12 nejlepších zápisníků pro kolaborativní datovou vědu [Jupyter Alternatives]

Alternativy k Jupyter Notebook pro Datovou Vědu

Tento přehled představuje výběr špičkových notebooků pro datovou vědu, které mohou zlepšit efektivitu práce vašeho týmu. Tyto nástroje usnadňují lepší spolupráci a nabízejí alternativy k tradičnímu Jupyter Notebooku.

V tomto průvodci se nejprve zaměříme na využití klasického Jupyter Notebooku v projektech datové vědy. Následně prozkoumáme další dostupné notebooky pro datovou analýzu a uvedeme klíčové charakteristiky každého z nich.

Pojďme se do toho pustit!

Jupyter Notebook pro Datovou Vědu

Jupyter Notebook je interaktivní webová platforma široce využívaná v oblasti datové vědy. Kromě podpory programovacích jazyků, jako jsou Python, Scala a R, nabízí Jupyter Notebook i další užitečné funkce.

Mezi klíčové vlastnosti Jupyteru patří:

Možnost vkládání matematických rovnic, formátovaného textu a multimediálních prvků.
Podpora pro sběr, čištění, analýzu a vizualizaci dat.
Nástroje pro vytváření a interpretaci modelů strojového učení.

Připravili jsme rovněž podrobný návod k použití Jupyter Notebooku pro datovou vědu. Tento návod vám pomůže pochopit jeho funkce a nastavit efektivní pracovní prostředí.

Nicméně, při práci na rozsáhlých projektech a v týmovém prostředí se mohou objevit potřeby, které vyžadují zvážení alternativních řešení.

Dále se podíváme na další notebooky pro datovou vědu, které nabízejí srovnatelné funkce jako Jupyter, ale zároveň umožňují snadnější spolupráci, větší flexibilitu a možnosti přizpůsobení.

Pokud máte zájem naučit se Python a Jupyter, doporučujeme tento kurz na Udemy.

Pro více informací pokračujte ve čtení.

Deepnote

Deepnote je cloudová platforma, která nabízí prostředí Jupyter Notebooku a je navržena pro efektivní týmovou spolupráci v datové vědě.

Můžete začít zdarma a budovat své portfolio v oblasti datové vědy, ať už pracujete samostatně nebo v týmu.

Mezi užitečné funkce Deepnote patří:

Možnost dotazování dat pomocí SQL z platforem BigQuery, Snowflake a PostgreSQL.
Kombinace SQL a Pythonu v jednom rozhraní, eliminující potřebu přepínání mezi aplikacemi.
Podpora oblíbených programovacích jazyků, jako jsou Python, Julia a R.
Integrace s frameworky hlubokého učení, jako jsou PyTorch a TensorFlow.
Nástroje pro zajištění reprodukovatelnosti práce týmu vytvářením vlastních prostředí nebo importem z DockerHubu.

Apache Zeppelin

Apache Zeppelin je webový notebook pro interaktivní a kolaborativní analýzu dat přímo v prohlížeči. Tento nástroj je vhodný pro týmovou analýzu velkých objemů dat.

Klíčové vlastnosti Apache Zeppelin:

Univerzální notebook pro všechny fáze datové vědy.
Podpora mnoha jazyků a frameworků, jako jsou Python, SQL, R, Shell, Apache Spark a Apache Flink.
Vestavěná integrace s Apache Spark pro analýzu velkých dat.
Možnost vytváření dynamických vstupních formulářů.

Mode Notebooks

Mode Notebooks, vlajková loď Mode Analytics, umožňuje spolupráci mezi týmy při dodržování osvědčených postupů pro prezentaci dat.

Většina projektů datové vědy zahrnuje získávání dat z databází pomocí SQL dotazů. Mode Notebooks umožňuje dotazování z připojených datových zdrojů pomocí SQL.

