У цьому огляді представлені деякі з найкращих блокнотів для аналізу даних, що сприяють прискоренню робочого процесу вашої команди. Ці інструменти для обробки даних покращують співпрацю та можуть слугувати альтернативою Jupyter Notebook.
У цьому матеріалі ми спочатку розглянемо використання класичного Jupyter Notebook для дослідницьких проєктів, а потім перейдемо до огляду інших блокнотів для аналізу даних. Також, ми детально перелічимо їх основні можливості.
Отже, почнемо.
Jupyter Notebook для аналізу даних
Jupyter Notebook – це інтерактивна веб-платформа, яка активно використовується в наукових проєктах, пов’язаних з даними. Окрім підтримки ядер для різних мов програмування, таких як Python, Scala та R, Jupyter Notebook має низку інших цінних функцій.
Ось декілька ключових можливостей Jupyter:
- Можливість додавати математичні вирази, форматизований текст та медіаконтент.
- Підтримка процесів збору, очищення, аналізу та візуалізації даних.
- Побудова та інтерпретація моделей машинного навчання.
Ми також підготували детальний посібник з використання Jupyter Notebook для обробки даних, де ви зможете ознайомитися з усіма його функціями та налаштуванням робочого середовища.
Проте, коли ви масштабуєте свої проєкти та працюєте над великими науковими дослідженнями в команді, ви можете розглянути інші альтернативні рішення.
Давайте розглянемо інші блокноти для аналізу даних, які можуть вам підійти. Вони мають ті ж самі функції, що й Jupyter Notebook, але додатково забезпечують кращу співпрацю, більшу гнучкість та налаштування.
Якщо вас цікавить вивчення Python та Jupyter, рекомендуємо звернути увагу на цей курс на Udemy.
У наступних розділах ми розглянемо ці альтернативи детальніше.
Deepnote
Deepnote – це хмарна платформа для роботи з Jupyter Notebook. Вона розроблена спеціально для ефективної спільної роботи команд, які займаються аналізом даних.
Ви можете почати працювати безкоштовно і створювати своє портфоліо з обробки даних як незалежний спеціаліст або як частина команди.
Розглянемо деякі корисні функції Deepnote:
- Можливість запитувати дані за допомогою SQL з BigQuery, Snowflake та PostgreSQL.
- Використання SQL та Python в одному інтерфейсі блокнота без необхідності перемикання між програмами.
- Підтримка таких популярних мов програмування, як Python, Julia та R.
- Підтримка фреймворків глибокого навчання, таких як PyTorch та TensorFlow.
- Можливість забезпечити відтворюваність роботи в команді за рахунок створення власних середовищ або імпорту існуючого середовища з DockerHub.
Apache Zeppelin
Apache Zeppelin – це веб-блокнот, призначений для інтерактивної та спільної аналітики даних у веб-браузері. Ці блокноти чудово підходять для командної обробки великих обсягів даних.
Огляд можливостей Apache Zeppelin:
- Універсальний блокнот, який можна застосовувати на всіх етапах обробки даних.
- Підтримка багатьох мов та фреймворків, таких як Python, SQL, R, Shell, Apache Spark та Apache Flink.
- Інтегрована підтримка Apache Spark для аналізу великих даних.
- Можливість створення динамічних форм введення.
Mode Notebooks
Mode Notebooks є головним продуктом компанії Mode Analytics, що забезпечує можливості спільної роботи між командами з використанням кращих практик візуалізації даних.
У більшості наукових проєктів етап збору даних передбачає надсилання запитів до баз даних для отримання необхідної інформації. Mode Notebooks дозволяє запитувати дані з підключених джерел даних за допомогою SQL.
Ноутбуки Mode для обробки даних
Деякі з ключових функцій Mode Notebooks:
- Можливість записувати SQL-запити до баз даних.
- Аналіз отриманих даних.
- Розширення наявного аналізу за допомогою Mode Notebooks.
- Створення спільних блокнотів на Python та R.
