W tym liście znajdziesz jedne z najlepszych notatników do nauki o danych, które usprawnią przepływ pracy Twojego zespołu. Te notatniki do nauki o danych ułatwiają lepszą współpracę i mogą stanowić alternatywę dla notatnika Jupyter.
W tym przewodniku omówimy użycie klasycznego notesu Jupyter w projektach analizy danych. A potem omówimy inne zeszyty do nauki danych. Ponadto wyliczymy również wszystkie funkcje tych notesów.
Do tego wszystkiego i nie tylko zacznijmy.
Spis treści:
Notatnik Jupyter do analizy danych
Notatnik Jupytera to interaktywna platforma internetowa wykorzystywana w projektach data science. Oprócz dostarczania jąder dla języków programowania, takich jak Python, Scala i R, notebooki Jupyter mają inne cenne funkcje.
Oto kilka funkcji Jupytera:
- Dodawanie równań matematycznych, tekstu sformatowanego i multimediów
- Obsługuje zbieranie danych, czyszczenie, analizę i wizualizację
- Budowanie i interpretacja modeli uczenia maszynowego
Przygotowaliśmy również przewodnik dotyczący notebooków Jupyter do nauki o danych. Przeprowadzi Cię przez funkcje notesu Jupyter i pomoże skonfigurować środowisko pracy.
Jednak po rozpoczęciu skalowania i pracy nad dużymi projektami analizy danych jako zespół możesz również przyjrzeć się innym alternatywom.
Przejdźmy teraz do innych notatników do nauki danych, które możesz rozważyć. Zapewniają te same funkcje, co notebook Jupyter, a ponadto ułatwiają bezproblemową współpracę oraz zapewniają większą elastyczność i dostosowywanie.
Jeśli jesteś zainteresowany nauką Pythona i Jupytera, sprawdź to Kurs Udemy.
Przejdź do kolejnych sekcji, aby dowiedzieć się więcej.
Deepnote
Deepnote to oparte na chmurze środowisko notebooków Jupyter. Został zaprojektowany, aby umożliwić zespołom zajmującym się analizą danych efektywną współpracę.
Możesz zacząć bezpłatnie i samodzielnie tworzyć swoje portfolio związane z analizą danych. Możesz też pracować w zespole.
Wymieńmy teraz kilka przydatnych funkcji Deepnote:
- Możliwość wykonywania zapytań o dane przy użyciu SQL z BigQuery, Snowflake i PostgreSQL
- Korzystanie z SQL i Pythona w tym samym interfejsie notebooka bez konieczności przełączania aplikacji
- Obsługa popularnych języków programowania, takich jak Python, Julia i R
- Wsparcie dla platform głębokiego uczenia, takich jak PyTorch i TensorFlow
- Funkcje zapewniające powtarzalność w całym zespole poprzez tworzenie niestandardowych środowisk lub importowanie istniejącego środowiska z DockerHub
Apache Zeppelin
Apache Zeppelin to internetowy notatnik służący do interaktywnej i zespołowej analizy danych w przeglądarce. Te notatniki doskonale nadają się do zespołowej analizy danych big data.
Oto przegląd funkcji notebooków Apache Zeppelin:
- Wielozadaniowy notatnik, który może być używany na wszystkich etapach procesu analizy danych
- Obsługa wielu języków i platform, takich jak Python, SQL, R, Shell, Apache Spark i Apache Flink
- Wbudowana integracja z Apache Spark do analizy dużych zbiorów danych
- Możliwość tworzenia formularzy wprowadzania dynamicznego
Notatniki trybu
Notatniki trybu jest flagowym produktem Mode Analytics i możesz współpracować między zespołami, a także postępować zgodnie z najlepszymi praktykami w zakresie narracji danych.
W większości projektów dotyczących nauki o danych faza zbierania danych obejmuje wykonywanie zapytań do baz danych w celu pobrania wymaganych danych. Notatniki trybów umożliwiają wykonywanie zapytań o dane z połączonych źródeł danych za pomocą SQL.
Notatniki trybu do analizy danych
Niektóre przydatne funkcje notatników Mode obejmują:
- Możliwość pisania SQL do zapytań do baz danych
- Wykonywanie analizy danych na pobranych danych
- Rozszerzenie istniejącej analizy za pomocą Mode Notebooks
- Tworzenie udostępnianych notatników Pythona i R
Podsumowując, notatniki Mode są świetnym wyborem, jeśli Twój przepływ pracy zaczyna się od pisania zapytań SQL. A potem możesz rozszerzyć do analizy przy użyciu Pythona i R.
