En este artículo encontrará algunos de los mejores cuadernos de ciencia de datos para potenciar el flujo de trabajo de su equipo. Estos cuadernos de ciencia de datos facilitan una mejor colaboración y pueden ser alternativas al cuaderno Jupyter.
En esta guía, hablaremos del uso del cuaderno Jupyter clásico para proyectos de ciencia de datos. A continuación, repasaremos otros cuadernos de ciencia de datos. Además, también enumeraremos las características de cada uno de estos cuadernos.
Por todo esto y mucho más, empecemos.
Cuaderno Jupyter para la ciencia de datos
Elcuaderno Jupyter es una plataforma interactiva basada en la web que se utiliza en proyectos de ciencia de datos. Además de proporcionar núcleos para lenguajes de programación como Python, Scala y R, los cuadernos Jupyter tienen otras características valiosas.
He aquí algunas de las características de Jupyter:
- Añadir ecuaciones matemáticas, texto enriquecido y medios de comunicación
- Admite la recopilación, limpieza, análisis y visualización de datos
- Construcción e interpretación de modelos de aprendizaje automático
También hemos elaborado una guía sobre los cuadernos Jupyter para la ciencia de datos. Le guiará a través de las características de los cuadernos Jupyter y le ayudará a configurar su entorno de trabajo.
Sin embargo, a medida que empiece a escalar y a trabajar en grandes proyectos de ciencia de datos en equipo, es posible que también quiera buscar otras alternativas.
Repasemos ahora otros cuadernos de ciencia de datos que podría considerar. Ofrecen las mismas características que el cuaderno Jupyter y, además, también facilitan una colaboración fluida y proporcionan más flexibilidad y personalización.
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Diríjase a las siguientes secciones para obtener más información.
Deepnote
Deepnote es un entorno de cuaderno Jupyter basado en la nube. Está diseñado para permitir que los equipos de ciencia de datos colaboren eficazmente.
Puede empezar de forma gratuita y empezar a construir su cartera de ciencia de datos como individuo. O puede trabajar como parte de un equipo.
Ahora, vamos a enumerar algunas de las características útiles de Deepnote:
- Posibilidad de consultar datos utilizando SQL de BigQuery, Snowflake y PostgreSQL
- Uso de SQL y Python en la misma interfaz del bloc de notas sin tener que cambiar de aplicación
- Compatibilidad con lenguajes de programación populares como Python, Julia y R
- Compatibilidad con marcos de aprendizaje profundo como PyTorch y TensorFlow
- Funciones para garantizar la reproducibilidad en todo el equipo mediante la creación de entornos personalizados o la importación de entornos existentes desde DockerHub
Apache Zeppelin
ApacheZeppelin es un cuaderno basado en web para realizar análisis de datos interactivos y colaborativos en el navegador. Estos cuadernos son muy adecuados para realizar análisis de big data en equipo.
He aquí un resumen de las características de los cuadernos Apache Zeppelin:
- Cuaderno polivalente que puede utilizarse para todas las etapas de la canalización de la ciencia de datos
- Compatibilidad con múltiples lenguajes y marcos de trabajo como Python, SQL, R, Shell, Apache Spark y Apache Flink
- Integración con Apache Spark para el análisis de big data
- Disposición para crear formularios de entrada dinámicos
Cuadernos Mode
ModeNotebooks es un producto emblemático de Mode Analytics, con el que podrá colaborar entre equipos y, al mismo tiempo, seguir las mejores prácticas en la narración de datos.
En la mayoría de los proyectos de ciencia de datos, la fase de recopilación de datos implica la consulta de bases de datos para obtener los datos necesarios. Los cuadernos Mode le permiten consultar datos de fuentes de datos conectadas con SQL.
Algunas características útiles de los cuadernos Mode son
- Posibilidad de escribir SQL para consultar bases de datos
- Realización de análisis de datos sobre los datos obtenidos
- Ampliación de análisis existentes mediante cuadernos Mode
- Creación de cuadernos Python y R compartibles
En resumen, los cuadernos Mode son una gran elección si su flujo de trabajo comienza con la escritura de consultas SQL. Y después, puede ampliar a análisis utilizando Python y R.
