In dieser Liste finden Sie einige der besten Data-Science-Notebooks, um den Workflow Ihres Teams zu verbessern. Diese Data-Science-Notebooks ermöglichen eine bessere Zusammenarbeit und können Alternativen zum Jupyter-Notebook sein.
In diesem Leitfaden besprechen wir die Verwendung des klassischen Jupyter-Notebooks für Data-Science-Projekte. Und dann gehen wir andere Data-Science-Notebooks durch. Darüber hinaus werden wir auch die einzelnen Funktionen dieser Notebooks aufzählen.
Lassen Sie uns für all dies und mehr loslegen.
Inhaltsverzeichnis
Jupyter Notebook für Data Science
Jupyter-Notizbuch ist eine interaktive webbasierte Plattform, die in Data-Science-Projekten verwendet wird. Neben der Bereitstellung von Kerneln für Programmiersprachen wie Python, Scala und R verfügen Jupyter-Notebooks über weitere wertvolle Funktionen.
Hier sind einige der Funktionen von Jupyter:
- Hinzufügen von mathematischen Gleichungen, Rich-Text und Medien
- Unterstützt die Datenerfassung, -bereinigung, -analyse und -visualisierung
- Erstellen und Interpretieren von Modellen für maschinelles Lernen
Wir haben auch einen Leitfaden zu Jupyter-Notebooks für Data Science zusammengestellt. Es führt Sie durch die Funktionen des Jupyter-Notebooks und hilft Ihnen beim Einrichten Ihrer Arbeitsumgebung.
Wenn Sie jedoch mit der Skalierung beginnen und als Team an großen Data-Science-Projekten arbeiten, möchten Sie vielleicht auch nach anderen Alternativen suchen.
Lassen Sie uns nun andere datenwissenschaftliche Notizbücher durchgehen, die Sie in Betracht ziehen könnten. Sie bieten die gleichen Funktionen wie das Jupyter-Notebook, erleichtern darüber hinaus aber auch die nahtlose Zusammenarbeit und bieten mehr Flexibilität und Anpassungsmöglichkeiten.
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Gehen Sie zu den folgenden Abschnitten, um mehr zu erfahren.
Deepnote
Deepnote ist eine Cloud-basierte Jupyter-Notebook-Umgebung. Es wurde entwickelt, um Data-Science-Teams eine effektive Zusammenarbeit zu ermöglichen.
Sie können kostenlos loslegen und als Einzelperson mit dem Aufbau Ihres Data-Science-Portfolios beginnen. Oder Sie arbeiten im Team.
Lassen Sie uns nun einige der nützlichen Funktionen von Deepnote auflisten:
- Bereitstellen zum Abfragen von Daten mit SQL aus BigQuery, Snowflake und PostgreSQL
- Verwendung von SQL und Python in derselben Notebook-Oberfläche, ohne dass Apps gewechselt werden müssen
- Unterstützung für beliebte Programmiersprachen wie Python, Julia und R
- Unterstützung für Deep-Learning-Frameworks wie PyTorch und TensorFlow
- Funktionen, um die Reproduzierbarkeit im gesamten Team sicherzustellen, indem benutzerdefinierte Umgebungen erstellt oder vorhandene Umgebungen aus DockerHub importiert werden
Apache Zeppelin
Apache Zeppelin ist ein webbasiertes Notebook zur Durchführung interaktiver und kollaborativer Datenanalysen im Browser. Diese Notebooks eignen sich gut für die Durchführung von Big-Data-Analysen im Team.
Hier ein Überblick über die Features von Apache Zeppelin Notebooks:
- Mehrzweck-Notebook, das für alle Phasen der Data-Science-Pipeline verwendet werden kann
- Unterstützung für mehrere Sprachen und Frameworks wie Python, SQL, R, Shell, Apache Spark und Apache Flink
- Integrierte Apache Spark-Integration für Big-Data-Analysen
- Bereitstellung zur Erstellung dynamischer Eingabeformulare
Modus Notizbücher
Modus Notizbücher ist ein Flaggschiffprodukt von Mode Analytics, und Sie können teamübergreifend zusammenarbeiten und gleichzeitig Best Practices im Data Storytelling befolgen.
In den meisten Data-Science-Projekten umfasst die Datenerfassungsphase das Abfragen von Datenbanken, um die erforderlichen Daten abzurufen. Mit Mode Notebooks können Sie Daten aus verbundenen Datenquellen mit SQL abfragen.
Modus Notebooks für Data Science
Einige nützliche Funktionen von Mode-Notizbüchern sind:
- Bereitstellung zum Schreiben von SQL in Abfragedatenbanken
- Durchführen einer Datenanalyse der abgerufenen Daten
- Erweiterung bestehender Analysen mit Mode Notebooks
- Gemeinsam nutzbare Python- und R-Notebooks erstellen
Zusammenfassend sind Modus-Notebooks eine gute Wahl, wenn Ihr Arbeitsablauf mit dem Schreiben von SQL-Abfragen beginnt. Und dann können Sie die Analyse mit Python und R erweitern.
