12 najlepszych notatników do współpracy w zakresie analizy danych [Jupyter Alternatives]

Ten artykuł przedstawia wybór znakomitych narzędzi do nauki o danych, które mogą znacząco usprawnić proces pracy Twojego zespołu. Te notatniki, stanowiące alternatywę dla Jupyter Notebook, ułatwiają efektywną współpracę i wymianę wiedzy.

W dalszej części tekstu omówimy zarówno klasyczne podejście z wykorzystaniem Jupyter Notebook, jak i przedstawimy inne, równie wartościowe rozwiązania. Przyjrzymy się również funkcjom, które wyróżniają każdy z tych notatników.

Zanurzmy się w temat!

Jupyter Notebook w analizie danych

Jupyter Notebook to interaktywne środowisko webowe, które zyskało popularność w projektach z zakresu analizy danych. Oprócz zapewniania obsługi różnych języków programowania, takich jak Python, Scala czy R, Jupyter oferuje szereg innych, użytecznych funkcji.

Do kluczowych możliwości Jupyter należą:

• Wzbogacanie notatek o równania matematyczne, sformatowany tekst i elementy multimedialne.
• Wsparcie dla procesów pozyskiwania, oczyszczania, analizy i wizualizacji danych.
• Możliwość tworzenia i interpretacji modeli uczenia maszynowego.

Przygotowaliśmy również przewodnik, który szczegółowo omawia funkcje Jupyter Notebook oraz pomaga w skonfigurowaniu środowiska pracy.

Jednak w miarę rozwoju projektów i przechodzenia do pracy zespołowej z dużymi zbiorami danych, warto rozważyć inne, alternatywne rozwiązania.

Przejdźmy teraz do przeglądu notatników do nauki o danych, które mogą być interesujące. Oprócz funkcjonalności porównywalnej z Jupyter Notebook, oferują one większą elastyczność, możliwości dostosowania i usprawnioną współpracę.

Jeśli chcesz zgłębić tajniki Pythona i Jupyter, zapraszamy na kurs Udemy.

Zapraszamy do dalszej lektury, aby poznać szczegóły.

Deepnote

Deepnote to oparte na chmurze środowisko notebooków, które stanowi alternatywę dla Jupyter. Zostało zaprojektowane z myślą o efektywnej współpracy zespołów analizujących dane.

Możesz zacząć korzystać z Deepnote bezpłatnie, aby budować swoje portfolio lub pracować w grupie.

Najważniejsze cechy Deepnote:

• Możliwość wykonywania zapytań SQL do baz danych takich jak BigQuery, Snowflake i PostgreSQL.
• Łączenie kodu SQL i Pythona w jednym interfejsie, bez potrzeby przełączania się między aplikacjami.
• Obsługa popularnych języków programowania, m.in. Python, Julia i R.
• Wsparcie dla platform deep learning, takich jak PyTorch i TensorFlow.
• Funkcje ułatwiające powtarzalność wyników w zespole poprzez tworzenie środowisk na zamówienie lub importowanie ich z DockerHub.

Apache Zeppelin

Apache Zeppelin to webowy notatnik do interaktywnej, zespołowej analizy danych bezpośrednio w przeglądarce. Jest szczególnie polecany do projektów analizujących duże zbiory danych.

Przegląd funkcji Apache Zeppelin:

• Uniwersalne narzędzie do wykorzystania na każdym etapie procesu analizy danych.
• Wsparcie dla 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 dynamicznych formularzy wprowadzania danych.

Mode Notebooks

Mode Notebooks to sztandarowy produkt firmy Mode Analytics, który umożliwia współpracę zespołów i wdrażanie najlepszych praktyk w prezentacji danych.

W większości projektów analizy danych, pierwszym etapem jest pozyskiwanie danych poprzez zapytania do baz danych. Mode Notebooks pozwala na wykonywanie zapytań SQL do połączonych źródeł danych.

Mode Notebooks w analizie danych

Do zalet Mode Notebooks należą:

• Możliwość pisania zapytań SQL do baz danych.
• Przeprowadzanie analizy danych na pobranych zbiorach.
• Rozszerzanie istniejących analiz za pomocą Mode Notebooks.
• Tworzenie notatników współdzielonych w Pythonie i R.

