Auswahl der besten Data-Science-Notebooks für verbesserte Teamarbeit
Diese Aufstellung präsentiert einige der führenden Data-Science-Notebooks, die den Arbeitsfluss Ihres Teams optimieren können. Sie ermöglichen eine verbesserte Kooperation und stellen nennenswerte Alternativen zum bekannten Jupyter-Notebook dar.
Dieser Leitfaden befasst sich zunächst mit dem klassischen Jupyter-Notebook und dessen Einsatz in Data-Science-Projekten. Anschließend werden wir uns anderen relevanten Data-Science-Notebooks zuwenden und deren spezifischen Funktionalitäten erläutern.
Lassen Sie uns direkt in diese Thematik eintauchen.
Jupyter Notebook im Data-Science-Bereich
Jupyter-Notebook ist eine interaktive, webbasierte Plattform, die in zahlreichen Data-Science-Projekten eingesetzt wird. Neben der Unterstützung von Programmiersprachen wie Python, Scala und R durch spezifische Kernel bietet Jupyter noch weitere wertvolle Funktionen.
Hier sind einige der Vorzüge von Jupyter:
- Integration von mathematischen Formeln, Rich-Text und multimedialen Inhalten
- Unterstützung für die Datenerfassung, -bereinigung, -analyse und -visualisierung
- Ermöglicht das Erstellen und Interpretieren von Modellen des maschinellen Lernens
Wir haben auch einen detaillierten Leitfaden zu Jupyter Notebooks für Data Science erstellt. Dieser führt Sie durch die verschiedenen Funktionen von Jupyter und unterstützt Sie bei der Einrichtung Ihrer Arbeitsumgebung.
Wenn Sie jedoch Ihre Data-Science-Projekte ausweiten und in größeren Teams arbeiten möchten, könnte es sinnvoll sein, nach alternativen Lösungen zu suchen.
Im Folgenden werden wir weitere Data-Science-Notebooks betrachten, die für Sie interessant sein könnten. Diese bieten nicht nur die gleichen Funktionen wie Jupyter, sondern ermöglichen auch eine reibungslose Zusammenarbeit und bieten eine höhere Flexibilität sowie Anpassungsmöglichkeiten.
Sollten Sie an Python und Jupyter interessiert sein, könnte dieser Udemy-Kurs für Sie von Nutzen sein.
Die folgenden Abschnitte bieten weitere Informationen.
Deepnote
Deepnote ist eine cloudbasierte Jupyter-Notebook-Umgebung, die speziell für die effiziente Zusammenarbeit in Data-Science-Teams entwickelt wurde.
Sie können kostenlos mit dem Aufbau Ihres Data-Science-Portfolios beginnen oder im Team zusammenarbeiten.
Hier sind einige der nützlichen Funktionen von Deepnote:
- Ermöglicht das Abfragen von Daten mit SQL aus BigQuery, Snowflake und PostgreSQL
- Verwendung von SQL und Python in derselben Notebook-Oberfläche, ohne App-Wechsel
- Unterstützung für gängige Programmiersprachen wie Python, Julia und R
- Unterstützung für Deep-Learning-Frameworks wie PyTorch und TensorFlow
- Funktionen zur Sicherstellung der Reproduzierbarkeit durch Erstellung benutzerdefinierter Umgebungen oder Import vorhandener Umgebungen aus DockerHub
Apache Zeppelin
Apache Zeppelin ist ein webbasiertes Notebook für interaktive und kollaborative Datenanalysen im Browser, das sich gut für Big-Data-Analysen im Team eignet.
Hier eine Übersicht der Features von Apache Zeppelin Notebooks:
- Mehrzweck-Notebook für alle Phasen der Data-Science-Pipeline
- Unterstützung mehrerer Sprachen und Frameworks wie Python, SQL, R, Shell, Apache Spark und Apache Flink
- Integrierte Apache Spark-Integration für Big-Data-Analysen
- Ermöglicht das Erstellen dynamischer Eingabeformulare
Mode Notebooks
Mode Notebooks, ein Kernprodukt von Mode Analytics, erlaubt es Teams, zusammenzuarbeiten und dabei bewährte Praktiken des Data Storytellings anzuwenden.
In vielen Data-Science-Projekten gehört das Abfragen von Datenbanken zur Beschaffung der benötigten Daten zum Standard. Mode Notebooks ermöglichen dies durch die Verbindung mit verschiedenen Datenquellen via SQL.
Mode Notebooks für Data Science
Einige nützliche Funktionen von Mode Notebooks sind:
- Möglichkeit, SQL-Abfragen in Datenbanken zu schreiben
- Analyse der abgerufenen Daten
- Erweiterung bestehender Analysen mit Mode Notebooks
- Erstellung gemeinsam nutzbarer Python- und R-Notebooks
Zusammenfassend lässt sich sagen, dass Mode Notebooks eine gute Wahl darstellen, wenn Ihr Workflow mit SQL-Abfragen beginnt und Sie die Analyse anschließend mit Python und R vertiefen möchten.
