En esta lista, encontrará algunos de los mejores ciencia de datos cuadernos 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, analizaremos el uso del cuaderno Jupyter clásico para proyectos de ciencia de datos. Y luego, repasaremos otros Ciencia de los datos cuadernos Además, también enumeraremos cada una de las características de estos portátiles.
Por todo esto y más, empecemos.
Jupyter Notebook para ciencia de datos
Cuaderno Jupyter es una plataforma interactiva basada en la web utilizada en proyectos de ciencia de datos. Además de proporcionar kernels para lenguajes de programación como Python, Scala y R, los portátiles Jupyter tienen otras características valiosas.
Estas son algunas de las características de Jupyter:
- Adición de ecuaciones matemáticas, texto enriquecido y medios
- Admite la recopilación, limpieza, análisis y visualización de datos
- Construcción e interpretación de modelos de aprendizaje automático
También hemos elaborado una guía sobre Cuadernos Jupyter para ciencia de datos. Lo guiará a través de las características del cuaderno Jupyter Notebook y lo ayudará a configurar su entorno de trabajo.
Sin embargo, a medida que comienza a escalar y trabaja en grandes proyectos de ciencia de datos como equipo, es posible que también desee buscar otras alternativas.
Ahora repasemos otros Ciencia de los datos cuadernos que podría considerar. Ofrecen las mismas funciones que el cuaderno Jupyter y, además, facilitan la colaboración sin problemas y brindan más la flexibilidad y personalización.
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Dirígete a las siguientes secciones para obtener más información.
Deepnote
Nota profunda es un entorno de notebook Jupyter basado en la nube. Está diseñado para permitir Ciencia de los datos equipos para colaborar eficazmente.
Puede comenzar de forma gratuita y comenzar a construir su cartera de ciencia de datos como individuo. O podrías trabajar como parte de un equipo.
Ahora, enumeremos algunas de las características útiles de Deepnote:
- Aprovisionamiento para consultar datos usando SQL de BigQuery, Snowflake y PostgreSQL
- Uso de SQL y Python en la misma interfaz de notebook sin tener que cambiar de aplicación
- Soporte para 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
Zepelín apache es un cuaderno basado en la web para realizar análisis de datos interactivos y colaborativos en el navegador. Estos portátiles son ideales para realizar análisis de big data en equipo.
Aquí hay una descripción general de las características de los portátiles Apache Zeppelin:
- Cuaderno multipropósito que se puede usar en todas las etapas de la canalización de la ciencia de datos
- Soporte para múltiples lenguajes y marcos como Python, SQL, R, Shell, Apache Sparky Apache Flink
- Integración integrada de Apache Spark para análisis de big data
- Disposición para crear formularios de entrada dinámicos
Mode Notebooks
Cuadernos de modo es un producto estrella de Mode Analytics, y puede colaborar entre equipos mientras sigue 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 consultar bases de datos para obtener los datos necesarios. Los cuadernos de modo le permiten consultar datos de fuentes de datos conectadas con SQL.
Algunas características útiles de los portátiles Mode incluyen:
- Provisión para escribir SQL para consultar bases de datos
- Realización de análisis de datos en los datos obtenidos
- Ampliación del análisis existente mediante Mode Notebooks
- Creación de cuadernos de Python y R compartibles
En resumen, los cuadernos Mode son una excelente opción si su flujo de trabajo comienza con la escritura de consultas SQL. Y luego, puede extenderse al análisis usando Python y R.
JetBrains Datalore
Datalore de JetBrains también ofrece un sólido entorno de notebook Jupyter para las necesidades de ciencia de datos de su equipo.
En el frente del desarrollo, Datalore incluye funciones para asistencia de codificación, con un editor de código inteligente. También permite que los equipos trabajen con múltiples fuentes de datos. Además, hay características mejoradas para la colaboración y la generación de informes.
Aquí hay una descripción general completa de las características de Datalore:
- Entorno de programación para lenguajes como Python, Scala y SQL
- Trabajar con diferentes fuentes de datos y cargar datos y archivos en la nube
- Montaje del depósito S3 dentro del entorno del portátil
- Informar y organizar el trabajo del equipo en espacios de trabajo
- Adición de puntos de control para volver a versiones anteriores
- Colaborando con los miembros del equipo
- Incorporación de celdas de Datalore en sitios de redes sociales, gráficos interactivos, publicación y más
Google Colab
Colaboración de Google de Google research es un entorno de cuaderno Jupyter basado en la web y se puede acceder a él desde el navegador con una cuenta gratuita de Google. Si eres un entusiasta de la ciencia de datos, Colaboración de Google puede ser una excelente manera de comenzar a construir proyectos.
¿Ya usas Colab para tus proyectos de ciencia de datos? En caso afirmativo, consulte este tutorial en video que describe las características interesantes de Colab que debería usar.
Google Colab también tiene las siguientes características destacadas:
- Importación de datos y archivos de varias fuentes
- Blocs de notas guardados automáticamente 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 cierto límite en el nivel gratuito, con Suscripción a Colab Pro para un acceso extendido a los recursos informáticos
Nextjournal
Diario siguiente es otro cuaderno colaborativo de ciencia de datos. En proyectos de ciencia de datos y máquina de aprendizaje investigación, la reproducibilidad entre máquinas con diferentes sistemas operativos y configuraciones de hardware es un desafío.
con el eslogan “El cuaderno para la investigación reproducible”, Nextjournal facilita la colaboración en tiempo real con énfasis en la reproducibilidad.