JetBrains Datalore
Datalore od JetBrains oferuje również solidne środowisko notebooków Jupyter, które zaspokaja potrzeby Twojego zespołu w zakresie analizy danych.
Na froncie programistycznym Datalore zawiera funkcje wspomagające kodowanie — z inteligentnym edytorem kodu. Umożliwia także zespołom pracę z wieloma źródłami danych. Ponadto dostępne są ulepszone funkcje współpracy i raportowania.
Notatnik JetBrains Datalore
Oto kompleksowy przegląd funkcji Datalore:
- Środowisko programistyczne dla języków takich jak Python, Scala i SQL
- Praca z różnymi źródłami danych oraz przesyłanie danych i plików do chmury
- Montaż wiadra S3 w środowisku notebooka
- Raportowanie i organizowanie pracy zespołu w miejscach pracy
- Dodawanie punktów kontrolnych, aby powrócić do poprzednich wersji
- Współpraca z członkami zespołu
- Osadzanie komórek Datalore w serwisach społecznościowych, interaktywnych wykresach, publikacjach i nie tylko
Współpraca Google
Współpraca Google z badań Google to internetowe środowisko notatników Jupyter, do którego można uzyskać dostęp z przeglądarki za pomocą bezpłatnego konta Google. Jeśli jesteś entuzjastą nauki o danych, Google Colab może być świetnym sposobem na rozpoczęcie tworzenia projektów.
Google Colab dla nauki o danych
Czy korzystasz już z Colab w swoich projektach dotyczących analizy danych? Jeśli tak, obejrzyj ten samouczek wideo przedstawiający fajne funkcje Colab, z których powinieneś korzystać.
Google Colab ma również następujące istotne funkcje:
- Importowanie danych i plików z różnych źródeł
- Automatyczne zapisywanie notatników na dysku Google
- Integracja z GitHub w celu ułatwienia kontroli wersji
- Wstępnie zainstalowane biblioteki nauki o danych, takie jak scikit-learn, pandas i PyTorch
- Dostęp do GPU do pewnego limitu w warstwie bezpłatnej — z Subskrypcja Colab Pro dla rozszerzonego dostępu do zasobów obliczeniowych
Następny dziennik
Następny dziennik to kolejny notatnik do współpracy w zakresie analizy danych. W projektach z zakresu nauki o danych i badaniach nad uczeniem maszynowym powtarzalność na maszynach z różnymi systemami operacyjnymi i konfiguracjami sprzętowymi stanowi wyzwanie.
Pod hasłem „Notatnik do powtarzalnych badań” Nextjournal ułatwia współpracę w czasie rzeczywistym, kładąc nacisk na odtwarzalność.
Nextjournal dla powtarzalnych badań
Oto niektóre z funkcji dostępnych tylko w Nextjournal:
- Tworzenie i udostępnianie całego systemu plików jako obrazu dokera
- Kontenery Dockera aranżowane przez oddzielną aplikację
- Możliwość korzystania z wielu języków programowania w jednym środowisku wykonawczym
- Środowisko Bash dla instalacji w trakcie projektu
- Obsługa GPU przy minimalnej niezbędnej konfiguracji
Jeśli więc chcesz odtworzyć wyniki z artykułu badawczego dotyczącego uczenia maszynowego, Nextjournal może być idealnym wyborem.
Liczyć
Liczyć oferuje notatnik do nauki o danych z dodatkową elastycznością w dostosowywaniu. Dzięki notesom zliczania możesz wybrać prezentację wyników analizy danych jako raporty KPI, szczegółowe raporty lub jako aplikacje wewnętrzne.
Celem projektowym Counta jest zmiana sposobu współpracy zespołów danych. Ich wizją jest zapewnienie współpracy platformy danych, która łączy analityków z interesariuszami.
Policz notatniki
Flagowe notatniki SQL firmy Count mają następujące funkcje:
- Bezproblemowa integracja z wieloma bazami danych
- Tworzenie szybszych zapytań poprzez łączenie się z wieloma bazami danych, takimi jak BigQuery, PostgreSQL i MySQL
- Zapewnia wizualizację danych w ruchu
Klątwa
Klątwa to kolejna alternatywa dla Jupytera, która oferuje wspólny obszar roboczy danych i zapewnia wspólny interfejs notatnika zarówno dla Pythona, jak i SQL. Umożliwia też zespołom szybsze przejście od pomysłu do analizy w projektach z zakresu nauki o danych.
