12 本最佳协作数据科学笔记本 [Jupyter Alternatives]

在此列表中,您将找到一些最好的数据科学笔记本来增强您团队的工作流程。 这些数据科学笔记本促进了更好的协作,并且可以替代 Jupyter 笔记本。

在本指南中,我们将讨论如何将经典的 Jupyter 笔记本用于数据科学项目。 然后,我们将介绍其他数据科学笔记本。 此外,我们还将列举这些笔记本的每一个功能。

对于所有这些以及更多,让我们开始吧。

用于数据科学的 Jupyter Notebook

Jupyter 笔记本 是一个用于数据科学项目的交互式网络平台。 除了为 Python、Scala 和 R 等编程语言提供内核之外,Jupyter 笔记本还有其他有价值的功能。

以下是 Jupyter 的一些功能:

  • 添加数学方程式、富文本和媒体
  • 支持数据收集、清洗、分析和可视化
  • 构建和解释机器学习模型

我们还整理了一份有关 Jupyter 笔记本数据科学的指南。 它将引导您了解 Jupyter 笔记本的功能并帮助您设置工作环境。

但是,当您开始扩展并作为一个团队处理大型数据科学项目时,您可能还想看看其他替代方案。

现在让我们回顾一下您可以考虑的其他数据科学笔记本。 它们提供与 Jupyter notebook 相同的功能,此外,它们还促进无缝协作并提供更大的灵活性和定制化。

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前往以下部分了解更多信息。

深度笔记

深度笔记 是一个基于云的 Jupyter 笔记本环境。 它旨在让数据科学团队有效协作。

您可以免费开始并以个人身份开始构建您的数据科学组合。 或者你可以作为团队的一员工作。

现在,让我们列出 Deepnote 的一些有用功能:

  • 预置以使用来自 BigQuery、Snowflake 和 PostgreSQL 的 SQL 查询数据
  • 在同一笔记本界面中使用 SQL 和 Python,无需切换应用程序
  • 支持 Python、Julia 和 R 等流行的编程语言
  • 支持 PyTorch 和 TensorFlow 等深度学习框架
  • 通过创建自定义环境或从 DockerHub 导入现有环境来确保整个团队的可重复性的功能

阿帕奇齐柏林飞艇

阿帕奇齐柏林飞艇 是一个基于网络的笔记本,用于在浏览器中执行交互式和协作数据分析。 这些笔记本非常适合作为团队执行大数据分析。

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以下是 Apache Zeppelin 笔记本功能的概述:

  • 多用途笔记本,可用于数据科学管道中的所有阶段
  • 支持多种语言和框架,例如 Python、SQL、R、Shell、Apache Spark 和 Apache Flink
  • 用于大数据分析的内置 Apache Spark 集成
  • 提供创建动态输入表单

模式笔记本

模式笔记本 是 Mode Analytics 的旗舰产品,您可以跨团队协作,同时遵循数据讲故事的最佳实践。

在大多数数据科学项目中,数据收集阶段涉及查询数据库以获取所需数据。 模式笔记本允许您使用 SQL 从连接的数据源中查询数据。

数据科学模式笔记本

模式笔记本的一些有用功能包括:

  • 准备编写 SQL 以查询数据库
  • 对获取的数据进行数据分析
  • 使用 Mode Notebooks 扩展现有分析
  • 创建可共享的 Python 和 R 笔记本

总而言之,如果您的工作流程从编写 SQL 查询开始,Mode notebooks 是一个不错的选择。 然后,您可以扩展到使用 Python 和 R 进行分析。

JetBrains Datalore

来自 JetBrains 的 Datalore 还为您团队的数据科学需求提供了强大的 Jupyter 笔记本环境。

在开发方面,Datalore 包含用于编码辅助的功能 – 带有智能代码编辑器。 它还允许团队使用多个数据源。 此外,还有增强的协作和报告功能。

JetBrains Datalore 笔记本

以下是 Datalore 功能的全面概述:

  • 适用于 Python、Scala 和 SQL 等语言的编程环境
  • 使用不同的数据源以及将数据和文件上传到云端
  • 在笔记本环境中安装 S3 存储桶
  • 在工作区中报告和组织团队的工作
  • 添加检查点以恢复到以前的版本
  • 与团队成员合作
  • 将 Datalore 单元嵌入社交媒体网站、交互式绘图、出版等

谷歌 Colab

谷歌 Colab 来自 Google 研究是一个基于 Web 的 Jupyter 笔记本环境,可以通过免费的 Google 帐户从浏览器访问它。 如果您是数据科学爱好者,Google Colab 可能是开始构建项目的好方法。

用于数据科学的 Google Colab

您是否已经将 Colab 用于您的数据科学项目? 如果是,请查看此视频教程,其中概述了您应该使用的 Colab 的酷炫功能。

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Google Colab 还具有以下显着特点:

  • 从各种来源导入数据和文件
  • 将笔记本自动保存到 Google 云端硬盘
  • 与 GitHub 集成,便于版本控制
  • 预先安装了 scikit-learn、pandas 和 PyTorch 等数据科学库
  • 在免费层级下,GPU 访问达到一定限制 – 使用 Colab Pro 订阅 用于扩展访问计算资源

