V tomto seznamu najdete některé z nejlepších datových vědeckých notebooků, které obohatí pracovní postup vašeho týmu. Tyto datové vědecké notebooky usnadňují lepší spolupráci a mohou být alternativou k notebooku Jupyter.
V této příručce probereme použití klasického notebooku Jupyter pro projekty datové vědy. A pak si projdeme další sešity pro vědu o datech. Kromě toho také vyjmenujeme vlastnosti každého z těchto notebooků.
Pro tohle všechno a ještě víc pojďme začít.
Table of Contents
Jupyter Notebook pro datovou vědu
notebook Jupyter je interaktivní webová platforma používaná v projektech datové vědy. Kromě poskytování jader pro programovací jazyky jako Python, Scala a R mají notebooky Jupyter další cenné funkce.
Zde je několik funkcí Jupyteru:
- Přidávání matematických rovnic, formátovaného textu a médií
- Podporuje sběr dat, čištění, analýzu a vizualizaci
- Vytváření a interpretace modelů strojového učení
Sestavili jsme také průvodce notebooky Jupyter pro datovou vědu. Provede vás funkcemi notebooku Jupyter a pomůže vám nastavit pracovní prostředí.
Když však začnete škálovat a pracovat na velkých projektech datové vědy jako tým, možná se budete chtít podívat i na jiné alternativy.
Pojďme se nyní podívat na další datové vědecké notebooky, které byste mohli zvážit. Poskytují stejné funkce jako notebook Jupyter a navíc také usnadňují bezproblémovou spolupráci a poskytují větší flexibilitu a přizpůsobení.
Pokud se chcete naučit Python a Jupyter, podívejte se na toto Kurz Udemy.
Chcete-li se dozvědět více, přejděte do následujících částí.
Deepnote
Deepnote je cloudové prostředí notebooku Jupyter. Je navržen tak, aby umožnil týmům datové vědy efektivně spolupracovat.
Můžete začít zdarma a začít budovat své portfolio datové vědy jako jednotlivec. Nebo můžete pracovat jako součást týmu.
Nyní si pojďme uvést některé užitečné funkce Deepnote:
- Poskytování dotazů na data pomocí SQL z BigQuery, Snowflake a PostgreSQL
- Použití SQL a Pythonu ve stejném rozhraní notebooku bez nutnosti přepínání aplikací
- Podpora oblíbených programovacích jazyků jako Python, Julia a R
- Podpora rámců hlubokého učení, jako jsou PyTorch a TensorFlow
- Funkce pro zajištění reprodukovatelnosti v celém týmu vytvořením vlastních prostředí nebo importem existujícího prostředí z DockerHubu
Apache Zeppelin
Apache Zeppelin je webový notebook pro provádění interaktivní a společné analýzy dat v prohlížeči. Tyto notebooky jsou vhodné pro provádění analýzy velkých dat jako tým.
Zde je přehled funkcí notebooků Apache Zeppelin:
- Víceúčelový notebook, který lze použít pro všechny fáze datové vědy
- Podpora pro více jazyků a frameworků, jako je Python, SQL, R, Shell, Apache Spark a Apache Flink
- Vestavěná integrace Apache Spark pro analýzu velkých dat
- Ustanovení pro vytváření dynamických vstupních formulářů
Režim Notebooky
Režim Notebooky je vlajkovou lodí služby Mode Analytics a můžete spolupracovat napříč týmy a zároveň dodržovat osvědčené postupy v oblasti vyprávění dat.
Ve většině projektů datové vědy fáze sběru dat zahrnuje dotazování databází za účelem získání požadovaných dat. Režim Notebooks vám umožňuje dotazovat se na data z připojených datových zdrojů pomocí SQL.
Mode Notebooks for Data Science
Některé užitečné funkce notebooků Mode zahrnují:
- Poskytování zápisu SQL do databází dotazů
- Provádění analýzy dat na načtených datech
- Rozšíření stávající analýzy pomocí Mode Notebooks
- Vytváření poznámkových bloků Python a R, které lze sdílet
Abych to shrnul, notebooky Mode jsou skvělou volbou, pokud váš pracovní postup začíná psaním SQL dotazů. A pak se můžete rozšířit na analýzu pomocí Pythonu a R.