Podsumowując, Mode Notebooks są doskonałym wyborem, jeśli punktem wyjścia Twojej pracy jest pisanie zapytań SQL. Następnie możesz rozszerzyć analizę przy użyciu Pythona i R.

JetBrains Datalore

Datalore od JetBrains oferuje zaawansowane środowisko notebooków, które spełnia potrzeby zespołów zajmujących się analizą danych.

Datalore wyróżnia się inteligentnym edytorem kodu, który wspiera proces programowania. Umożliwia pracę z wieloma źródłami danych i oferuje funkcje ułatwiające współpracę i raportowanie.

JetBrains Datalore

Szczegółowy przegląd funkcji Datalore:

• Środowisko programistyczne dla języków takich jak Python, Scala i SQL.
• Praca z różnorodnymi źródłami danych, przesyłanie danych i plików do chmury.
• Montowanie zasobników S3 w środowisku notebooka.
• Raportowanie i organizacja pracy zespołu w przestrzeniach roboczych.
• Dodawanie punktów kontrolnych, aby powrócić do poprzednich wersji.
• Współpraca z członkami zespołu.
• Osadzanie komórek Datalore w mediach społecznościowych, interaktywnych wykresach, publikacjach i innych miejscach.

Google Colab

Google Colab to internetowe środowisko notebooków Jupyter, dostępne z poziomu przeglądarki po zalogowaniu się na bezpłatne konto Google. Jest to świetne narzędzie dla osób rozpoczynających przygodę z nauką o danych.

Google Colab w nauce o danych

Korzystasz już z Colab w swoich projektach? W takim razie zobacz ten film, aby poznać mniej znane, ale bardzo przydatne funkcje Colab.

Kluczowe funkcje Google Colab:

• Importowanie danych i plików z różnych źródeł.
• Automatyczne zapisywanie notatników na Dysku Google.
• Integracja z GitHub w celu łatwej kontroli wersji.
• Wstępnie zainstalowane biblioteki do nauki o danych, takie jak scikit-learn, pandas i PyTorch.
• Dostęp do GPU w ograniczonym zakresie w darmowej wersji oraz rozszerzony dostęp w subskrypcji Colab Pro.

Nextjournal

Nextjournal to kolejny notatnik do współpracy w zakresie analizy danych, który kładzie nacisk na odtwarzalność wyników. Jest to szczególnie ważne w projektach naukowych i badaniach nad uczeniem maszynowym, gdzie powtarzalność wyników na różnych platformach i konfiguracjach sprzętowych bywa wyzwaniem.

Nextjournal, znany jako „Notatnik do powtarzalnych badań”, ułatwia współpracę w czasie rzeczywistym.

Nextjournal do powtarzalnych badań

Funkcje, które wyróżniają Nextjournal:

• Tworzenie i udostępnianie całego systemu plików jako obrazu dockera.
• Kontenery dockera zarządzane przez oddzielną aplikację.
• Możliwość używania wielu języków programowania w jednym środowisku wykonawczym.
• Dostęp do środowiska Bash w celu instalacji potrzebnych narzędzi.
• Wsparcie dla GPU przy minimalnej konfiguracji.

Jeśli zależy Ci na powtarzalności wyników z artykułu naukowego, Nextjournal może okazać się idealnym rozwiązaniem.

Count

Count oferuje notatnik do nauki o danych z dużą elastycznością w zakresie dostosowania. Count umożliwia prezentację wyników analizy danych w formie raportów KPI, szczegółowych analiz, a nawet aplikacji wewnętrznych.

Celem Count jest zmiana sposobu współpracy zespołów zajmujących się danymi. Chce stać się platformą, która połączy analityków z interesariuszami.

Count Notebooks

Najważniejsze funkcje notatników SQL w Count:

• Bezproblemowa integracja z wieloma bazami danych.
• Szybsze wykonywanie zapytań poprzez połączenie z wieloma bazami danych, np. BigQuery, PostgreSQL i MySQL.
• Wizualizacja danych w czasie rzeczywistym.

Hex

Hex to kolejna alternatywa dla Jupytera, która oferuje wspólne środowisko pracy dla danych, z ujednoliconym interfejsem dla Pythona i SQL. Umożliwia szybsze przejście od pomysłu do analizy.

