在这份清单中，您将发现一些卓越的数据科学笔记本工具，它们可以显著提升您团队的工作效率。 这些工具不仅促进了更有效的协作，而且还为传统的 Jupyter Notebook 提供了替代方案。
本指南将深入探讨如何利用经典的 Jupyter Notebook 进行数据科学项目。 随后，我们将介绍其他几款数据科学笔记本，并详细列举它们各自的特性与优势。
让我们立刻开始这段探索之旅，一同了解更多精彩内容。
数据科学领域的 Jupyter Notebook
Jupyter Notebook 是一个互动式的网络平台，专门为数据科学项目而设计。它不仅为 Python、Scala 和 R 等多种编程语言提供了内核支持，还拥有其他许多极具价值的功能。
以下是 Jupyter 的一些核心特性：
- 支持添加数学公式、富文本以及各种媒体内容。
- 可以进行数据采集、清洗、分析和可视化等操作。
- 能够构建并解释复杂的机器学习模型。
我们还特别编制了一份关于 Jupyter Notebook 在数据科学应用方面的详细指南，它将引导您深入了解其各项功能，并帮助您快速搭建自己的工作环境。
然而，当您的项目规模逐渐扩大，开始需要团队协作处理大型数据科学项目时，您可能需要考虑其他替代方案。
接下来，我们将介绍一些您可能感兴趣的数据科学笔记本。它们不仅拥有与 Jupyter Notebook 相似的功能，还提供了更流畅的协作体验，以及更大的灵活性和定制空间。
如果您对学习 Python 和 Jupyter 有浓厚的兴趣，不妨了解一下这个 Udemy课程，相信会对您有所帮助。
请继续阅读以下章节，以获取更多信息。
Deepnote
Deepnote 是一个基于云的 Jupyter Notebook 环境，旨在为数据科学团队提供高效的协作平台。
您可以免费开始使用，并以个人身份构建自己的数据科学作品集，也可以加入团队进行协同工作。
下面是 Deepnote 的一些实用功能：
- 预置支持直接使用来自 BigQuery、Snowflake 和 PostgreSQL 的 SQL 查询数据。
- 可以在同一笔记本界面中同时使用 SQL 和 Python，无需频繁切换应用程序。
- 支持 Python、Julia 和 R 等多种流行的编程语言。
- 支持 PyTorch 和 TensorFlow 等深度学习框架。
- 通过创建自定义环境或从 DockerHub 导入现有环境来保证团队整体的可复现性。
Apache Zeppelin
Apache Zeppelin 是一款基于网络的笔记本工具，专为在浏览器中进行交互式和协作式的数据分析而设计。 这些笔记本非常适合团队执行大规模数据分析任务。
以下是 Apache Zeppelin 笔记本的功能概述：
- 一款多用途的笔记本，适用于数据科学流程的各个阶段。
- 支持多种编程语言和框架，如 Python、SQL、R、Shell、Apache Spark 和 Apache Flink。
- 内置 Apache Spark 集成，方便进行大数据分析。
- 提供创建动态输入表单的功能。
Mode Notebooks
Mode Notebooks 是 Mode Analytics 的核心产品，它允许团队在遵循最佳数据叙述实践的同时进行协作。
在大多数数据科学项目中，数据采集阶段通常涉及从数据库中查询所需数据。Mode Notebooks 允许您使用 SQL 从连接的数据源中检索数据。
数据科学模式笔记本
以下是 Mode Notebooks 的一些实用功能：
- 支持编写 SQL 查询数据库。
- 可以对提取的数据进行深入分析。
- 允许使用 Mode Notebooks 扩展现有的分析流程。
- 能够创建可共享的 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，那么 Mode Notebooks 将会是一个绝佳的选择。您随后可以使用 Python 和 R 对数据进行更深入的分析。
JetBrains Datalore
JetBrains Datalore 为您团队的数据科学需求提供了一个功能强大的 Jupyter Notebook 环境。
在开发方面，Datalore 提供了一系列代码辅助功能，包括一个智能代码编辑器。它还支持团队使用多个数据源，并提供了增强的协作和报告功能。
JetBrains Datalore 笔记本
以下是对 Datalore 功能的全面概述：
- 支持 Python、Scala 和 SQL 等多种编程语言。
- 能够使用不同的数据源，并将数据和文件上传到云端。
- 允许在笔记本环境中挂载 S3 存储桶。
- 提供在工作区中报告和组织团队工作的功能。
- 支持添加检查点，以恢复到之前的版本。
- 方便与团队成员进行协作。
- 可以将 Datalore 单元嵌入到社交媒体网站，以及创建交互式绘图等。
Google Colab
Google Colab 是 Google Research 推出的一款基于 Web 的 Jupyter Notebook 环境。您可以通过免费的 Google 帐户从浏览器直接访问它。对于数据科学爱好者来说，Google Colab 是一个开始构建项目的理想平台。
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，不妨观看这段视频教程，了解 Colab 的一些实用功能。
Google Colab 的突出特点包括：
- 能够从各种来源导入数据和文件。
