12 найкращих блокнотів для спільної обробки даних [Jupyter Alternatives]

| | 0 Comments| 2:18 AM
Categories:

У цьому списку ви знайдете деякі з найкращих блокнотів для обробки даних, які прискорять робочий процес вашої команди. Ці блокноти з вивчення даних сприяють кращій співпраці та можуть бути альтернативою блокноту Jupyter.

У цьому посібнику ми обговоримо використання класичного блокнота Jupyter для наукових проектів. А потім ми розглянемо інші блокноти з вивчення даних. Крім того, ми також перерахуємо всі функції цих ноутбуків.

Для всього цього та іншого давайте почнемо.

Jupyter Notebook for Data Science

Зошит Юпітер це інтерактивна веб-платформа, яка використовується в наукових проектах даних. Окрім надання ядер для таких мов програмування, як Python, Scala та R, ноутбуки Jupyter мають інші цінні функції.

Ось кілька особливостей Юпітера:

  • Додавання математичних рівнянь, форматованого тексту та медіа
  • Підтримує збір, очищення, аналіз і візуалізацію даних
  • Побудова та інтерпретація моделей машинного навчання

Ми також склали посібник із ноутбуків Jupyter для науки про дані. Він ознайомить вас із функціями ноутбука Jupyter і допоможе налаштувати робоче середовище.

Однак, коли ви починаєте масштабувати та працювати над великими науковими проектами в команді, ви також можете розглянути інші альтернативи.

Давайте тепер розглянемо інші блокноти для вивчення даних, які ви можете розглянути. Вони надають ті самі функції, що й ноутбук Jupyter, і, крім того, вони також сприяють безперебійній співпраці та забезпечують більшу гнучкість і налаштування.

Якщо вам цікаво вивчати Python і Jupyter, перегляньте це Курс Udemy.

Перейдіть до наступних розділів, щоб дізнатися більше.

Deepnote

Deepnote це хмарне середовище для ноутбуків Jupyter. Його розроблено, щоб дозволити командам із дослідження даних ефективно співпрацювати.

Ви можете розпочати роботу безкоштовно та почати створювати своє портфоліо наукових даних як окрема особа. Або ви можете працювати як частина команди.

Тепер давайте перерахуємо деякі корисні функції Deepnote:

  • Можливість запитувати дані за допомогою SQL із BigQuery, Snowflake і PostgreSQL
  • Використання SQL і Python в одному інтерфейсі ноутбука без необхідності перемикання програм
  • Підтримка популярних мов програмування, таких як Python, Julia та R
  • Підтримка фреймворків глибокого навчання, таких як PyTorch і TensorFlow
  • Функції для забезпечення відтворюваності в команді шляхом створення власних середовищ або імпорту існуючого середовища з DockerHub

Апач Цепелін

Апач Цепелін це веб-ноутбук для виконання інтерактивної та спільної аналітики даних у браузері. Ці ноутбуки добре підходять для командного аналізу великих даних.

Ось огляд функцій ноутбуків Apache Zeppelin:

  • Багатоцільовий ноутбук, який можна використовувати на всіх етапах обробки даних
  • Підтримка кількох мов і фреймворків, таких як Python, SQL, R, Shell, Apache Spark і Apache Flink
  • Вбудована інтеграція Apache Spark для аналізу великих даних
  • Можливість створення динамічних форм введення
  6 найкращих оглядів у 2020 році

Режим Блокноти

Режим Блокноти є флагманським продуктом Mode Analytics, і ви можете співпрацювати між командами, дотримуючись передових практик у розповіді даних.

У більшості наукових проектів етап збору даних включає запити до баз даних для отримання необхідних даних. Режим Notebooks дозволяє запитувати дані з підключених джерел даних за допомогою SQL.

Ноутбуки режиму для науки про дані

Деякі корисні функції ноутбуків Mode включають:

  • Можливість запису SQL для запитів до баз даних
  • Виконання аналізу отриманих даних
  • Розширення існуючого аналізу за допомогою режиму Notebooks
  • Створення спільних блокнотів Python і R

Підводячи підсумок, блокноти Mode — чудовий вибір, якщо ваш робочий процес починається з написання запитів SQL. А потім ви можете розширити аналіз за допомогою Python і R.