Mode Notebooks pro datovou vědu

Mezi užitečné funkce Mode Notebooks patří:

Možnost psát SQL dotazy pro přístup k databázím.
Analýza dat po jejich načtení.
Rozšíření existujících analýz pomocí Mode Notebooks.
Tvorba sdíletelných notebooků v Pythonu a R.

Stručně řečeno, Mode Notebooks jsou skvělou volbou, pokud váš pracovní postup začíná psaním SQL dotazů. Následně můžete pokračovat analýzou pomocí Pythonu a R.

JetBrains Datalore

Datalore od JetBrains nabízí robustní prostředí Jupyter Notebooku pro potřeby vašeho týmu v oblasti datové vědy.

Datalore poskytuje inteligentní editor kódu pro vývoj, umožňuje práci s více zdroji dat, nabízí vylepšené funkce pro spolupráci a tvorbu reportů.

JetBrains Datalore Notebook

Komplexní přehled funkcí Datalore:

Programovací prostředí pro Python, Scala a SQL.
Práce s různými zdroji dat, včetně nahrávání souborů do cloudu.
Připojení S3 bucketů k prostředí notebooku.
Reportování a organizace práce týmu v pracovních prostorech.
Přidávání kontrolních bodů pro návrat k předchozím verzím.
Spolupráce s členy týmu.
Možnost vkládání buněk Datalore na sociální sítě, publikování interaktivních grafů a další.

Google Colab

Google Colab je webové prostředí Jupyter Notebooku od Google Research, které je dostupné prostřednictvím prohlížeče s bezplatným Google účtem. Google Colab je skvělým způsobem, jak začít s projekty datové vědy.

Google Colab pro datovou vědu

Používáte Colab pro své projekty? Podívejte se na toto video, které ukazuje užitečné funkce Colabu.

Google Colab nabízí následující funkce:

Import dat a souborů z různých zdrojů.
Automatické ukládání notebooků na Disk Google.
Integrace s GitHub pro správu verzí.
Předinstalované knihovny pro datovou vědu, jako je scikit-learn, pandas a PyTorch.
Přístup k GPU (s omezením v bezplatné verzi), s předplatným Colab Pro pro rozšířený přístup k výpočetním zdrojům.

Nextjournal

Nextjournal je další kolaborativní notebook pro datovou vědu. V oblasti datové vědy a výzkumu strojového učení je reprodukovatelnost výsledků na různých systémech a konfiguracích náročná.

S heslem „notebook pro reprodukovatelný výzkum“ usnadňuje Nextjournal spolupráci v reálném čase s důrazem na reprodukovatelnost.

Nextjournal pro reprodukovatelný výzkum

Jedinečné funkce Nextjournal:

Vytváření a sdílení celého systému souborů jako docker image.
Docker kontejnery organizované samostatnou aplikací.
Možnost použití více programovacích jazyků v jednom runtime.
Bash prostředí pro instalace během projektu.
Podpora GPU s minimální konfigurací.

Pokud potřebujete reprodukovat výsledky z výzkumné práce o strojovém učení, Nextjournal je ideální volbou.

Count

Count nabízí notebook pro datovou vědu s možností přizpůsobení. Výsledky analýzy dat můžete prezentovat jako KPI reporty, hloubkové analýzy nebo interní aplikace.

Count má za cíl změnit způsob spolupráce datových týmů, propojovat analytiky s ostatními zúčastněnými stranami.

Count notebooky

Klíčové vlastnosti SQL notebooků Count:

Integrace s více databázemi.
Rychlejší dotazy díky připojení k více databázím, jako jsou BigQuery, PostgreSQL a MySQL.
Vizualizace dat během analýzy.

Hex

Hex je další alternativa k Jupyteru, která nabízí pracovní prostor pro kolaborativní datovou analýzu s rozhraním pro Python i SQL. Umožňuje týmům rychleji přejít od nápadu k analýze v projektech datové vědy.