JetBrains Datalore
Datalorede JetBrains también ofrece un robusto entorno de cuadernos Jupyter para las necesidades de ciencia de datos de su equipo.
En el frente del desarrollo, Datalore incluye funciones de ayuda a la codificación, con un editor de código inteligente. También permite a los equipos trabajar con múltiples fuentes de datos. Además, hay funciones mejoradas para la colaboración y la elaboración de informes.
Aquí tiene una visión general de las características de Datalore:
- Entorno de programación para lenguajes como Python, Scala y SQL
- Trabajo con diferentes fuentes de datos así como subida de datos y archivos a la nube
- Montaje de bucket S3 dentro del entorno de cuaderno
- Informando y organizando el trabajo del equipo en espacios de trabajo
- Añadiendo puntos de control para revertir a versiones anteriores
- Colaborando con los miembros del equipo
- Incrustación de celdas Datalore en sitios de medios sociales, gráficos interactivos, publicación, etc
Google Colab
Google Colab de Google research es un entorno de cuaderno Jupyter basado en web, y es accesible desde el navegador con una cuenta gratuita de Google. Si es un entusiasta de la ciencia de datos, Google Colab puede ser una buena forma de empezar a crear proyectos.
¿Ya utiliza Colab para sus proyectos de ciencia de datos? En caso afirmativo, eche un vistazo a este tutorial en vídeo en el que se describen las fantásticas funciones de Colab que debería utilizar.
Google Colab también cuenta con las siguientes características destacadas:
- Importación de datos y archivos de diversas fuentes
- Autoguardado de cuadernos en Google drive
- Integración con GitHub para facilitar el control de versiones
- Bibliotecas de ciencia de datos como scikit-learn, pandas y PyTorch preinstaladas
- Acceso a la GPU hasta un cierto límite en el nivel gratuito, con suscripción a Colab Pro para ampliar el acceso a los recursos informáticos
Nextjournal
Nextjournal es otro cuaderno colaborativo de ciencia de datos. En los proyectos de ciencia de datos y en la investigación del aprendizaje automático, la reproducibilidad entre máquinas con distintos sistemas operativos y configuraciones de hardware es todo un reto.
Con el lema «El cuaderno para la investigación reproducible», Nextjournal facilita la colaboración en tiempo real haciendo hincapié en la reproducibilidad.
Las siguientes son algunas de las características exclusivas de Nextjournal:
- Creación y compartición de todo el sistema de archivos como una imagen Docker
- Contenedores Docker orquestados por aplicaciones independientes
- Facilidad para utilizar varios lenguajes de programación en un único tiempo de ejecución
- Entorno Bash para instalaciones durante el proyecto
- Soporte de GPU con la mínima configuración necesaria
Así que si desea reproducir los resultados de un trabajo de investigación sobre aprendizaje automático, Nextjournal podría ser su opción ideal.
Cuenta
Count ofrece un cuaderno de ciencia de datos con flexibilidad añadida para la personalización. Con los cuadernos Count, puede elegir presentar los resultados de su análisis de datos como informes KPI, informes de profundización o como aplicaciones internas.
El objetivo de diseño de Count es cambiar la forma en que los equipos de datos trabajan juntos. Su visión es proporcionar una plataforma de datos colaborativa que conecte a los analistas con las partes interesadas.
Los cuadernos SQL insignia de Count tienen las siguientes características:
- Perfecta integración con múltiples bases de datos
- Creación de consultas más rápidas mediante la conexión a múltiples bases de datos como BigQuery, PostgreSQL y MySQL
- Proporciona visualización de datos sobre la marcha
Hex
Hex es otra alternativa a Jupyter que ofrece un espacio de trabajo colaborativo de datos, y proporciona una interfaz de cuaderno colaborativo tanto para Python como para SQL. Y permite a los equipos pasar más rápidamente de la ideación al análisis en los proyectos de ciencia de datos.
Algunas de las características de los cuadernos Hex son
- Navegar por esquemas de bases de datos
- Escribir consultas SQL y ejecutar análisis de datos en marcos de datos
- Colaboración en tiempo real, control de versiones y finalización de código
- Integración de big data con Snowflake, BigQuery y RedShift
- Publicación de análisis como aplicaciones de datos interactivas
Por lo tanto, puede utilizar Hex para simplificar la conexión a bases de datos y la realización de consultas a partir de ellas.