JetBrains Datalore
Datalore od JetBrains také nabízí robustní prostředí notebooku Jupyter pro potřeby vašeho týmu v oblasti datové vědy.
Na frontě vývoje Datalore obsahuje funkce pro pomoc s kódováním – s inteligentním editorem kódu. Umožňuje také týmům pracovat s více zdroji dat. Kromě toho jsou k dispozici vylepšené funkce pro spolupráci a vytváření sestav.
JetBrains Datalore Notebook
Zde je komplexní přehled funkcí Datalore:
- Programovací prostředí pro jazyky jako Python, Scala a SQL
- Práce s různými zdroji dat a také nahrávání dat a souborů do cloudu
- Montáž bucketu S3 do prostředí notebooku
- Hlášení a organizace práce týmu v pracovních prostorech
- Přidání kontrolních bodů pro návrat k předchozím verzím
- Spolupráce se členy týmu
- Vkládání buněk Datalore na stránky sociálních médií, interaktivní grafy, publikování a další
Google Colab
Google Colab z výzkumu Google je webové prostředí notebooku Jupyter a je přístupné z prohlížeče pomocí bezplatného účtu Google. Pokud jste nadšencem datové vědy, Google Colab může být skvělý způsob, jak začít budovat projekty.
Google Colab for Data Science
Používáte již Colab pro své projekty datové vědy? Pokud ano, podívejte se na tento výukový videonávod, který popisuje skvělé funkce Colab, které byste měli používat.
Google Colab má také následující významné funkce:
- Import dat a souborů z různých zdrojů
- Automatické ukládání poznámkových bloků na disk Google
- Integrace s GitHub pro usnadnění správy verzí
- Předinstalované knihovny datové vědy, jako je scikit-learn, pandas a PyTorch
- Přístup GPU až do určitého limitu v rámci bezplatné úrovně – s Předplatné Colab Pro pro rozšířený přístup k výpočetním zdrojům
Další žurnál
Další žurnál je další kolaborativní notebook pro datovou vědu. V projektech datové vědy a výzkumu strojového učení je reprodukovatelnost napříč stroji s různými operačními systémy a hardwarovými konfiguracemi náročná.
S heslem „notebook pro reprodukovatelný výzkum“ Nextjournal usnadňuje spolupráci v reálném čase s důrazem na reprodukovatelnost.
Příští žurnál pro reprodukovatelný výzkum
Níže jsou uvedeny některé z funkcí jedinečných pro Nextjournal:
- Vytváření a sdílení celého systému souborů jako docker image
- Docker kontejnery, které jsou organizovány samostatnou aplikací
- Možnost používat více programovacích jazyků v jednom runtime
- Prostředí Bash pro instalace během projektu
- Podpora GPU s minimálním nutným nastavením
Takže pokud byste chtěli reprodukovat výsledky z výzkumného článku o strojovém učení, Nextjournal by mohl být vaší ideální volbou.
Počet
Počet nabízí datový vědecký notebook s přidanou flexibilitou pro přizpůsobení. Pomocí sešitů Count si můžete vybrat, zda chcete výsledky analýzy dat prezentovat jako sestavy KPI, hloubkové sestavy nebo jako interní aplikace.
Cílem návrhu Count je změnit způsob, jakým datové týmy spolupracují. Jejich vizí je poskytovat datovou platformu pro spolupráci, která spojuje analytiky se zúčastněnými stranami.
Počítací sešity
Vlajkové notebooky SQL společnosti Count mají následující funkce:
- Bezproblémová integrace s více databázemi
- Vytváření rychlejších dotazů připojením k více databázím, jako je BigQuery, PostgreSQL a MySQL
- Poskytuje vizualizaci dat na cestách
Hex
Hex je další alternativou Jupyteru, která nabízí pracovní prostor pro kolaborativní data a poskytuje rozhraní pro kolaborativní notebooky pro Python i SQL. A umožňuje týmům rychleji přejít od nápadu k analýze v projektech datové vědy.