Отже, Mode Notebooks – чудовий вибір, якщо ваш робочий процес починається зі створення SQL-запитів, а потім ви розширюєте аналіз за допомогою Python та R.
JetBrains Datalore
Datalore від JetBrains пропонує потужне середовище для Jupyter Notebook для потреб вашої команди в обробці даних.
Datalore має інтелектуальний редактор коду, що сприяє розробці. Він дозволяє командам працювати з різними джерелами даних, а також пропонує розширені можливості для спільної роботи та створення звітів.
Блокнот JetBrains Datalore
Огляд основних можливостей Datalore:
- Середовище програмування для таких мов, як Python, Scala та SQL.
- Робота з різними джерелами даних, а також завантаження даних та файлів у хмару.
- Можливість монтування S3-відра в середовищі блокнота.
- Створення звітів та організація роботи команди у робочих просторах.
- Додавання контрольних точок для повернення до попередніх версій.
- Можливість спільної роботи з членами команди.
- Вбудовування осередків Datalore на веб-сайти, інтерактивні історії, публікації тощо.
Google Colab
Google Colab від Google Research – це веб-середовище для Jupyter Notebook, доступне через веб-браузер за допомогою безкоштовного облікового запису Google. Якщо ви захоплюєтесь обробкою даних, Google Colab може бути чудовим варіантом для початку реалізації проєктів.
Google Colab для обробки даних
Ви вже використовуєте Colab для своїх проєктів? Якщо так, то подивіться це відео з описом цікавих функцій Colab, якими варто користуватися.
Основні можливості Google Colab:
- Імпорт даних та файлів з різних джерел.
- Автоматичне збереження блокнотів на Google Диск.
- Інтеграція з GitHub для зручного контролю версій.
- Попередньо встановлені наукові бібліотеки, такі як scikit-learn, pandas та PyTorch.
- Доступ до графічного процесора (GPU) з певними обмеженнями на безкоштовному рівні, а також можливість підписки на Colab Pro для розширеного доступу до обчислювальних ресурсів.
Nextjournal
Nextjournal – це ще один інструмент для спільної роботи над науковими даними. Відтворюваність результатів на різних машинах із різними операційними системами та апаратними конфігураціями є складною задачею в наукових дослідженнях та проєктах машинного навчання.
Nextjournal позиціонує себе як “Блокнот для відтворюваних досліджень” та сприяє співпраці в реальному часі з акцентом на відтворюваності.
Nextjournal для відтворюваних досліджень
Унікальні функції Nextjournal:
- Створення та обмін усією файловою системою у вигляді Docker-образу.
- Управління Docker-контейнерами за допомогою окремої програми.
- Можливість використання кількох мов програмування в одному середовищі виконання.
- Середовище Bash для налаштування під час проєкту.
- Підтримка GPU з мінімальним налаштуванням.
Якщо ви хочете відтворити результати досліджень машинного навчання, Nextjournal – чудовий вибір.
Count
Count пропонує блокнот для обробки даних із додатковою гнучкістю налаштування. За допомогою Count ви можете представити результати аналізу даних у вигляді звітів KPI, детальних звітів або у вигляді внутрішніх додатків.
Основна мета Count – змінити підхід команд до спільної роботи з даними. Компанія прагне створити спільну платформу, яка поєднує аналітиків з усіма зацікавленими сторонами.
Блокноти Count
Основні функції SQL-блокнотів Count:
- Повна інтеграція з різними базами даних.
- Можливість створювати швидкі запити через підключення до декількох баз даних, таких як BigQuery, PostgreSQL та MySQL.
- Візуалізація даних у режимі реального часу.
Hex
Hex – ще одна альтернатива Jupyter, що пропонує робочий простір для командної роботи з даними, а також інтерфейс блокнота для співпраці як з Python, так і з SQL. Він допомагає командам швидше переходити від ідеї до аналізу в наукових проєктах.
Hex – робочий простір для співпраці з даними
Функції блокнотів Hex:
- Перегляд схем баз даних.
- Створення SQL-запитів та аналіз даних на dataframes.