Kaggle
Kaggle también ofrece un entorno de cuadernos Jupyter basado en la web y diseñado para garantizar un análisis reproducible y colaborativo.
Estos cuadernos pueden ser una gran manera de mostrar sus proyectos de ciencia de datos. También son útiles para crear una cartera de proyectos de ciencia de datos, directamente desde el navegador.
Kaggle ofrece los siguientes dos sabores:
- Scripts: Los scripts pueden ser scripts Python o R. Si usted es un usuario de R, también hay un script RMarkdown adicional que puede considerar utilizar.
- Cuadernos: Los cuadernos proporcionan un entorno de cuaderno Jupyter en el navegador con acceso a aceleradores de hardware, conjuntos de datos y mucho más.
La interfaz del cuaderno le permite gestionar conjuntos de datos y aceleradores de hardware. Una vez que publique un cuaderno en Kaggle, todos los miembros de la comunidad podrán ejecutar su cuaderno de forma interactiva en el navegador.
Puede utilizar todos los conjuntos de datos alojados en Kaggle o los conjuntos de datos de las competiciones.
Participar en las competiciones de Kaggle le ayudará a subir de nivel sus habilidades en la ciencia de datos con mayor rapidez. Aquí tiene un tutorial en vídeo sobre cómo empezar con Kaggle.
Cuadernos Databricks
Loscuadernos Databricks también son cuadernos colaborativos de ciencia de datos.
Como la mayoría de los cuadernos de ciencia de datos que hemos visto hasta ahora, estos cuadernos también admiten el acceso a diferentes fuentes de datos. Además, también permiten la visualización interactiva de datos y admiten múltiples lenguajes de programación.
Además, los cuadernos Databricks también admiten la coautoría en tiempo real y el control de versiones.
▶ Vea este vídeo tutorial para iniciarse en los cuadernos Databricks.
Las siguientes son algunas características únicas de estos cuadernos:
- Cuadros de mando de datos impulsados por Spark
- Programador de trabajos para ejecutar canalizaciones de datos a escala
- Flujos de trabajo de cuadernos para pipelines multietapa
- Conexión de cuadernos a clústeres para acelerar la computación
- Integración con Tableau, Looker, PowerBI, etc
CoCalc
CoCalc proporciona un entorno de cuaderno Jupyter que brilla en los casos de uso académico. Además de las características del cuaderno Jupyter clásico, CoCalc proporciona un sistema integrado de gestión de cursos.
Enumeremos algunas de las características de CoCalc que lo hacen adecuado para la enseñanza de la ciencia de datos, al tiempo que facilita la sincronización en tiempo real.
- Recopilación de todos los archivos de los envíos de los estudiantes
- Calificación automática de los envíos de los estudiantes mediante NBGrader
- Kernels para Python, el software estadístico R y Julia, ampliamente utilizados en el mundo académico
Observable
El cuaderno Observable es otra plataforma de colaboración para equipos de ciencia de datos.
Con el lema «Explorar, analizar y explicar datos. En equipo«, Observable pretende reunir a analistas de datos, desarrolladores y responsables de la toma de decisiones. También facilita una colaboración fluida entre equipos.
A continuación se enumeran algunas de las geniales características que ofrece el cuaderno de Observable:
- Bifurcación de proyectos existentes para empezar de inmediato con una configuración mínima
- Componentes de visualización e interfaz de usuario para facilitar la exploración de datos
- Publicación y exportación de cuadernos, e incrustación de código en páginas web
- Intercambio seguro de enlaces para la colaboración
Resumiendo
Espero que esta lista de cuadernos de ciencia de datos le haya resultado útil. Si desea facilitar una mejor colaboración dentro de los equipos y entre ellos, ahora dispone de una lista de cuadernos de ciencia de datos entre los que elegir. Además, disponer de las herramientas adecuadas ayuda a los equipos a colaborar con eficacia
Desde el análisis de big data hasta la investigación académica y reproducible, dispone de cuadernos de ciencia de datos hechos a medida para muchos casos de uso. Feliz trabajo en equipo y colaboración en la ciencia de datos!🤝