Hex – pracovní prostor pro kolaborativní data
Některé z funkcí Hex notebooků zahrnují:
- Prohlížení databázových schémat
- Psaní SQL dotazů a spouštění analýzy dat na datových rámcích
- Spolupráce v reálném čase, kontrola verzí a dokončování kódu
- Integrace velkých dat se Snowflake, BigQuery a RedShift
- Publikování analýzy jako interaktivní datové aplikace
Proto můžete použít Hex ke zjednodušení připojení k databázím a dotazování z nich.
Kaggle
Kaggle také nabízí webové prostředí notebooku Jupyter navržené tak, aby zajistilo reprodukovatelnou analýzu založenou na spolupráci.
Tyto notebooky mohou být skvělým způsobem, jak předvést své projekty v oblasti datové vědy. Je to také užitečné při vytváření portfolia projektů datové vědy přímo z prohlížeče.
Kaggle notebooky
Kaggle nabízí následující dvě příchutě:
Rozhraní notebooku umožňuje spravovat datové sady a hardwarové akcelerátory. Jakmile publikujete poznámkový blok na Kaggle, všichni členové komunity mohou spouštět váš poznámkový blok interaktivně v prohlížeči.
Můžete použít všechny datové sady hostované na Kaggle nebo datové sady ze soutěží.
Účast v Kaggle soutěže vám pomůže vylepšit vaše dovednosti v oblasti datové vědy ještě rychleji. Zde je videonávod, jak začít s Kaggle.
Notebooky Databricks
Notebooky Databricks jsou také kolaborativní datové vědecké notebooky.
Stejně jako většina ostatních datových vědeckých notebooků, které jsme dosud viděli, i tyto notebooky podporují přístup k různým zdrojům dat. Dále také umožňují interaktivní vizualizaci dat a podporují více programovacích jazyků.
Notebooky Databricks navíc podporují spoluvytváření a správu verzí v reálném čase.
Notebooky Databricks
▶ Podívejte se na toto výukové video, abyste mohli začít s notebooky Databricks.
Níže je uvedeno několik jedinečných funkcí těchto notebooků:
- Datové panely napájené jiskrami
- Plánovač úloh pro spouštění datových kanálů ve velkém měřítku
- Pracovní postupy notebooků pro vícestupňová potrubí
- Připojení notebooků ke clusterům pro urychlení práce na počítači
- Integrace s Tableau, Looker, PowerBI a dalšími
CoCalc
CoCalc poskytuje prostředí notebooku Jupyter, které svítí v akademických případech. Kromě funkcí klasického notebooku Jupyter poskytuje CoCalc integrovaný systém řízení kurzu.
Notebook CoCalc Jupyter
Pojďme si vyjmenovat některé funkce CoCalc, díky kterým je vhodný pro výuku datové vědy a zároveň usnadňuje synchronizaci v reálném čase.
- Shromažďování všech souborů z odevzdaných studentů
- Automatické hodnocení studentských příspěvků pomocí NBGrader
- Jádra pro Python, R Statistical Software a Julia, která jsou široce používána v akademické sféře
Pozorovatelný
Pozorovatelný zápisník je další platforma pro spolupráci pro týmy datové vědy.
Se sloganem „Prozkoumejte, analyzujte a vysvětlete data. Jako tým“ si Observable klade za cíl spojit datové analytiky, vývojáře a osoby s rozhodovací pravomocí. Usnadňuje také bezproblémovou spolupráci mezi týmy.
Pozorovatelný notebook
A následující jsou některé skvělé funkce, které notebook Observable nabízí:
- Rozdělte existující projekty, abyste mohli začít ihned s minimálním nastavením
- Vizualizace a komponenty uživatelského rozhraní pro snadnější průzkum dat
- Publikování a export poznámkových bloků a vkládání kódu do webových stránek
- Bezpečné sdílení odkazů pro spolupráci
Shrnutí
Doufám, že vám tento seznam sešitů datové vědy pomohl. Pokud byste chtěli usnadnit lepší spolupráci v rámci týmů i mezi nimi, nyní máte na výběr seznam notebooků pro vědu o datech. Kromě toho správné nástroje pomáhají týmům efektivně spolupracovat!
Od analýzy velkých dat po akademickou sféru a reprodukovatelný výzkum – máte notebooky pro vědu o datech šité na míru pro mnoho případů použití. Šťastnou týmovou práci a kolaborativní datovou vědu!🤝