Hex – wspólny obszar roboczy danych
Niektóre cechy notatników Hex obejmują:
- Przeglądanie schematów baz danych
- Pisanie zapytań SQL i przeprowadzanie analizy danych na ramkach danych
- Współpraca w czasie rzeczywistym, kontrola wersji i uzupełnianie kodu
- Integracja Big Data z Snowflake, BigQuery i RedShift
- Publikowanie analiz jako interaktywne aplikacje danych
Dlatego możesz użyć Hexa, aby uprościć łączenie się z bazami danych i wysyłanie z nich zapytań.
Kaggle
Kaggle oferuje również środowisko notebooków Jupyter oparte na sieci Web, zaprojektowane w celu zapewnienia odtwarzalnej i wspólnej analizy.
Te notesy mogą być świetnym sposobem na zaprezentowanie projektów dotyczących analizy danych. Przydaje się również w tworzeniu portfolio projektów z zakresu analizy danych bezpośrednio z przeglądarki.
Zeszyty Kaggle
Kaggle oferuje następujące dwa smaki:
Interfejs notebooka umożliwia zarządzanie zestawami danych i akceleratorami sprzętowymi. Po opublikowaniu notatnika w Kaggle wszyscy członkowie społeczności mogą interaktywnie uruchamiać notatnik w przeglądarce.
Możesz używać wszystkich zestawów danych hostowanych na Kaggle lub zestawów danych z zawodów.
Uczestniczyć w Zawody Kaggle pomoże Ci jeszcze szybciej podnieść swoje umiejętności w zakresie analizy danych. Oto samouczek wideo na temat rozpoczęcia pracy z Kaggle.
Notatniki Databricks
Notatniki Databricks to także notatniki do współpracy w zakresie analizy danych.
Podobnie jak większość innych notatników do nauki danych, które widzieliśmy do tej pory, te notatniki obsługują również dostęp do różnych źródeł danych. Ponadto umożliwiają interaktywną wizualizację danych i obsługują wiele języków programowania.
Ponadto notatniki Databricks obsługują również współtworzenie w czasie rzeczywistym i kontrolę wersji.
Notatniki Databricks
▶ Obejrzyj ten samouczek wideo, aby rozpocząć pracę z notatnikami Databricks.
Oto kilka unikalnych cech tych notebooków:
- Kokpity danych zasilane iskrą
- Harmonogram zadań do uruchamiania potoków danych na dużą skalę
- Przepływy pracy notebooka dla wieloetapowych potoków
- Łączenie notebooków z klastrami w celu przyspieszenia przetwarzania
- Integracja z Tableau, Looker, PowerBI i nie tylko
CoCalc
CoCalc zapewnia środowisko notebooka Jupyter, które doskonale sprawdza się w zastosowaniach akademickich. Oprócz funkcji klasycznego notesu Jupyter, CoCalc zapewnia zintegrowany system zarządzania kursami.
Notatnik CoCalc Jupyter
Wymieńmy niektóre cechy programu CoCalc, które sprawiają, że nadaje się on do nauczania nauki o danych, a jednocześnie ułatwia synchronizację w czasie rzeczywistym.
- Zbieranie wszystkich plików z prac studentów
- Automatyczne ocenianie zgłoszeń uczniów za pomocą NBGrader
- Jądra dla Pythona, R Statistical Software i Julia, które są szeroko stosowane w środowisku akademickim
Zauważalny
Notatnik obserwowalny to kolejna platforma współpracy dla zespołów zajmujących się analizą danych.
Pod hasłem „Odkrywaj, analizuj i wyjaśniaj dane. Jako zespół”, Observable ma na celu zgromadzenie analityków danych, programistów i decydentów. Ułatwia również bezproblemową współpracę między zespołami.
Notatnik obserwowalny
Oto niektóre z fajnych funkcji oferowanych przez Notatnik Observable:
- Rozwidlanie istniejących projektów, aby rozpocząć od razu przy minimalnej konfiguracji
- Komponenty wizualizacji i interfejsu użytkownika ułatwiające eksplorację danych
- Publikowanie i eksportowanie notatników oraz osadzanie kodu na stronach internetowych
- Bezpieczne udostępnianie linków do współpracy
Podsumowując
Mam nadzieję, że ten wykaz notatników do nauki danych okazał się pomocny. Jeśli chcesz usprawnić współpracę w zespołach i między nimi, masz teraz do wyboru listę notatników do analizy danych. Ponadto posiadanie odpowiedniego oprzyrządowania pomaga zespołom skutecznie współpracować!
Od analizy dużych zbiorów danych po badania naukowe i powtarzalne badania — masz notatniki do nauki o danych dostosowane do wielu przypadków użycia. Miłej pracy zespołowej i wspólnej nauki o danych!🤝