Hex – pracovní prostor pro kolaborativní data

Mezi funkce Hex notebooků patří:

Prohlížení databázových schémat.
Psaní SQL dotazů a analýza dat na datových rámcích.
Spolupráce v reálném čase, kontrola verzí a doplňování kódu.
Integrace s datovými platformami Snowflake, BigQuery a RedShift.
Publikování analýz jako interaktivní datové aplikace.

S Hex můžete zjednodušit připojení k databázím a dotazování.

Kaggle

Kaggle nabízí webové prostředí Jupyter Notebooku pro reprodukovatelnou a kolaborativní analýzu.

Kaggle notebooky jsou skvělým způsobem, jak prezentovat své projekty v oblasti datové vědy a budovat portfolio.

Kaggle notebooky

Kaggle nabízí dvě varianty:

Skripty: Python nebo R skripty. Pro uživatele R je k dispozici i skript RMarkdown.
Notebooky: Jupyter Notebook prostředí s přístupem k hardwarovým akcelerátorům a datovým sadám.

Rozhraní notebooku umožňuje správu datových sad a hardwarových akcelerátorů. Po publikování notebooku může kdokoliv z komunity spouštět interaktivně váš notebook v prohlížeči.

Můžete využít všechny datové sady hostované na Kaggle, včetně datových sad ze soutěží.

Účast v soutěžích na Kaggle pomůže rychleji vylepšit vaše dovednosti v datové vědě. Zde je video, které vám ukáže, jak začít.

Databricks Notebooks

Databricks Notebooks jsou další kolaborativní notebooky pro datovou vědu.

Podobně jako ostatní notebooky, které jsme zmínili, i tyto podporují přístup k různým zdrojům dat, umožňují interaktivní vizualizaci a podporují více programovacích jazyků. Nabízejí také spolupráci a správu verzí v reálném čase.

Databricks Notebooks

▶ Podívejte se na toto video, které vám pomůže začít s Databricks Notebooks.

Mezi jedinečné funkce patří:

Datové panely využívající Spark.
Plánovač úloh pro spouštění datových kanálů.
Pracovní postupy pro vícestupňové procesy.
Připojení notebooků ke clusterům pro urychlení výpočtů.
Integrace s Tableau, Looker, PowerBI a dalšími.

CoCalc

CoCalc nabízí prostředí Jupyter Notebook, které se hodí pro akademické účely. Kromě funkcí klasického Jupyter Notebooku nabízí CoCalc integrovaný systém pro řízení kurzů.

CoCalc Jupyter Notebook

Funkce CoCalc, které jej činí vhodným pro výuku datové vědy a synchronizaci v reálném čase:

Shromažďování všech souborů od studentů.
Automatické hodnocení studentských prací pomocí NBGrader.
Jádra pro Python, R a Julia, které jsou často využívané v akademické sféře.

Observable

Observable Notebook je další platforma pro kolaborativní datovou vědu.

Se sloganem „Prozkoumejte, analyzujte a vysvětlete data. Jako tým.“ se Observable snaží propojit datové analytiky, vývojáře a osoby s rozhodovací pravomocí a usnadňuje spolupráci v týmech.

Observable Notebook

Mezi skvělé funkce Observable patří:

Rozdělení existujících projektů pro rychlý start.
Vizualizace a komponenty uživatelského rozhraní pro snadnější průzkum dat.
Publikování a export notebooků, vkládání kódu na webové stránky.
Bezpečné sdílení odkazů pro spolupráci.

Shrnutí

Doufáme, že vám tento seznam notebooků pro datovou vědu pomohl. Nyní máte k dispozici seznam nástrojů, které usnadňují spolupráci v týmech. Správné nástroje pomáhají týmům pracovat efektivněji!

Ať už pracujete s velkými daty, v akademické sféře, nebo se zabýváte reprodukovatelným výzkumem, existuje notebook pro datovou vědu šitý na míru vašim potřebám. Přejeme vám úspěšnou týmovou práci a kolaborativní datovou vědu! 🤝