JetBrains Datalore
Datalore von JetBrains bietet ebenfalls eine umfassende Jupyter-Notebook-Umgebung für die Data-Science-Anforderungen Ihres Teams.
Im Bereich der Entwicklung bietet Datalore Funktionen zur Unterstützung der Codierung mit einem intelligenten Code-Editor. Zudem ermöglicht es Teams die Arbeit mit unterschiedlichen Datenquellen und bietet erweiterte Funktionen für die Zusammenarbeit und Berichterstellung.
JetBrains Datalore-Notebook
Hier ein umfassender Überblick der Funktionen von Datalore:
- Programmierumgebung für Sprachen wie Python, Scala und SQL
- Arbeit mit verschiedenen Datenquellen sowie Upload von Daten und Dateien in die Cloud
- Mounten von S3-Buckets in der Notebook-Umgebung
- Berichterstellung und Organisation der Teamarbeit in Arbeitsbereichen
- Hinzufügen von Checkpoints für die Rückkehr zu früheren Versionen
- Zusammenarbeit mit Teammitgliedern
- Einbetten von Datalore-Zellen in soziale Medien, interaktive Diagramme, Publikationen und mehr
Google Colab
Google Colab von Google Research ist eine webbasierte Jupyter-Notebook-Umgebung, die über den Browser mit einem kostenlosen Google-Konto zugänglich ist. Für Data-Science-Enthusiasten ist Google Colab ein ausgezeichneter Ausgangspunkt für die Erstellung von Projekten.
Google Colab für Data Science
Nutzen Sie Colab bereits für Ihre Data-Science-Projekte? Dann werfen Sie einen Blick auf dieses Video-Tutorial, das die nützlichen Funktionen von Colab vorstellt, die Sie verwenden sollten.
Google Colab zeichnet sich zudem durch folgende Merkmale aus:
- Import von Daten und Dateien aus verschiedenen Quellen
- Automatisches Speichern von Notebooks in Google Drive
- Integration mit GitHub zur Versionskontrolle
- Vorinstallierte Data-Science-Bibliotheken wie scikit-learn, Pandas und PyTorch
- GPU-Zugriff (bis zu einem bestimmten Limit im kostenlosen Kontingent) – mit einem Colab Pro-Abonnement für erweiterten Zugang zu Rechenressourcen
Nextjournal
Nextjournal ist ein weiteres kollaboratives Data-Science-Notebook. Bei Data-Science-Projekten und Forschung im Bereich des maschinellen Lernens ist die Reproduzierbarkeit über verschiedene Betriebssysteme und Hardwarekonfigurationen hinweg oft eine Herausforderung.
Unter dem Motto „Das Notebook für reproduzierbare Forschung“ fördert Nextjournal die Echtzeit-Zusammenarbeit mit einem starken Fokus auf Reproduzierbarkeit.
Nextjournal für reproduzierbare Forschung
Hier sind einige der einzigartigen Funktionen von Nextjournal:
- Erstellung und Freigabe des gesamten Dateisystems als Docker-Image
- Docker-Container, die von einer separaten Anwendung orchestriert werden
- Möglichkeit, mehrere Programmiersprachen in einer einzigen Laufzeitumgebung zu verwenden
- Bash-Umgebung für Installationen während des Projekts
- GPU-Unterstützung mit minimalem Einrichtungsaufwand
Wenn Sie also die Ergebnisse einer Forschungsarbeit im Bereich des maschinellen Lernens reproduzieren möchten, könnte Nextjournal Ihre ideale Wahl sein.
Count
Count bietet ein Data-Science-Notebook mit besonderer Flexibilität bei der Anpassung. Mit Count Notebooks können Sie die Ergebnisse Ihrer Datenanalyse als KPI-Berichte, detaillierte Berichte oder als interne Anwendungen präsentieren.
Das Ziel von Count ist es, die Zusammenarbeit von Datenteams zu revolutionieren, indem eine kollaborative Datenplattform bereitgestellt wird, die Analysten und Stakeholder zusammenbringt.
Count Notebooks
Die wichtigsten SQL-Notebooks von Count verfügen über folgende Funktionen:
- Nahtlose Integration mit verschiedenen Datenbanken
- Erstellung schnellerer Abfragen durch Verbindung mit Datenbanken wie BigQuery, PostgreSQL und MySQL
- Direkte Datenvisualisierung
Hex
Hex ist eine weitere Jupyter-Alternative, die einen kollaborativen Datenarbeitsbereich und eine kollaborative Notebook-Schnittstelle für Python und SQL bietet. Sie ermöglicht es Teams, in Data-Science-Projekten schneller von der Ideenfindung zur Analyse zu gelangen.
