Ebben a listában megtalálja a legjobb adattudományi jegyzetfüzeteket, amelyek felpörgetik csapata munkafolyamatát. Ezek az adattudományi jegyzetfüzetek jobb együttműködést tesznek lehetővé, és a Jupyter notebook alternatívái lehetnek.
Ebben az útmutatóban a klasszikus Jupyter notebook adattudományi projektekhez való használatát tárgyaljuk. Aztán áttekintünk más adattudományi jegyzetfüzeteket. Ezenkívül felsoroljuk ezen notebookok mindegyik funkcióját.
Mindehhez és még sok máshoz kezdjük.
Tartalomjegyzék
Jupyter notebook adattudományhoz
Jupyter notebook egy interaktív webalapú platform, amelyet adattudományi projektekben használnak. Amellett, hogy rendszermagot biztosítanak olyan programozási nyelvekhez, mint a Python, Scala és R, a Jupyter notebookok más értékes tulajdonságokkal is rendelkeznek.
Íme néhány Jupyter funkció:
- Matematikai egyenletek, formázott szöveg és média hozzáadása
- Támogatja az adatgyűjtést, tisztítást, elemzést és megjelenítést
- Gépi tanulási modellek felépítése és értelmezése
Összeállítottunk egy útmutatót is a Jupyter notebookokhoz az adattudományhoz. Ez végigvezeti a Jupyter notebook funkcióin, és segít beállítani a munkakörnyezetet.
Amikor azonban elkezdi a méretezést és nagy adattudományi projekteken dolgozik csapatként, érdemes lehet más alternatívákat is megvizsgálni.
Most tekintsünk át más adattudományi jegyzetfüzeteket, amelyeket fontolóra vehet. Ugyanazokat a szolgáltatásokat nyújtják, mint a Jupyter notebook, emellett pedig zökkenőmentes együttműködést, valamint nagyobb rugalmasságot és testreszabást tesznek lehetővé.
Ha érdekel a Python és a Jupyter tanulása, nézd meg ezt Udemy tanfolyam.
További információért lépjen a következő szakaszokhoz.
Deepnote
Deepnote egy felhő alapú Jupyter notebook környezet. Úgy tervezték, hogy lehetővé tegye az adattudományi csapatok hatékony együttműködését.
Ingyenesen megkezdheti az adattudományi portfólió felépítését magánszemélyként. Vagy dolgozhat egy csapat tagjaként.
Most soroljuk fel a Deepnote néhány hasznos funkcióját:
- Hozzáférés az adatok lekérdezéséhez a BigQuery, a Snowflake és a PostgreSQL SQL használatával
- SQL és Python használata ugyanazon a notebook felületen anélkül, hogy alkalmazást kellene váltani
- Támogatás az olyan népszerű programozási nyelvekhez, mint a Python, Julia és R
- Mély tanulási keretrendszerek támogatása, például a PyTorch és a TensorFlow
- Olyan funkciók, amelyek biztosítják a reprodukálhatóságot a csapaton belül egyéni környezetek létrehozásával vagy meglévő környezet importálásával a DockerHubból
Apache Zeppelin
Apache Zeppelin egy webalapú notebook interaktív és együttműködésen alapuló adatelemzés végrehajtására a böngészőben. Ezek a notebookok kiválóan alkalmasak nagy adatok csoportos elemzésére.
Íme az Apache Zeppelin notebookok funkcióinak áttekintése:
- Többcélú notebook, amely az adattudományi folyamat minden szakaszában használható
- Több nyelv és keretrendszer támogatása, például Python, SQL, R, Shell, Apache Spark és Apache Flink
- Beépített Apache Spark integráció a nagy adatok elemzéséhez
- Dinamikus beviteli űrlapok létrehozására szolgáló rendelkezés
Mode Notebooks
Mode Notebooks a Mode Analytics zászlóshajója, és csapatok között működhet együtt, miközben követi az adattörténet-mesélés bevált gyakorlatait.
A legtöbb adattudományi projektben az adatgyűjtési fázis magában foglalja az adatbázisok lekérdezését a szükséges adatok lekérése érdekében. A Mode Notebookok lehetővé teszik az adatok lekérdezését a csatlakoztatott adatforrásokból SQL segítségével.
Mode Notebooks for Data Science
A Mode notebookok néhány hasznos funkciója:
- Rendelkezés SQL írásához adatbázisok lekérdezéséhez
- Adatelemzés végrehajtása a lekért adatokon
- A meglévő elemzés kiterjesztése Mode Notebookokkal
- Megosztható Python és R jegyzetfüzetek létrehozása
Összefoglalva, a Mode notebookok nagyszerű választást jelentenek, ha a munkafolyamat SQL-lekérdezések írásával kezdődik. Ezután kiterjesztheti a Python és R használatával történő elemzésre.
