In deze lijst vind je enkele van de beste knowledge science-notebooks om de workflow van uw workforce een enhance te geven. Deze knowledge science-notebooks vergemakkelijken een betere samenwerking en kunnen een alternatief zijn voor de Jupyter-notebook.
In deze handleiding bespreken we het gebruik van de klassieke Jupyter-notebook voor knowledge science-projecten. En dan bespreken we andere knowledge science-notebooks. Daarnaast zullen we ook de functies van elk van deze notebooks opsommen.
Laten we voor dit alles en meer aan de slag gaan.
Jupyter Pocket book voor datawetenschap
Jupyter pocket book is een interactief webgebaseerd platform dat wordt gebruikt in knowledge science-projecten. Naast het leveren van kernels voor programmeertalen als Python, Scala en R, hebben Jupyter-notebooks nog andere waardevolle functies.
Hier zijn enkele functies van Jupyter:
- Wiskundige vergelijkingen, wealthy textual content en media toevoegen
- Ondersteunt het verzamelen, opschonen, analyseren en visualiseren van gegevens
- Machine learning-modellen bouwen en interpreteren
We hebben ook een handleiding samengesteld over Jupyter-notebooks voor datawetenschap. Het leidt u door de functies van de Jupyter-notebook en helpt u bij het opzetten van uw werkomgeving.
Als u echter begint met opschalen en als workforce aan grote datawetenschapsprojecten werkt, wilt u misschien ook naar andere alternatieven kijken.
Laten we nu andere knowledge science-notebooks bekijken die u zou kunnen overwegen. Ze bieden dezelfde functies als de Jupyter-notebook, vergemakkelijken bovendien een naadloze samenwerking en bieden meer flexibiliteit En maatwerk.
Als je geïnteresseerd bent in het leren van Python en Jupyter, bekijk dan deze Udemy-cursus.
Ga naar de volgende secties voor meer informatie.
Diepe notitie
Deepnote is een cloudgebaseerde Jupyter-notebookomgeving. Het is ontworpen om knowledge science-teams effectief te laten samenwerken.
U kunt free of charge aan de slag en als individu beginnen met het opbouwen van uw knowledge science-portfolio. Of je kunt in teamverband werken.
Laten we nu enkele nuttige functies van Deepnote opsommen:
- Voorzieningen voor het opvragen van gegevens met behulp van SQL van BigQuery, Snowflake en PostgreSQL
- Gebruik van SQL en Python in dezelfde notebookinterface zonder van app te hoeven wisselen
- Ondersteuning voor populaire programmeertalen zoals Python, Julia en R
- Ondersteuning voor deep learning-frameworks zoals PyTorch en TensorFlow
- Functies om reproduceerbaarheid binnen het workforce te garanderen door aangepaste omgevingen te creëren of een bestaande omgeving uit DockerHub te importeren
Apache Zeppelin
Apache Zeppelin is een webgebaseerd notitieboekje voor het uitvoeren van interactieve en collaboratieve gegevensanalyses in de browser. Deze notebooks zijn zeer geschikt voor het uitvoeren van large data-analyses in teamverband.
Hier is een overzicht van de kenmerken van Apache Zeppelin-notebooks:
- Multifunctionele pocket book die kan worden gebruikt voor alle fasen van de knowledge science-pijplijn
- Ondersteuning voor meerdere talen en frameworks zoals Python, SQL, R, Shell, Apache Spark en Apache Flink
- Ingebouwde Apache Spark-integratie voor large data-analyse
- Voorziening om dynamische invoerformulieren te creëren
Modus Notebooks
Mode Notebooks is een vlaggenschipproduct van Mode Analytics en u kunt met verschillende groups samenwerken en tegelijkertijd de finest practices op het gebied van knowledge storytelling volgen.
Bij de meeste datawetenschapsprojecten omvat de fase van het verzamelen van gegevens het bevragen van databases om de vereiste gegevens op te halen. Met Mode Notebooks kunt u gegevens uit verbonden gegevensbronnen opvragen met SQL.
Enkele handige functies van Mode-notebooks zijn:
- Voorziening om SQL te schrijven om databases te doorzoeken
- Gegevensanalyse uitvoeren op de opgehaalde gegevens
- Uitbreiding van bestaande analyses met behulp van Mode Notebooks
- Deelbare Python- en R-notebooks maken
Kortom: Mode-notebooks zijn een goede keuze als uw workflow begint met het schrijven van SQL-query’s. En dan kun je uitbreiden naar analyse met Python en R.