Las siguientes son algunas de las características exclusivas de Nextjournal:
- Crear y compartir todo el sistema de archivos como una imagen acoplable
- Contenedores Docker orquestados por una aplicación independiente
- Facilidad para usar múltiples lenguajes de programación en un solo tiempo de ejecución
- Entorno Bash para instalaciones durante el proyecto.
- Compatibilidad con GPU con la configuración mínima necesaria
Entonces, si desea reproducir los resultados de un trabajo de investigación de aprendizaje automático, Nextjournal podría ser su opción ideal.
Count
Contar ofrece un cuaderno de ciencia de datos con mayor flexibilidad para la personalización. Con los cuadernos Count, puede optar por presentar los resultados de su análisis de datos como informes KPI, informes detallados 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 emblemáticos de Count tienen las siguientes características:
- Perfecta integración con múltiples bases de datos
- Crear consultas más rápidas conectándose a múltiples bases de datos como BigQuery, PostgreSQL y MySQL
- Proporciona visualización de datos sobre la marcha
Hex
Hexagonal es otra alternativa de Jupyter que ofrece un espacio de trabajo de datos colaborativo y proporciona una interfaz de cuaderno colaborativo para Python y SQL. Y permite que los equipos pasen más rápido de la ideación al análisis en proyectos de ciencia de datos.
Algunas de las características de los cuadernos Hex incluyen:
- Exploración de esquemas de base 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 interactivos
Por lo tanto, puede usar Hex para simplificar la conexión a las bases de datos y las consultas desde ellas.
Kaggle
Kaggle también ofrece un entorno de cuaderno Jupyter basado en la web diseñado para garantizar un análisis colaborativo y reproducible.
Estos cuadernos pueden ser una excelente manera de mostrar sus proyectos de ciencia de datos. También es útil 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 Python o R. Si es un usuario de R, también hay un script RMarkdown adicional que puede considerar usar.
- Cuadernos: Las notebooks brindan un entorno de notebook Jupyter en el navegador con acceso a aceleradores de hardware, conjuntos de datos y más.
La interfaz del portátil le permite administrar conjuntos de datos y aceleradores de hardware. Una vez que publica un cuaderno en Kaggle, todos los miembros de la comunidad pueden ejecutar su cuaderno de forma interactiva en el navegador.
Puede usar todos los conjuntos de datos alojados en Kaggle o conjuntos de datos de competencias.
Participando en Competiciones de Kaggle le ayudará a mejorar sus habilidades en ciencia de datos con mayor rapidez. Aquí hay un video tutorial sobre cómo comenzar con Kaggle.
Databricks Notebooks
Blocs de notas de ladrillos de datos también son cuadernos colaborativos de ciencia de datos.
Como la mayoría de los demás portátiles de ciencia de datos que hemos visto hasta ahora, estos portátiles 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 portátiles Databricks también admiten la coautoría y el control de versiones en tiempo real.
▶ Mire este tutorial en video para comenzar con los cuadernos de Databricks.
Las siguientes son algunas características únicas de estos portátiles:
- Tableros de datos impulsados por Spark
- Programador de trabajos para ejecutar canalizaciones de datos a escala
- Notebook workflows para tuberías de varias etapas
- Conexión de portátiles a clústeres para acelerar la informática
- Integración con Tableau, Looker, PowerBI y más
CoCalc
CoCalc proporciona un entorno de cuaderno Jupyter que brilla en 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 enseñar ciencia de datos y al mismo tiempo facilitar la sincronización en tiempo real.
- Recopilación de todos los archivos de las entregas de los estudiantes
- Calificación automática de las entregas de los estudiantes usando NBGrader
- Kernels para Python, R Statistical Software y Julia, que se utilizan ampliamente en el mundo académico
Observable
cuaderno observable es otra plataforma colaborativa para equipos de ciencia de datos.
con el eslogan “Explore, analice y explique los datos. Como un equipo“, Observable tiene como objetivo reunir a analistas de datos, desarrolladores y tomadores de decisiones. También facilita la colaboración fluida entre equipos.
Y las siguientes son algunas de las características interesantes que ofrece el portátil Observable:
- Bifurcar proyectos existentes para comenzar de inmediato con una configuración mínima
- Visualización y componentes de interfaz de usuario para facilitar la exploración de datos
- Publicación y exportación de cuadernos e incrustación de código en páginas web
- Uso compartido seguro de enlaces para la colaboración
Recapitulación
Espero que haya encontrado útil esta lista de cuadernos de ciencia de datos. Si desea facilitar mejor colaboración dentro y entre equipos, ahora tiene una lista de cuadernos de ciencia de datos para elegir. ¡Además, tener las herramientas adecuadas ayuda a los equipos a colaborar de manera efectiva!
Desde análisis de big data para la academia y la investigación reproducible: tiene cuadernos de ciencia de datos hechos a medida para muchos casos de uso. Contento trabajo en equipo ¡y ciencia de datos colaborativa!🤝