JetBrains-Datenlore
Datalore von JetBrains bietet auch eine robuste Jupyter-Notebook-Umgebung für die Data-Science-Anforderungen Ihres Teams.
An der Entwicklungsfront enthält Datalore Funktionen zur Codierungsunterstützung – mit einem intelligenten Code-Editor. Außerdem können Teams mit mehreren Datenquellen arbeiten. Darüber hinaus gibt es erweiterte Funktionen für die Zusammenarbeit und Berichterstellung.
JetBrains Datalore-Notizbuch
Hier ist ein umfassender Überblick über die Funktionen von Datalore:
- Programmierumgebung für Sprachen wie Python, Scala und SQL
- Arbeiten mit unterschiedlichen Datenquellen sowie Hochladen von Daten und Dateien in die Cloud
- Montage des S3-Buckets in der Notebook-Umgebung
- Berichterstattung und Organisation der Arbeit des Teams in Arbeitsbereichen
- Prüfpunkte hinzufügen, um zu früheren Versionen zurückzukehren
- Zusammenarbeit mit Teammitgliedern
- Einbetten von Datalore-Zellen in Social-Media-Websites, interaktive Diagramme, Veröffentlichungen und mehr
Google Colab
Google Colab von Google Research ist eine webbasierte Jupyter-Notebook-Umgebung, auf die über den Browser mit einem kostenlosen Google-Konto zugegriffen werden kann. Wenn Sie ein Data-Science-Enthusiast sind, kann Google Colab eine großartige Möglichkeit sein, mit der Erstellung von Projekten zu beginnen.
Google Colab für Data Science
Nutzen Sie Colab bereits für Ihre Data-Science-Projekte? Wenn ja, sehen Sie sich dieses Video-Tutorial an, in dem die coolen Funktionen von Colab beschrieben werden, die Sie verwenden sollten.
Google Colab hat auch die folgenden hervorstechenden Merkmale:
- Importieren von Daten und Dateien aus verschiedenen Quellen
- Automatisches Speichern von Notizbüchern auf Google Drive
- Integration mit GitHub zur Erleichterung der Versionskontrolle
- Datenwissenschaftliche Bibliotheken wie scikit-learn, Pandas und PyTorch vorinstalliert
- GPU-Zugriff bis zu einem bestimmten Limit im kostenlosen Kontingent – mit Colab Pro-Abonnement für erweiterten Zugriff auf Rechenressourcen
Nächstes Journal
Nächstes Journal ist ein weiteres kollaboratives Data-Science-Notizbuch. In Data-Science-Projekten und der Forschung zum maschinellen Lernen ist die Reproduzierbarkeit über Maschinen mit unterschiedlichen Betriebssystemen und Hardwarekonfigurationen hinweg eine Herausforderung.
Mit dem Slogan „Das Notizbuch für reproduzierbare Forschung“ erleichtert Nextjournal die Zusammenarbeit in Echtzeit mit einem Schwerpunkt auf Reproduzierbarkeit.
Nextjournal für reproduzierbare Forschung
Im Folgenden sind einige der einzigartigen Funktionen von Nextjournal aufgeführt:
- Erstellen und Freigeben des gesamten Dateisystems als Docker-Image
- Docker-Container, die von einer separaten Anwendung orchestriert werden
- Möglichkeit, mehrere Programmiersprachen in einer einzigen Laufzeit zu verwenden
- Bash-Umgebung für Installationen während des Projekts
- GPU-Unterstützung mit minimaler notwendiger Einrichtung
Wenn Sie also Ergebnisse aus einer Forschungsarbeit zum maschinellen Lernen reproduzieren möchten, könnte Nextjournal Ihre ideale Wahl sein.
Zählen
Zählen bietet ein Data-Science-Notizbuch mit zusätzlicher Flexibilität für die Anpassung. Mit Count-Notebooks können Sie die Ergebnisse Ihrer Datenanalyse wahlweise als KPI-Berichte, detaillierte Berichte oder als interne Apps präsentieren.
Das Designziel von Count ist es, die Zusammenarbeit von Datenteams zu verändern. Ihre Vision ist es, eine kollaborative Datenplattform bereitzustellen, die Analysten mit Stakeholdern verbindet.
Notizbücher zählen
Die Flaggschiff-SQL-Notebooks von Count haben die folgenden Funktionen:
- Nahtlose Integration mit mehreren Datenbanken
- Erstellen Sie schnellere Abfragen, indem Sie eine Verbindung zu mehreren Datenbanken wie BigQuery, PostgreSQL und MySQL herstellen
- Bietet Datenvisualisierung für unterwegs
Verhexen
Verhexen ist eine weitere Jupyter-Alternative, die einen kollaborativen Datenarbeitsbereich und eine kollaborative Notebook-Schnittstelle für Python und SQL bietet. Und ermöglicht es Teams, in Data-Science-Projekten schneller von der Ideenfindung zur Analyse zu gelangen.