下一期刊物

下一期刊物 是另一个协作数据科学笔记本。 在数据科学项目和机器学习研究中,具有不同操作系统和硬件配置的机器之间的可重复性具有挑战性。

Nextjournal 以“可重复研究的笔记本”为标语,促进实时协作,并强调可重复性。

Nextjournal for Reproducible Research

以下是 Nextjournal 独有的一些功能:

  • 创建和共享整个文件系统作为 docker 镜像
  • 由单独的应用程序编排的 Docker 容器
  • 能够在单个运行时使用多种编程语言
  • 项目期间安装的bash环境
  • 只需最少的必要设置即可支持 GPU

因此,如果您想重现机器学习研究论文的结果,Nextjournal 可能是您的理想选择。

数数

数数 提供了一个数据科学笔记本,增加了定制的灵活性。 使用 Count 笔记本,您可以选择将数据分析结果显示为 KPI 报告、深入报告或内部应用程序。

Count 的设计目标是改变数据团队合作的方式。 他们的愿景是提供一个将分析师与利益相关者联系起来的协作数据平台。

数笔记本

Count 的旗舰 SQL 笔记本具有以下特点:

  • 与多个数据库无缝集成
  • 通过连接到 BigQuery、PostgreSQL 和 MySQL 等多个数据库来构建更快的查询
  • 提供移动数据可视化

十六进制

十六进制 是另一个提供协作数据工作区的 Jupyter 替代方案,它为 Python 和 SQL 提供了协作笔记本界面。 并允许团队在数据科学项目中更快地从构思到分析。

Hex – 协作数据工作区

Hex 笔记本的一些功能包括:

  • 浏览数据库模式
  • 编写 SQL 查询,并在数据帧上运行数据分析
  • 实时协作、版本控制和代码完成
  • 与 Snowflake、BigQuery 和 RedShift 的大数据集成
  • 将分析发布为交互式数据应用程序

因此,您可以使用 Hex 来简化与数据库的连接和查询。

卡格尔

卡格尔 还提供了一个基于 Web 的 Jupyter 笔记本环境,旨在确保可重复性和协作分析。

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这些笔记本是展示您的数据科学项目的好方法。 它还有助于直接从浏览器构建数据科学项目组合。

Kaggle 笔记本

Kaggle 提供以下两种口味:

  • 脚本:脚本可以是 Python 或 R 脚本。 如果您是 R 用户,还可以考虑使用额外的 RMarkdown 脚本。
  • 笔记本:笔记本提供了一个浏览器内的 Jupyter 笔记本环境,可以访问硬件加速器、数据集等。
  • 笔记本界面允许您管理数据集和硬件加速器。 一旦你在 Kaggle 上发布了一个 notebook,所有社区成员都可以在浏览器中交互式地运行你的 notebook。

    您可以使用托管在 Kaggle 上的所有数据集或来自竞赛的数据集。

    参与 Kaggle 比赛 将帮助您更快地提升数据科学技能。 这是有关 Kaggle 入门的视频教程。

    Databricks 笔记本

    Databricks 笔记本 也是协作数据科学笔记本。

    与我们迄今为止看到的大多数其他数据科学笔记本一样,这些笔记本也支持访问不同的数据源。 此外,它们还允许交互式数据可视化并支持多种编程语言。

    此外,Databricks 笔记本还支持实时共同创作和版本控制。

    Databricks 笔记本

    ▶ 观看此视频教程,开始使用 Databricks 笔记本。

    以下是这些笔记本的一些独特功能:

    • Spark 驱动的数据仪表板
    • 用于大规模运行数据管道的作业调度程序
    • 多阶段管道的笔记本工作流
    • 将笔记本连接到集群以加快计算速度
    • 与 Tableau、Looker、PowerBI 等集成

    CoCalc

    CoCalc 提供了一个在学术用例中大放异彩的 Jupyter 笔记本环境。 除了经典 Jupyter notebook 的功能外,CoCalc 还提供了一个集成的课程管理系统。

    CoCalc Jupyter 笔记本

    让我们列举一下 CoCalc 的一些特性,这些特性使其适用于教授数据科学,同时也便于实时同步。

    • 收集学生提交的所有文件
    • 使用 NBGrader 对学生提交的自动评分
    • 学术界广泛使用的 Python、R 统计软件和 Julia 的内核

    可观察的

    可观察的笔记本 是数据科学团队的另一个协作平台。

    标语为“探索、分析和解释数据。 作为一个团队“,Observable 旨在将数据分析师、开发人员和决策者聚集在一起。 它还有助于团队之间的无缝协作。

    可观察笔记本

    以下是 Observable notebook 提供的一些很酷的功能:

    • 以最少的设置立即开始分叉现有项目
    • 可视化和 UI 组件,用于更轻松地探索数据
    • 发布和导出笔记本,以及嵌入网页中的代码
    • 用于协作的安全链接共享

    加起来

    我希望您发现此数据科学笔记本列表对您有所帮助。 如果您想促进团队内部和团队之间更好的协作,您现在有一个数据科学笔记本列表可供选择。 此外,拥有适当的工具有助于团队有效协作!

    从大数据分析到学术界和可重复研究——您拥有为许多用例量身定制的数据科学笔记本。 快乐的团队合作和协作数据科学!🤝