JetBrains Datalore
Datalore a JetBrains-től robusztus Jupyter notebook környezetet is kínál csapata adattudományi igényeihez.
A fejlesztés terén a Datalore kódolást segítő funkciókat tartalmaz – egy intelligens kódszerkesztővel. Azt is lehetővé teszi a csapatok számára, hogy több adatforrással dolgozzanak. Emellett továbbfejlesztett funkciók állnak rendelkezésre az együttműködéshez és a jelentéskészítéshez.
JetBrains Datalore notebook
Íme egy átfogó áttekintés a Datalore szolgáltatásairól:
- Programozási környezet olyan nyelvekhez, mint a Python, Scala és SQL
- Munkavégzés különböző adatforrásokkal, valamint adatok és fájlok feltöltése a felhőbe
- S3 vödör rögzítése notebook környezetbe
- Jelentéskészítés és a csapat munkájának megszervezése munkaterületeken
- Ellenőrzőpontok hozzáadása a korábbi verziókhoz való visszatéréshez
- Együttműködés a csapat tagjaival
- Datalore cellák beágyazása közösségi oldalakra, interaktív cselekményekre, publikálásra és egyebekre
Google Colab
Google Colab a Google kutatástól egy webalapú Jupyter notebook környezet, amely ingyenes Google-fiókkal elérhető a böngészőből. Ha Ön az adattudományok rajongója, a Google Colab nagyszerű módja lehet projektek építésének.
Google Colab for Data Science
Használja már a Colabot adattudományi projektjeihez? Ha igen, nézze meg ezt az oktatóvideót, amely felvázolja a Colab nagyszerű funkcióit, amelyeket érdemes használnia.
A Google Colab a következő kiemelkedő funkciókkal is rendelkezik:
- Adatok és fájlok importálása különböző forrásokból
- Jegyzetfüzetek automatikus mentése a Google Drive-ra
- Integráció a GitHubbal a verziókezelés megkönnyítése érdekében
- Előre telepített adattudományi könyvtárak, például a scikit-learn, a pandas és a PyTorch
- GPU-hozzáférés egy bizonyos határig az ingyenes szint alatt – ezzel Colab Pro előfizetés a számítási erőforrásokhoz való kiterjesztett hozzáférés érdekében
Következő folyóirat
Következő folyóirat egy másik kollaboratív adattudományi jegyzetfüzet. Az adattudományi projektekben és a gépi tanulási kutatásokban a reprodukálhatóság a különböző operációs rendszerekkel és hardverkonfigurációkkal rendelkező gépek között kihívást jelent.
A „The notebook for reprodukálható kutatáshoz” felirattal a Nextjournal valós idejű együttműködést tesz lehetővé, a reprodukálhatóságra helyezve a hangsúlyt.
Következő folyóirat a reprodukálható kutatásért
Íme néhány a Nextjournal egyedi szolgáltatásai közül:
- A teljes fájlrendszer létrehozása és megosztása docker-képként
- Docker konténerek, amelyek külön alkalmazással vannak hangszerelve
- Lehetőség több programozási nyelv használatára egyetlen futási időben
- Bash környezet telepítésekhez a projekt során
- GPU támogatás minimális szükséges beállítással
Tehát ha egy gépi tanulási kutatás eredményeit szeretné reprodukálni, a Nextjournal ideális választás lehet.
Számol
Számol adattudományi jegyzetfüzetet kínál további rugalmassággal a testreszabáshoz. A Count notebookokkal kiválaszthatja, hogy az adatelemzés eredményeit KPI-jelentésekként, mélyreható jelentésekként vagy belső alkalmazásokként jelenítse meg.
A Count tervezési célja az adatcsoportok együttműködésének megváltoztatása. Céljuk egy olyan együttműködési adatplatform létrehozása, amely összeköti az elemzőket az érdekelt felekkel.
Gróf Jegyzetfüzetek
A Count zászlóshajó SQL-jegyzetfüzetei a következő funkciókkal rendelkeznek:
- Zökkenőmentes integráció több adatbázissal
- Gyorsabb lekérdezések létrehozása több adatbázishoz, például BigQuery-hez, PostgreSQL-hez és MySQL-hez való csatlakozással
- Menet közbeni adatvizualizációt biztosít
Hex
Hex egy másik Jupyter-alternatíva, amely együttműködő adatmunkaterületet kínál, és együttműködő notebook felületet biztosít Python és SQL számára egyaránt. És lehetővé teszi a csapatok számára, hogy gyorsabban lépjenek át az ötleteléstől az elemzésig az adattudományi projektekben.