Hex – Ein kollaborativer Datenarbeitsbereich
Zu den Funktionen von Hex-Notizbüchern gehören:
- Durchsuchen von Datenbankschemata
- Schreiben von SQL-Abfragen und Ausführen von Datenanalysen für Datenrahmen
- Zusammenarbeit in Echtzeit, Versionskontrolle und Codevervollständigung
- Big-Data-Integration mit Snowflake, BigQuery und RedShift
- Veröffentlichung von Analysen als interaktive Daten-Apps
Daher können Sie Hex verwenden, um die Verbindung zu Datenbanken und Abfragen von ihnen zu vereinfachen.
Kaggle
Kaggle bietet auch eine webbasierte Jupyter-Notebook-Umgebung, die darauf ausgelegt ist, reproduzierbare und kollaborative Analysen zu gewährleisten.
Diese Notizbücher können eine großartige Möglichkeit sein, Ihre Data-Science-Projekte zu präsentieren. Es ist auch hilfreich beim Aufbau eines Portfolios von Data-Science-Projekten direkt im Browser.
Kaggle-Notizbücher
Kaggle bietet die folgenden zwei Geschmacksrichtungen an:
Über die Notebook-Oberfläche können Sie Datensätze und Hardwarebeschleuniger verwalten. Sobald Sie ein Notebook auf Kaggle veröffentlichen, können alle Community-Mitglieder Ihr Notebook interaktiv im Browser ausführen.
Sie können alle auf Kaggle gehosteten Datensätze oder Datensätze von Wettbewerben verwenden.
Teilnehmen an Kaggle-Wettbewerbe wird Ihnen dabei helfen, Ihre Data-Science-Fähigkeiten umso schneller zu verbessern. Hier ist ein Video-Tutorial zu den ersten Schritten mit Kaggle.
Databricks-Notebooks
Databricks-Notizbücher sind ebenfalls kollaborative Data-Science-Notebooks.
Wie die meisten anderen Data-Science-Notebooks, die wir bisher gesehen haben, unterstützen diese Notebooks auch den Zugriff auf verschiedene Datenquellen. Darüber hinaus ermöglichen sie auch eine interaktive Datenvisualisierung und unterstützen mehrere Programmiersprachen.
Darüber hinaus unterstützen Databricks-Notebooks auch die gemeinsame Dokumenterstellung und Versionskontrolle in Echtzeit.
Databricks-Notebooks
▶ Sehen Sie sich dieses Video-Tutorial an, um mit Databricks-Notebooks zu beginnen.
Im Folgenden sind einige einzigartige Merkmale dieser Notebooks aufgeführt:
- Spark-basierte Daten-Dashboards
- Job-Scheduler zum Ausführen von Datenpipelines im großen Maßstab
- Notebook-Workflows für mehrstufige Pipelines
- Notebooks mit Clustern verbinden, um die Datenverarbeitung zu beschleunigen
- Integration mit Tableau, Looker, PowerBI und mehr
CoCalc
CoCalc bietet eine Jupyter-Notebook-Umgebung, die in akademischen Anwendungsfällen glänzt. Zusätzlich zu den Funktionen des klassischen Jupyter-Notebooks bietet CoCalc ein integriertes Kursverwaltungssystem.
CoCalc Jupyter-Notizbuch
Lassen Sie uns einige der Funktionen von CoCalc aufzählen, die es für den Unterricht in Data Science geeignet machen und gleichzeitig die Echtzeitsynchronisierung erleichtern.
- Sammeln aller Dateien von Schülereinreichungen
- Automatische Benotung der Schülerbeiträge mit NBGrader
- Kernel für Python, R Statistical Software und Julia, die in der Wissenschaft weit verbreitet sind
Beobachtbar
Beobachtbares Notizbuch ist eine weitere kollaborative Plattform für Data-Science-Teams.
Unter dem Motto „Erkunden, analysieren und erklären Sie Daten. Als Team“ möchte Observable Datenanalysten, Entwickler und Entscheidungsträger zusammenbringen. Es erleichtert auch die nahtlose Zusammenarbeit zwischen Teams.
Beobachtbares Notizbuch
Und die folgenden sind einige der coolen Funktionen, die das Observable-Notebook bietet:
- Forking bestehender Projekte, um mit minimalem Setup sofort loszulegen
- Visualisierungs- und UI-Komponenten zur einfacheren Untersuchung von Daten
- Veröffentlichen und Exportieren von Notizbüchern und Einbetten von Code in Webseiten
- Sichere Linkfreigabe für die Zusammenarbeit
Zusammenfassen
Ich hoffe, Sie fanden diese Liste mit datenwissenschaftlichen Notizbüchern hilfreich. Wenn Sie eine bessere Zusammenarbeit innerhalb und zwischen Teams erleichtern möchten, haben Sie jetzt eine Liste mit Data-Science-Notebooks zur Auswahl. Darüber hinaus hilft das richtige Tooling den Teams dabei, effektiv zusammenzuarbeiten!
Von der Big-Data-Analyse über die Wissenschaft bis hin zur reproduzierbaren Forschung – Sie haben datenwissenschaftliche Notizbücher, die für viele Anwendungsfälle maßgeschneidert sind. Frohe Teamarbeit und kollaborative Datenwissenschaft!🤝