Hex – Ein kollaborativer Datenarbeitsbereich
Zu den Funktionen von Hex Notebooks gehören:
- Durchsuchen von Datenbankschemata
- Schreiben von SQL-Abfragen und Ausführen von Datenanalysen für DataFrames
- Echtzeit-Zusammenarbeit, Versionskontrolle und Codevervollständigung
- Big-Data-Integration mit Snowflake, BigQuery und RedShift
- Veröffentlichung von Analysen als interaktive Datenanwendungen
Somit kann Hex genutzt werden, um die Verbindung zu Datenbanken und deren Abfrage zu vereinfachen.
Kaggle
Kaggle bietet ebenfalls eine webbasierte Jupyter-Notebook-Umgebung, die auf reproduzierbare und kollaborative Analysen ausgelegt ist.
Diese Notebooks sind eine ausgezeichnete Möglichkeit, Ihre Data-Science-Projekte zu präsentieren und ein Portfolio von Data-Science-Projekten direkt im Browser aufzubauen.
Kaggle Notebooks
Kaggle bietet die folgenden zwei Varianten:
- Skripte: Diese können entweder Python- oder R-Skripte sein. Für R-Benutzer gibt es auch ein RMarkdown-Skript.
- Notebooks: Diese bieten eine Jupyter-Notebook-Umgebung im Browser mit Zugriff auf Hardwarebeschleuniger, Datensätze usw.
Über die Notebook-Oberfläche können Sie Datensätze und Hardwarebeschleuniger verwalten. Nach der Veröffentlichung eines Notebooks auf Kaggle kann jedes Mitglied der Community Ihr Notebook interaktiv im Browser ausführen.
Sie können alle Datensätze verwenden, die auf Kaggle gehostet werden, oder Datensätze aus Wettbewerben.
Die Teilnahme an Kaggle Wettbewerben wird Ihnen helfen, Ihre Data-Science-Fähigkeiten schnell zu verbessern. Hier ist ein Video-Tutorial, das Ihnen den Einstieg bei Kaggle erleichtert.
Databricks Notebooks
Databricks Notebooks sind ebenfalls kollaborative Data-Science-Notebooks.
Wie die meisten anderen Data-Science-Notebooks unterstützen auch diese Notebooks den Zugriff auf verschiedene Datenquellen, interaktive Datenvisualisierung und mehrere Programmiersprachen.
Zusätzlich bieten Databricks Notebooks die gemeinsame Dokumenterstellung und Versionskontrolle in Echtzeit.
Databricks Notebooks
▶ Dieses Video-Tutorial hilft Ihnen beim Einstieg in Databricks Notebooks.
Hier sind einige einzigartige Merkmale dieser Notebooks:
- Spark-basierte Daten-Dashboards
- Job-Scheduler für die Ausführung von Datenpipelines in großem 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 besonders im akademischen Bereich hervorsticht. Neben den üblichen Funktionen eines klassischen Jupyter-Notebooks bietet CoCalc ein integriertes Kursverwaltungssystem.
CoCalc Jupyter-Notebook
Hier einige der Funktionen von CoCalc, die es für den Data-Science-Unterricht eignen und gleichzeitig die Echtzeit-Synchronisierung erleichtern:
- Sammeln aller Dateien von Schülereinsendungen
- Automatisches Bewerten der Schülerbeiträge mit NBGrader
- Kernel für Python, R und Julia, die in der Wissenschaft weit verbreitet sind
Observable
Observable Notebook ist eine weitere kollaborative Plattform für Data-Science-Teams.
Unter dem Motto „Daten erkunden, analysieren und erklären. Als Team“ möchte Observable Datenanalysten, Entwickler und Entscheidungsträger zusammenbringen und eine reibungslose Zusammenarbeit zwischen Teams ermöglichen.
Observable Notebook
Die folgenden Funktionen bietet das Observable Notebook:
- Forking bestehender Projekte, um sofort mit minimalem Setup zu beginnen
- Visualisierungs- und UI-Komponenten für die einfachere Untersuchung von Daten
- Veröffentlichen und Exportieren von Notebooks und Einbetten von Code auf Webseiten
- Sichere Linkfreigabe für die Zusammenarbeit
Zusammenfassung
Ich hoffe, diese Liste der Data-Science-Notebooks war hilfreich für Sie. Wenn Sie eine bessere Zusammenarbeit in und zwischen Teams fördern möchten, haben Sie jetzt eine Liste von Data-Science-Notebooks zur Auswahl. Die richtigen Tools ermöglichen Teams, effektiv zusammenzuarbeiten!
Von Big-Data-Analysen über die Forschung bis hin zur reproduzierbaren Forschung stehen Ihnen Data-Science-Notebooks zur Verfügung, die für viele Anwendungsfälle zugeschnitten sind. Viel Spaß bei der Zusammenarbeit und der kollaborativen Datenwissenschaft!🤝