JetBrains Datalore
Datalore van JetBrains biedt ook een robuuste Jupyter-notebookomgeving voor de datawetenschapsbehoeften van uw workforce.
Op het gebied van ontwikkeling bevat Datalore functies voor hulp bij het coderen, met een intelligente code-editor. Het stelt groups ook in staat om met meerdere gegevensbronnen te werken. Daarnaast zijn er verbeterde functies voor samenwerking en rapportage.
Hier is een uitgebreid overzicht van de functies van Datalore:
- Programmeeromgeving voor talen als Python, Scala en SQL
- Werken met verschillende databronnen en het uploaden van gegevens en bestanden naar de cloud
- Montage van de S3-bucket in de notebookomgeving
- Het rapporteren en organiseren van het werk van het workforce in werkruimten
- Controlepunten toevoegen om terug te keren naar eerdere versies
- Samenwerken met teamleden
- Datalore-cellen insluiten in sociale-mediasites, interactieve plots, publiceren en meer
Google Co
Google Colab van Google Analysis is een webgebaseerde Jupyter-notebookomgeving en is toegankelijk vanuit de browser met een free of charge Google-account. Als u een liefhebber van datawetenschap bent, kan Google Colab een geweldige manier zijn om te beginnen met het bouwen van projecten.
Gebruikt u Colab al voor uw knowledge science-projecten? Zo ja, bekijk dan deze videotutorial waarin de coole functies van Colab worden beschreven die je zou moeten gebruiken.
Google Colab heeft ook de volgende opvallende kenmerken:
- Importeren van gegevens en bestanden uit verschillende bronnen
- Notebooks automatisch opslaan op Google Drive
- Integratie met GitHub om versiebeheer te vergemakkelijken
- Datawetenschapsbibliotheken zoals scikit-learn, panda’s en PyTorch vooraf geïnstalleerd
- GPU-toegang tot een bepaalde limiet onder de free of charge versie, met een Colab Professional-abonnement voor uitgebreide toegang tot computerbronnen
Volgend tijdschrift
Nextjournal is een ander collaboratief knowledge science-notebook. Bij datawetenschapsprojecten en onderzoek naar machine studying is reproduceerbaarheid tussen machines met verschillende besturingssystemen en hardwareconfiguraties een uitdaging.
Met de slogan “Het notitieboekje voor reproduceerbaar onderzoek”faciliteert Nextjournal realtime samenwerking met de nadruk op reproduceerbaarheid.
Hieronder volgen enkele kenmerken die uniek zijn voor Nextjournal:
- Het volledige bestandssysteem maken en delen als een docker-image
- Docker-containers die worden georkestreerd door een afzonderlijke applicatie
- Mogelijkheid om meerdere programmeertalen in één runtime te gebruiken
- Bash-omgeving voor installaties tijdens het undertaking
- GPU-ondersteuning met minimaal noodzakelijke instellingen
Dus als u de resultaten van een onderzoekspaper over machine studying wilt reproduceren, kan Nextjournal uw ideale keuze zijn.
Graaf
Rely biedt een knowledge science-notebook met further flexibiliteit voor maatwerk. Met Rely-notebooks kunt u ervoor kiezen om de resultaten van uw data-analyse te presenteren als KPI-rapporten, diepgaande rapporten of als interne apps.
Het ontwerpdoel van Rely is om de manier te veranderen waarop datateams samenwerken. Hun visie is om een collaboratief dataplatform te bieden dat analisten met belanghebbenden verbindt.
De vlaggenschip-SQL-notebooks van Rely hebben de volgende kenmerken:
- Naadloze integratie met meerdere databases
- Bouw snellere question’s door verbinding te maken met meerdere databases zoals BigQuery, PostgreSQL en MySQL
- Biedt gegevensvisualisatie onderweg
Hex
Hex is een ander Jupyter-alternatief dat een collaboratieve datawerkruimte biedt, en het biedt een collaboratieve notebookinterface voor zowel Python als SQL. En stelt groups in staat sneller van ideevorming naar analyse in datawetenschapsprojecten te gaan.
Enkele kenmerken van Hex-notebooks zijn onder meer:
- Door databaseschema’s bladeren
- SQL-query’s schrijven en gegevensanalyse uitvoeren op dataframes
- Realtime samenwerking, versiebeheer en voltooiing van code
- Massive data-integratie met Snowflake, BigQuery en RedShift
- Analyse publiceren als interactieve data-apps
Daarom kunt u Hex gebruiken om het verbinden met databases en het opvragen ervan te vereenvoudigen.