Hex – wspólne środowisko pracy dla danych

Funkcje oferowane przez Hex:

• Przeglądanie schematów baz danych.
• Pisanie zapytań SQL i analiza danych na ramkach danych.
• Współpraca w czasie rzeczywistym, kontrola wersji i uzupełnianie kodu.
• Integracja Big Data z Snowflake, BigQuery i RedShift.
• Publikowanie analiz w formie interaktywnych aplikacji danych.

Hex upraszcza łączenie się z bazami danych i wykonywanie zapytań.

Kaggle

Kaggle oferuje oparte na sieci środowisko notatników Jupyter, które wspiera powtarzalność i współpracę.

Notatniki Kaggle są świetnym sposobem na prezentację projektów z zakresu analizy danych i budowanie portfolio bezpośrednio w przeglądarce.

Notatniki Kaggle

Kaggle oferuje dwa rodzaje notatników:

Skrypty: Mogą to być skrypty w Pythonie lub R. Dla użytkowników R dostępny jest również skrypt RMarkdown.

Notatniki: Środowisko notebooków Jupyter z dostępem do akceleratorów sprzętowych i zbiorów danych.

Interfejs notatnika ułatwia zarządzanie zbiorami danych i akceleratorami sprzętowymi. Po opublikowaniu notatnika na Kaggle, inni użytkownicy mogą go interaktywnie uruchomić w przeglądarce.

Możesz korzystać ze zbiorów danych hostowanych na Kaggle lub z zestawów danych z konkursów.

Udział w konkursach Kaggle pomoże Ci szybko rozwinąć swoje umiejętności. Ten film pomoże Ci zacząć przygodę z Kaggle.

Databricks Notebooks

Databricks Notebooks to kolejne narzędzie do współpracy w analizie danych.

Podobnie jak większość omówionych do tej pory notatników, Databricks obsługuje dostęp do różnych źródeł danych, umożliwia interaktywną wizualizację i współpracę w czasie rzeczywistym.

Databricks Notebooks

▶ Zobacz ten film, aby dowiedzieć się więcej o Databricks Notebooks.

Unikatowe cechy Databricks Notebooks:

• Kokpity danych zasilane przez Spark.
• Harmonogram zadań do uruchamiania potoków danych na dużą skalę.
• Przepływy pracy notebooków dla wieloetapowych procesów.
• Łączenie notebooków z klastrami w celu przyspieszenia przetwarzania.
• Integracja z Tableau, Looker, PowerBI i innymi narzędziami.

CoCalc

CoCalc zapewnia środowisko notebooków Jupyter, które jest szczególnie przydatne w środowisku akademickim. Oprócz standardowych funkcji Jupyter, CoCalc oferuje zintegrowany system zarządzania kursami.

CoCalc Jupyter Notebook

Cechy CoCalc, które sprawiają, że jest przydatny w nauczaniu nauki o danych:

• Gromadzenie wszystkich plików z pracami studentów.
• Automatyczna ocena prac uczniów za pomocą NBGrader.
• Wsparcie dla języków Python, R i Julia.

Observable

Observable Notebook to kolejna platforma współpracy dla zespołów analizujących dane.

Pod hasłem „Odkrywaj, analizuj i wyjaśniaj dane. Jako zespół”, Observable dąży do łączenia analityków, programistów i decydentów, ułatwiając efektywną współpracę.

Observable Notebook

Cechy Observable:

• Rozwidlanie istniejących projektów, aby rozpocząć pracę przy minimalnej konfiguracji.
• Komponenty wizualizacji i interfejsu użytkownika ułatwiające eksplorację danych.
• Publikowanie i eksportowanie notatników, osadzanie kodu na stronach internetowych.
• Bezpieczne udostępnianie linków do współpracy.

Podsumowanie

Mamy nadzieję, że ten przegląd notatników do nauki danych okazał się pomocny. Dzięki tej liście możesz wybrać odpowiednie narzędzie do usprawnienia współpracy w zespołach i między nimi. Właściwe narzędzia mogą znacząco zwiększyć efektywność pracy zespołowej!

Od analizy dużych zbiorów danych, po badania naukowe i powtarzalne projekty – istnieje wiele notatników do nauki o danych, które są dostosowane do różnorodnych potrzeb. Życzymy owocnej pracy zespołowej i wspólnej nauki!🤝