Hex – Együttműködő adatmunkaterület
A Hex notebookok néhány jellemzője:
- Adatbázissémák böngészése
- SQL lekérdezések írása és adatelemzés futtatása adatkereteken
- Valós idejű együttműködés, verziókezelés és kódkiegészítés
- Big data integráció a Snowflake, BigQuery és RedShift szolgáltatásokkal
- Elemzés közzététele interaktív adatalkalmazásokként
Ezért a Hex segítségével leegyszerűsítheti az adatbázisokhoz való csatlakozást és az azokból történő lekérdezést.
Kaggle
Kaggle webalapú Jupyter notebook környezetet is kínál, amely reprodukálható és együttműködő elemzést biztosít.
Ezek a notebookok nagyszerű lehetőséget jelentenek az adattudományi projektek bemutatására. Hasznos lehet adattudományi projektek portfóliójának felépítésében is, közvetlenül a böngészőből.
Kaggle füzetek
A Kaggle a következő két ízt kínálja:
A notebook interfész lehetővé teszi az adatkészletek és hardveres gyorsítók kezelését. Miután közzétett egy jegyzetfüzetet a Kaggle-n, a közösség minden tagja interaktívan futtathatja a jegyzetfüzetet a böngészőben.
Használhatja a Kaggle-en tárolt összes adatkészletet vagy a versenyek adatkészleteit.
Részvétel Kaggle versenyek segítségével még gyorsabban növelheti adattudományi készségeit. Íme egy oktatóvideó a Kaggle használatának megkezdéséhez.
Databricks Jegyzetfüzetek
Databricks jegyzetfüzetek kollaboratív adattudományi jegyzetfüzetek is.
Mint a legtöbb eddig látott adattudományi jegyzetfüzet, ezek a notebookok is támogatják a különböző adatforrásokhoz való hozzáférést. Ezenkívül lehetővé teszik az adatok interaktív megjelenítését és több programozási nyelv támogatását.
Ezen kívül a Databricks notebookok támogatják a valós idejű társszerzői és verziókezelést is.
Databricks Jegyzetfüzetek
▶ Tekintse meg ezt az oktatóvideót a Databricks notebookok használatának megkezdéséhez.
Az alábbiakban felsoroljuk ezeknek a notebookoknak néhány egyedi jellemzőjét:
- Spark-meghajtású adat-műszerfalak
- Feladatok ütemezője az adatfolyamok nagyarányú futtatásához
- Notebook munkafolyamatok többlépcsős csővezetékekhez
- Notebookok csatlakoztatása fürtökhöz a számítástechnika felgyorsítása érdekében
- Integráció a Tableau, Looker, PowerBI és más szolgáltatásokkal
CoCalc
CoCalc olyan Jupyter notebook-környezetet biztosít, amely kiválóan alkalmas a tudományos felhasználásra. A klasszikus Jupyter notebook szolgáltatásai mellett a CoCalc integrált tanfolyamkezelő rendszert is biztosít.
CoCalc Jupyter notebook
Soroljunk fel néhány olyan tulajdonságot a CoCalc-nak, amelyek alkalmassá teszik az adattudományok oktatására, miközben a valós idejű szinkronizálást is megkönnyítik.
- Az összes fájl összegyűjtése a hallgatói beadványokból
- A tanulói beadványok automatikus minősítése az NBGrader segítségével
- A Python, az R Statistical Software és a Julia rendszermagjai, amelyeket széles körben használnak a tudományos körökben
Megfigyelhető
Megfigyelhető jegyzetfüzet egy másik együttműködési platform adattudományi csapatok számára.
Az „Adatok feltárása, elemzése és magyarázata” felirattal. Csapatként“ Az Observable célja, hogy összehozza az adatelemzőket, fejlesztőket és döntéshozókat. A csapatok közötti zökkenőmentes együttműködést is megkönnyíti.
Megfigyelhető jegyzetfüzet
Az Observable notebook néhány nagyszerű funkciója a következő:
- A meglévő projektek elágazása az azonnali kezdéshez minimális beállítással
- Vizualizáció és felhasználói felület összetevői az adatok könnyebb felfedezéséhez
- Jegyzetfüzetek közzététele és exportálása, valamint kód beágyazása weboldalakba
- Biztonságos linkmegosztás az együttműködéshez
Összegezve
Remélem, hasznosnak találta az adattudományi jegyzetfüzetek listáját. Ha szeretné elősegíteni a jobb együttműködést a csapatokon belül és a csapatok között, most már választhat adattudományi jegyzetfüzetek közül. Ezen túlmenően, a megfelelő eszközök megléte segíti a csapatokat a hatékony együttműködésben!
A nagy adatelemzéstől a tudományos világig és a reprodukálható kutatásig – számos felhasználási esetre testreszabott adattudományi jegyzetfüzetei vannak. Boldog csapatmunkát és együttműködő adattudományt!🤝