databricks notesbøger
▶ Se denne videovejledning for at komme i gang med Databricks-notebooks.
Følgende er et par unikke funktioner ved disse notesbøger:
- Gnistdrevne datadashboards
- Jobplanlægger til at køre datapipelines i skala
- Notebook arbejdsgange til flertrins pipelines
- Tilslutning af notebooks til klynger for at fremskynde databehandlingen
- Integration med Tableau, Looker, PowerBI og mere
CoCalc
CoCalc giver et Jupyter notebook-miljø, der skinner i akademiske brugssager. Ud over funktionerne i den klassiske Jupyter-notebook tilbyder CoCalc et integreret kursusstyringssystem.
CoCalc Jupyter notesbog
Lad os opregne nogle af funktionerne i CoCalc, der gør den velegnet til undervisning i datavidenskab, samtidig med at den letter synkronisering i realtid.
- Indsamling af alle filer fra studerendes afleveringer
- Automatisk bedømmelse af elevaflevering ved hjælp af NBGrader
- Kerneler til Python, R Statistical Software og Julia, som er meget udbredt i den akademiske verden
Observerbar
Observerbar notesbog er en anden samarbejdsplatform for datavidenskabsteams.
Med sloganet “Udforsk, analyser og forklar data. Som et team“ sigter Observable på at samle dataanalytikere, udviklere og beslutningstagere. Det letter også problemfrit samarbejde mellem teams.
Observerbar notesbog
Og følgende er nogle af de fede funktioner, der tilbydes af Observable notebook:
- Fordeling af eksisterende projekter for at komme i gang med det samme med minimal opsætning
- Visualisering og UI-komponenter for lettere udforskning af data
- Udgivelse og eksport af notesbøger og kodeindlejring på websider
- Sikker linkdeling til samarbejde
Opsummering
Jeg håber, du fandt denne liste over datavidenskabelige notesbøger nyttig. Hvis du gerne vil facilitere et bedre samarbejde inden for og på tværs af teams, har du nu en liste over datavidenskabelige notesbøger at vælge imellem. Derudover hjælper det at have det rigtige værktøj teams til at samarbejde effektivt!
Fra big data-analyse til den akademiske verden og reproducerbar forskning – du har datavidenskabelige notesbøger, der er skræddersyet til mange brugssager. Godt teamwork og kollaborativ datavidenskab!🤝