- Співпраця в реальному часі, контроль версій та автодоповнення коду.
- Інтеграція великих даних із Snowflake, BigQuery та RedShift.
- Публікація аналізу у вигляді інтерактивних додатків для роботи з даними.
Таким чином, Hex дозволяє спростити підключення до баз даних та запити до них.
Kaggle
Kaggle також пропонує веб-середовище Jupyter Notebook для відтворюваного та спільного аналізу.
Ці блокноти – чудовий спосіб продемонструвати ваші проєкти з обробки даних. Це корисно для створення портфоліо проєктів безпосередньо у веб-браузері.
Блокноти Kaggle
Kaggle пропонує два варіанти:
- Сценарії: Сценарії на Python або R. Якщо ви використовуєте R, ви також можете використовувати додатковий сценарій RMarkdown.
- Блокноти: Блокноти забезпечують середовище Jupyter Notebook у браузері з доступом до апаратних прискорювачів, наборів даних тощо.
Інтерфейс блокнота дозволяє керувати наборами даних та апаратними прискорювачами. Щойно ви опублікуєте блокнот на Kaggle, будь-який учасник спільноти зможе запустити його у браузері в інтерактивному режимі.
Ви можете використовувати набори даних, розміщені на Kaggle, або набори даних із змагань.
Участь у змаганнях Kaggle допоможе вам покращити свої навички в галузі обробки даних. Перегляньте відеоінструкцію, щоб дізнатися, як почати працювати з Kaggle.
Блокноти Databricks
Блокноти Databricks також призначені для спільної роботи над науковими проєктами.
Як і більшість інших блокнотів, вони підтримують доступ до різних джерел даних. Крім того, вони дозволяють інтерактивно візуалізувати дані та підтримують різні мови програмування.
Блокноти Databricks також підтримують спільне створення у режимі реального часу та контроль версій.
Блокноти Databricks
▶ Подивіться відеоурок, щоб почати роботу з блокнотами Databricks.
Особливості цих блокнотів:
- Панелі даних на базі Spark.
- Планувальник завдань для запуску конвеєрів даних.
- Блокнот робочих процесів для багатоетапних конвеєрів.
- Підключення блокнотів до кластерів для прискорення обчислень.
- Інтеграція з Tableau, Looker, PowerBI тощо.
CoCalc
CoCalc пропонує середовище Jupyter Notebook, яке підходить для навчальних цілей. Окрім функцій класичного Jupyter Notebook, CoCalc надає інтегровану систему керування курсами.
Блокнот CoCalc Jupyter
Функції CoCalc, які роблять його придатним для навчання обробці даних та сприяють синхронізації в режимі реального часу:
- Збір усіх файлів із робіт студентів.
- Автоматичне оцінювання студентських робіт за допомогою NBGrader.
- Ядра для Python, R Statistical Software та Julia, які широко використовуються у наукових колах.
Observable
Observable Notebook – це ще одна платформа для спільної роботи команд, що займаються обробкою даних.
Зі слоганом “Досліджуйте, аналізуйте та пояснюйте дані. Як команда”, Observable прагне об’єднати аналітиків, розробників та осіб, які приймають рішення. Це також сприяє безперебійній співпраці між командами.
Observable Notebook
Основні функції Observable:
- Розгалуження існуючих проєктів для швидкого початку роботи з мінімальним налаштуванням.
- Компоненти візуалізації та інтерфейсу для легшого дослідження даних.
- Публікація та експорт блокнотів, а також вбудовування коду на веб-сторінки.
- Безпечний обмін посиланнями для співпраці.
Підсумки
Сподіваємося, цей огляд блокнотів для обробки даних був вам корисним. Якщо ви хочете покращити співпрацю всередині та між командами, тепер у вас є список інструментів для аналізу даних. Наявність відповідних інструментів допомагає командам працювати ефективніше.
Від аналізу великих даних до академічних та відтворюваних досліджень, існують спеціалізовані блокноти, розроблені для різних цілей. Бажаємо вам успішної командної роботи та спільного прогресу в обробці даних! 🤝