JetBrains Datalore

Datalore від JetBrains також пропонує надійне середовище для ноутбуків Jupyter для потреб вашої команди в галузі обробки даних.

На фронті розробки Datalore містить функції для допомоги в кодуванні з інтелектуальним редактором коду. Це також дозволяє командам працювати з кількома джерелами даних. Крім того, є розширені функції для співпраці та звітування.

Ноутбук JetBrains Datalore

Ось вичерпний огляд функцій Datalore:

  • Середовище програмування для таких мов, як Python, Scala та SQL
  • Робота з різними джерелами даних, а також завантаження даних і файлів у хмару
  • Монтаж відра S3 в середовищі ноутбука
  • Звітування та організація роботи команди в робочих областях
  • Додавання контрольних точок для повернення до попередніх версій
  • Співпраця з членами команди
  • Вбудовування комірок Datalore у сайти соціальних мереж, інтерактивні сюжети, публікації тощо

Google Colab

Google Colab від дослідження Google – це веб-середовище для ноутбуків Jupyter, і воно доступне з веб-переглядача за допомогою безкоштовного облікового запису Google. Якщо ви ентузіаст науки про дані, Google Colab може стати чудовим способом розпочати створення проектів.

Google Colab для науки про дані

Ви вже використовуєте Colab для своїх проектів з обробки даних? Якщо так, перегляньте цей відеопосібник із описом цікавих функцій Colab, якими вам слід користуватися.

Google Colab також має такі основні функції:

  • Імпорт даних і файлів з різних джерел
  • Автоматичне збереження записників на диск Google
  • Інтеграція з GitHub для полегшення контролю версій
  • Наукові бібліотеки даних, такі як scikit-learn, pandas і PyTorch, попередньо встановлено
  • Доступ до графічного процесора до певного ліміту на безкоштовному рівні — з Підписка на Colab Pro для розширеного доступу до обчислювальних ресурсів

Nextjournal

Nextjournal це ще один блокнот для спільної роботи з науковими даними. У наукових проектах даних і дослідженнях машинного навчання відтворюваність на машинах з різними операційними системами та апаратними конфігураціями є складною.

  Отримуйте сповіщення про нову гру Google Doodle

Зі слоганом «Блокнот для відтворюваних досліджень» Nextjournal сприяє співпраці в реальному часі з акцентом на відтворюваності.

Nextjournal for Reproducible Research

Нижче наведено деякі унікальні функції Nextjournal:

  • Створення та надання спільного доступу до всієї файлової системи як образу докера
  • Докер-контейнери, керовані окремою програмою
  • Можливість використання кількох мов програмування в одному середовищі виконання
  • Середовище Bash для встановлення під час проекту
  • Підтримка GPU з мінімальними необхідними налаштуваннями

Отже, якщо ви хочете відтворити результати дослідницької роботи з машинного навчання, Nextjournal може стати вашим ідеальним вибором.

Рахувати

Рахувати пропонує блокнот з науковими даними з додатковою гнучкістю для налаштування. За допомогою блокнотів Count ви можете вибрати представлення результатів аналізу даних у вигляді звітів KPI, детальних звітів або у вигляді внутрішніх програм.

Мета дизайну Count — змінити спосіб спільної роботи груп даних. Їх бачення полягає в створенні спільної платформи даних, яка з’єднує аналітиків із зацікавленими сторонами.

Граф Зошити

Флагманські блокноти SQL Count мають такі функції:

  • Повна інтеграція з кількома базами даних
  • Створення швидших запитів шляхом підключення до кількох баз даних, таких як BigQuery, PostgreSQL і MySQL
  • Забезпечує візуалізацію даних на ходу

Hex

Hex — це ще одна альтернатива Jupyter, яка пропонує робочий простір для спільної роботи з даними, а також інтерфейс блокнота для спільної роботи як для Python, так і для SQL. І дозволяє командам швидше переходити від ідеї до аналізу в наукових проектах даних.

Hex – робоча область даних для спільної роботи

Деякі функції блокнотів Hex включають:

  • Перегляд схем бази даних
  • Написання SQL-запитів і виконання аналізу даних на кадрах даних
  • Співпраця в реальному часі, контроль версій і доповнення коду
  • Інтеграція великих даних із Snowflake, BigQuery та RedShift
  • Публікація аналізу як інтерактивних програм для даних

Таким чином, ви можете використовувати Hex для спрощення підключення до баз даних і запитів до них.