- 自动将笔记本保存到 Google 云端硬盘。
- 与 GitHub 集成，方便进行版本控制。
- 预装了 scikit-learn、pandas 和 PyTorch 等常用数据科学库。
- 在免费层级下，对 GPU 访问有一定的限制。您可以使用 Colab Pro 订阅 来获得更多计算资源。
Nextjournal
Nextjournal 是另一款协作式数据科学笔记本。在数据科学项目和机器学习研究中，在不同的操作系统和硬件配置下实现结果的可复现性是一项挑战。
Nextjournal 以“可复现研究的笔记本”为口号，致力于促进实时协作，并强调结果的可复现性。
Nextjournal for Reproducible Research
以下是 Nextjournal 的一些独特功能：
- 支持将整个文件系统创建并共享为 Docker 镜像。
- 通过单独的应用程序协调 Docker 容器。
- 能够在单个运行时环境中使用多种编程语言。
- 提供在项目期间安装的 bash 环境。
- 只需进行最少的必要设置即可支持 GPU。
因此，如果您希望重现机器学习研究论文的结果，那么 Nextjournal 可能是一个理想的选择。
Count
Count 提供了一款高度可定制的数据科学笔记本。使用 Count 笔记本，您可以灵活地将数据分析结果呈现为 KPI 报告、深度报告或内部应用程序。
Count 的设计理念是改变数据团队的协作方式，致力于创建一个连接分析师与利益相关者的协作数据平台。
数笔记本
Count 的旗舰 SQL 笔记本具有以下特点：
- 与多个数据库实现无缝集成。
- 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功能。
Hex
Hex 是另一款 Jupyter Notebook 替代品，它提供了一个协作式数据工作空间。Hex 为 Python 和 SQL 提供了协作笔记本界面，帮助团队在数据科学项目中更快地从概念到分析的转变。
Hex – 协作数据工作区
Hex 笔记本的一些功能包括：
- 支持浏览数据库模式。
- 可以编写 SQL 查询，并在数据帧上执行数据分析。
- 提供实时协作、版本控制和代码补全功能。
- 支持与 Snowflake、BigQuery 和 RedShift 的大数据集成。
- 可以将分析结果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过程。
Kaggle
Kaggle 还提供了一个基于 Web 的 Jupyter Notebook 环境，旨在确保可复现性和协作分析。
这些笔记本是展示您数据科学项目的好方法。同时，它们也方便您直接在浏览器中构建数据科学项目组合。
Kaggle 笔记本
Kaggle 提供以下两种形式：
笔记本界面允许您管理数据集和硬件加速器。一旦您在 Kaggle 上发布了笔记本，所有社区成员都可以直接在浏览器中交互式地运行您的笔记本。
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 可以帮助您更快地提升数据科学技能。这是一个关于 Kaggle 入门的视频教程。
Databricks Notebooks
Databricks Notebooks 也是一款协作式数据科学笔记本。
与我们迄今为止看到的大多数其他数据科学笔记本一样，Databricks Notebooks 也支持访问各种数据源，并且允许交互式数据可视化，以及支持多种编程语言。
此外，Databricks Notebooks 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 Notebooks。
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。
- 支持与 Tableau、Looker、PowerBI 等工具集成。
CoCalc
CoCalc 提供了一个在学术领域具有优势的 Jupyter Notebook 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，这些特性使其非常适合用于教授数据科学，并方便实现实时同步：
- 支持收集学生提交的所有文件。
- 可以使用 NBGrader 对学生提交的内容进行自动评分。
- 提供学术界广泛使用的 Python、R 统计软件和 Julia 的内核。
Observable
Observable Notebooks 是数据科学团队的另一个协作平台。
Observable 的口号是“探索、分析和解释数据。作为一个团队。”，旨在将数据分析师、开发人员和决策者汇集在一起，并促进团队之间的无缝协作。
可观察笔记本
以下是 Observable Notebook 提供的一些实用功能：
- 可以立即分叉现有项目，并且只需进行最少的设置。
- 提供可视化和 UI 组件，方便您更轻松地探索数据。
- 支持发布和导出笔记本，以及将代码嵌入网页。
- 提供用于协作的安全链接共享功能。
总结
希望这份数据科学笔记本清单对您有所帮助。如果您希望促进团队内部和团队之间的更好协作，那么现在您已经有一系列数据科学笔记本可供选择。此外，使用合适的工具可以帮助团队更高效地进行协作！
从大数据分析到学术研究和可重复研究——您拥有一系列为各种应用场景量身定制的数据科学笔记本。祝您团队合作愉快，并能高效地进行数据科学协作！🤝