Kaggle
Kaggle biedt ook een webgebaseerde Jupyter-notebookomgeving die is ontworpen om reproduceerbare en collaboratieve analyses te garanderen.
Deze notitieboekjes kunnen een geweldige manier zijn om uw datawetenschapsprojecten onder de aandacht te brengen. Het is ook handig bij het opbouwen van een portfolio met datawetenschapsprojecten, rechtstreeks vanuit de browser.
Kaggle biedt de volgende twee smaken:
- Scripts: Scripts kunnen Python- of R-scripts zijn. Als u een R-gebruiker bent, is er ook een further RMarkdown-script dat u kunt overwegen.
- Notitieboekjes: Notebooks bieden een Jupyter-notebookomgeving in de browser met toegang tot hardwareversnellers, datasets en meer.
Met de notebookinterface kunt u datasets en hardwareversnellers beheren. Zodra u een notitieblok op Kaggle publiceert, kunnen alle communityleden uw notitieblok interactief in de browser uitvoeren.
U kunt alle datasets gebruiken die op Kaggle worden gehost of datasets van wedstrijden.
Door deel te nemen aan Kaggle-wedstrijden kunt u uw datawetenschapsvaardigheden nog sneller verbeteren. Hier is een video-tutorial over hoe u aan de slag gaat met Kaggle.
Databricks-notebooks
Databricks-notebooks zijn ook collaboratieve knowledge science-notebooks.
Web als de meeste andere knowledge science-notebooks die we tot nu toe hebben gezien, ondersteunen deze notebooks ook toegang tot verschillende gegevensbronnen. Verder maken ze ook interactieve datavisualisatie mogelijk en ondersteunen ze meerdere programmeertalen.
Daarnaast ondersteunen Databricks-notebooks ook realtime co-creatie en versiebeheer.
▶ Bekijk deze videozelfstudie om aan de slag te gaan met Databricks-notebooks.
Hier volgen enkele unieke kenmerken van deze notebooks:
- Spark-aangedreven datadashboards
- Takenplanner om gegevenspijplijnen op schaal uit te voeren
- Pocket book-workflows voor pijplijnen met meerdere fasen
- Notebooks verbinden met clusters om het computergebruik te versnellen
- Integratie met Tableau, Looker, PowerBI en meer
CoCalc
CoCalc biedt een Jupyter-notebookomgeving die schittert in academische gebruiksscenario’s. Naast de functies van het klassieke Jupyter-notebook biedt CoCalc een geïntegreerd cursusbeheersysteem.
Laten we enkele kenmerken van CoCalc opsommen die het geschikt maken voor het onderwijzen van datawetenschap en tegelijkertijd realtime synchronisatie mogelijk maken.
- Het verzamelen van alle bestanden van inzendingen van studenten
- Automatische beoordeling van inzendingen van studenten met behulp van NBGrader
- Kernels voor Python, R Statistical Software program en Julia die veel worden gebruikt in de academische wereld
Waarneembaar
Observable pocket book is een ander samenwerkingsplatform voor knowledge science-teams.
Met de slogan “Knowledge onderzoeken, analyseren en verklaren. Als een workforce“Observable heeft tot doel data-analisten, ontwikkelaars en besluitvormers bij elkaar te brengen. Het vergemakkelijkt ook een naadloze samenwerking tussen groups.
En hier volgen enkele van de coole functies die de Observable-notebook biedt:
- Bestaande projecten afsplitsen om meteen aan de slag te gaan met minimale installatie
- Visualisatie- en UI-componenten voor eenvoudiger onderzoek van gegevens
- Notitieboekjes publiceren en exporteren, en code insluiten in webpagina’s
- Veilig delen van hyperlinks voor samenwerking
Opsommen
Ik hoop dat je deze lijst met knowledge science-notebooks nuttig vond. Als u een betere samenwerking binnen en tussen groups wilt faciliteren, heeft u nu een lijst met knowledge science-notebooks waaruit u kunt kiezen. Bovendien helpt het hebben van de juiste device groups om effectief samen te werken!
Van large data-analyse tot de academische wereld en reproduceerbaar onderzoek: u beschikt over knowledge science-notebooks die op maat zijn gemaakt voor veel gebruiksscenario’s. Gelukkig teamwerk en collaboratieve datawetenschap!🤝