Kaggle

Kaggle також пропонує веб-середовище блокнота Jupyter, розроблене для забезпечення відтворюваного та спільного аналізу.

Ці блокноти можуть стати чудовим способом продемонструвати ваші проекти з обробки даних. Це також корисно для створення портфоліо проектів із науки про дані безпосередньо з браузера.

Блокноти Kaggle

Kaggle пропонує наступні два смаки:

  • Сценарії: Сценарії можуть бути сценаріями Python або R. Якщо ви користуєтеся R, ви також можете скористатися додатковим сценарієм RMarkdown.
  • Ноутбуки: Ноутбуки забезпечують середовище для ноутбуків Jupyter у браузері з доступом до апаратних прискорювачів, наборів даних тощо.
  •   Як переконатися, що камера або об’єктив працюють належним чином перед покупкою

    Інтерфейс ноутбука дозволяє керувати наборами даних і апаратними прискорювачами. Щойно ви опублікуєте блокнот на Kaggle, усі учасники спільноти зможуть запустити ваш блокнот у веб-переглядачі в інтерактивному режимі.

    Ви можете використовувати всі набори даних, розміщені на Kaggle, або набори даних зі змагань.

    Беручи участь у Змагання Kaggle допоможе вам ще швидше вдосконалити свої навички в галузі обробки даних. Ось відеоінструкція з початку роботи з Kaggle.

    Блокноти Databricks

    Блокноти Databricks також є блокнотами для спільної роботи з науковими даними.

    Як і більшість інших блокнотів з науковими даними, які ми бачили досі, ці блокноти також підтримують доступ до різних джерел даних. Крім того, вони також дозволяють інтерактивну візуалізацію даних і підтримують кілька мов програмування.

    Крім того, ноутбуки Databricks також підтримують співавторство в реальному часі та контроль версій.

    Блокноти Databricks

    ▶ Перегляньте цей відеоурок, щоб розпочати роботу з ноутбуками Databricks.

    Нижче наведено кілька унікальних особливостей цих ноутбуків:

    • Панелі даних на базі Spark
    • Планувальник завдань для запуску конвеєрів даних у масштабі
    • Блокнот робочих процесів для багатоступеневих конвеєрів
    • Підключення ноутбуків до кластерів для прискорення обчислень
    • Інтеграція з Tableau, Looker, PowerBI тощо

    CoCalc

    CoCalc забезпечує середовище блокнота Jupyter, яке сяє в академічних випадках використання. Окрім функцій класичного блокнота Jupyter, CoCalc надає інтегровану систему керування курсами.

    Блокнот CoCalc Jupyter

    Давайте перерахуємо деякі функції CoCalc, які роблять його придатним для навчання даних, а також сприяють синхронізації в реальному часі.

    • Збір усіх файлів із робіт студентів
    • Автоматичне виставлення оцінок студентам за допомогою NBGrader
    • Ядра для Python, R Statistical Software і Julia, які широко використовуються в наукових колах

    Спостережувані

    Спостережливий блокнот це ще одна спільна платформа для команд наукових даних.

    Зі слоганом «Досліджуйте, аналізуйте та пояснюйте дані. Як команда“, Observable має на меті об’єднати аналітиків даних, розробників і осіб, які приймають рішення. Це також сприяє безперебійній співпраці між командами.

    Обсервований блокнот

    Нижче наведено деякі цікаві функції, які пропонує ноутбук Observable:

    • Розгалуження існуючих проектів, щоб почати роботу відразу з мінімальними налаштуваннями
    • Компоненти візуалізації та інтерфейсу користувача для легшого дослідження даних
    • Публікація та експорт блокнотів, а також вбудовування коду на веб-сторінки
    • Безпечний обмін посиланнями для співпраці

    Підводячи підсумки

    Сподіваюся, цей список зошитів з науки про дані був для вас корисним. Якщо ви хочете сприяти кращій співпраці всередині та між командами, тепер у вас є список блокнотів для обробки даних. Крім того, наявність відповідних інструментів допомагає командам ефективно співпрацювати!

    Від аналізу великих даних до академічних і відтворюваних досліджень — у вас є блокноти з науковими даними, створені спеціально для багатьох випадків використання. Щасливої ​​командної роботи та спільної науки про дані!🤝