Für alle, die sich leidenschaftlich mit Data Science beschäftigen, stellt Jupyter Notebook eine hervorragende Möglichkeit dar, um in die Welt der Data-Science-Projekte einzutauchen.
In diesem Ratgeber beleuchten wir:
- Was Jupyter Notebook genau ist.
- Warum es in der Datenwissenschaft so geschätzt wird.
- Eine Anleitung zur Einrichtung von Jupyter Notebook auf Ihrem Rechner.
Legen wir direkt los…
Was verbirgt sich hinter Jupyter Notebook?
Jupyter Notebook ist eine interaktive, browserbasierte Plattform, die speziell für wissenschaftliches Rechnen konzipiert wurde. Es handelt sich um ein Open-Source-Produkt, das aus dem Projekt Jupyter hervorgegangen ist und in der Datenwissenschaft weitverbreitet ist.
Welche Vorzüge bietet Jupyter Notebook?
Jupyter Notebook dient nicht nur als interaktive Programmierumgebung, sondern erlaubt es auch, Code- und Textzellen zu verwenden. Textzellen unterstützen die Markdown-Formatierung, was es ermöglicht, neben einfachem Text auch Bilder, mathematische LaTeX-Gleichungen und andere Elemente zur Erläuterung des Projektablaufs zu integrieren.
Das folgende Bild demonstriert, wie durch die Angabe des Zellentyps Markdown- und Codezellen kombiniert werden können.
Markdown- und Codezellen in Jupyter Notebook
Um eine Zelle auszuführen, betätigen Sie die [▶] Schaltfläche oder nutzen Sie die Tastenkombination Shift + Enter. Überschriften und Bilder werden nach der Ausführung der Zellen angezeigt.
Hier ist eine Zusammenfassung weiterer nützlicher Funktionen von Jupyter Notebook:
- Unterstützung für gängige Data-Science-Programmiersprachen wie Python, R, Julia und Scala.
- Möglichkeit zum Teilen von Notebooks mit anderen.
- Integration mit Big-Data-Technologien wie Spark.
- Abdeckung aller Phasen eines Data-Science-Projekts – von Datenzugriff, über Vorverarbeitung und Analyse bis hin zur Entwicklung von Modellen für maschinelles Lernen.
Nachdem wir nun Jupyter Notebook und seine Funktionen kennengelernt haben, wollen wir uns der Installation auf Ihrem Rechner zuwenden.👩🏽💻
Jupyter Notebook installieren – So geht’s
Installation mit der Anaconda Distribution
Für Einsteiger empfiehlt sich die Nutzung der Anaconda Distribution für Python. Diese beinhaltet neben Python eine Reihe nützlicher Data-Science-Pakete sowie Jupyter-Tools wie Jupyter Notebook und JupyterLab.
Hier die einzelnen Schritte dieser Installationsmethode:
Schritt 1: Besuchen Sie die offizielle Anaconda Webseite. Navigieren Sie dann zu anaconda.com/products/individual und laden Sie das für Ihr Betriebssystem passende Installationsprogramm herunter.
Schritt 2: Starten Sie das heruntergeladene Installationsprogramm und folgen Sie den Anweisungen auf dem Bildschirm. Die Installation dauert in der Regel einige Minuten. ⏳
Sobald die Installation abgeschlossen ist, können Sie Jupyter Notebook auf verschiedenen Wegen starten.
Schritt 3: Nach Abschluss der Installation starten Sie den Anaconda Navigator. Im Navigator finden Sie unter dem Reiter Jupyter Notebook die Schaltfläche „Starten“, wie hier dargestellt:
Alternativ können Sie Jupyter Notebook auch direkt über die entsprechende Verknüpfung starten:
Jupyter Notebook kann auch über die Anaconda-Eingabeaufforderung gestartet werden.
Installation mit dem pip Paketmanager
Ist Python bereits auf Ihrem System installiert und Sie möchten Jupyter nutzen, ohne die Anaconda Distribution zu verwenden?
Dann können Sie den Pip-Paketmanager verwenden. Pip ermöglicht die Installation von Python-Paketen aus dem Python Package Index, einem Software-Repository für die Python-Entwickler-Community.
Im Folgenden sind die Schritte für die Betriebssysteme Windows und Linux beschrieben.
Jupyter Notebook mit Pip unter Windows installieren
Hier ist die Installationsanleitung für Windows:
Schritt 1: Führen Sie folgenden Befehl aus, um die auf Ihrem System installierte Python-Version zu überprüfen. Sie können die Befehle über die Windows Powershell oder die Eingabeaufforderung Ihres Rechners ausführen. Alternativ können Sie auch eine andere Shell-Umgebung Ihrer Wahl verwenden, wie GitBash für Windows, falls Sie Git nutzen.
python --version
Hinweis: In den meisten Python3 (Python 3.x) Installationen ist Pip bereits enthalten.
Schritt 2: Überprüfen Sie als Nächstes mit diesem Befehl die installierte Pip-Version:
pip3 --version
Falls Fehler auftreten, weil Pip nicht installiert ist, aktualisieren Sie Ihre Python-Installation. Sie können die aktuellste Python-Version hier herunterladen und installieren.
Schritt 3: Um Abhängigkeitsprobleme zu vermeiden und sicherzustellen, dass alle Pakete aktuell sind, führen Sie folgenden Befehl aus:
pip3 install --upgrade pip
Schritt 4: Nachdem Pip installiert und aktualisiert wurde, installieren Sie Jupyter mit diesem Befehl:
pip3 install jupyter
Das Herunterladen und die Installation dauern einige Minuten.⏳
Schritt 5: Starten Sie Jupyter Notebook mit diesem Befehl:
jupyter notebook
Jupyter Notebook mit Pip unter Ubuntu installieren
Bei den meisten Linux-Distributionen, einschließlich Ubuntu, ist Python bereits installiert. Für die Installation von Jupyter Notebook müssen Sie Pip jedoch manuell installieren. Anschließend können Sie Pip verwenden, um Jupyter und andere Pakete zu installieren.
Schritt 1: Installieren Sie Pip mit folgendem Befehl in Ihrem Terminal:
apt install python3-pip
Schritt 2: Installieren Sie nun Jupyter mit diesem Befehl. Die Installation wird einige Minuten dauern:
pip3 install jupyter
Schritt 3: Starten Sie Jupyter Notebook mit diesem Befehl:
jupyter notebook
Fazit
Ich hoffe, dieser Leitfaden hat Ihnen ein klares Verständnis von Jupyter Notebook und seiner Installation vermittelt. Bei Interesse können Sie sich auch die anderen Angebote des Projekts Jupyter, wie zum Beispiel JupyterLab, ansehen, welche eine Erweiterung des klassischen Jupyter Notebooks mit zusätzlichen Funktionen darstellt.
Ich wünsche Ihnen viel Erfolg auf Ihrem Weg in die Welt der Data Science!✨