Dans cette liste, vous trouverez quelques-uns des meilleurs cahiers de science des données pour booster le flux de travail de votre équipe. Ces cahiers de science des données facilitent une meilleure collaboration et peuvent être des alternatives au cahier Jupyter.

Dans ce guide, nous aborderons l'utilisation du notebook Jupyter classique pour les projets de science des données. Et puis, nous passerons en revue d'autres science des données des cahiers. De plus, nous énumérerons également chacune des fonctionnalités de ces ordinateurs portables.

Pour tout cela et plus encore, commençons.

Bloc-notes Jupyter pour la science des données

Carnet Jupyter est une plateforme Web interactive utilisée dans les projets de science des données. En plus de fournir des noyaux pour des langages de programmation tels que Python, Scala et R, les notebooks Jupyter ont d'autres fonctionnalités utiles.

Voici quelques-unes des fonctionnalités de Jupyter :

  • Ajout d'équations mathématiques, de texte enrichi et de médias
  • Prise en charge de la collecte, du nettoyage, de l'analyse et de la visualisation des données
  • Construire et interpréter des modèles d'apprentissage automatique

Nous avons également élaboré un guide sur Blocs-notes Jupyter pour la science des données. Il vous guidera à travers les fonctionnalités du notebook Jupyter et vous aidera à configurer votre environnement de travail.

Cependant, lorsque vous commencez à évoluer et travaillez sur de grandes projets de science des données en équipe, vous pouvez également envisager d'autres alternatives.

Passons maintenant en revue d'autres cahiers de science des données que vous pourriez envisager. Ils offrent les mêmes fonctionnalités que le notebook Jupyter, et en plus, ils facilitent également une collaboration transparente et offrent plus la flexibilité et personnalisation.

Si vous souhaitez apprendre Python et Jupyter, consultez ceci Cours Udemy.

Rendez-vous dans les sections suivantes pour en savoir plus.

Deepnote

Note profonde est un environnement de bloc-notes Jupyter basé sur le cloud. Il est conçu pour permettre science des données équipes à collaborer efficacement.

Vous pouvez commencer gratuitement et commencer à construire votre portefeuille de science des données en tant qu'individu. Ou vous pourriez travailler en équipe.

Maintenant, énumérons quelques-unes des fonctionnalités utiles de Deepnote :

  • Provisionnement pour interroger les données à l'aide de SQL à partir de BigQuery, Snowflake et PostgreSQL
  • Utilisation de SQL et Python dans la même interface de bloc-notes sans avoir à changer d'application
  • Prise en charge des langages de programmation populaires tels que Python, Julia et R
  • Prise en charge des cadres d'apprentissage en profondeur tels que PyTorch et TensorFlow
  • Fonctionnalités pour assurer la reproductibilité au sein de l'équipe en créant des environnements personnalisés ou en important un environnement existant à partir de DockerHub

Apache Zeppelin

Apache Zeppelin est un bloc-notes Web permettant d'effectuer des analyses de données interactives et collaboratives dans le navigateur. Ces ordinateurs portables sont bien adaptés pour effectuer des analyses de données volumineuses en équipe.

Voici un aperçu des fonctionnalités des notebooks Apache Zeppelin :

  • Bloc-notes polyvalent pouvant être utilisé à toutes les étapes du pipeline de science des données
  • Prise en charge de plusieurs langages et frameworks tels que Python, SQL, R, Shell, Apache Spark et Apache Flink
  • Intégration Apache Spark intégrée pour l'analyse du Big Data
  • Possibilité de créer des formulaires de saisie dynamiques

Mode Notebooks

Cahiers de mode est un produit phare de Mode Analytics, et vous pouvez collaborer entre équipes tout en suivant les meilleures pratiques en matière de narration de données.

Dans la plupart des projets de science des données, la phase de collecte de données implique d'interroger des bases de données pour récupérer les données requises. Les blocs-notes en mode vous permettent d'interroger des données à partir de sources de données connectées avec SQL.

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Blocs-notes de mode pour la science des données

Certaines fonctionnalités utiles des blocs-notes Mode incluent :

  • Provision pour écrire du SQL pour interroger les bases de données
  • Effectuer une analyse de données sur les données récupérées
  • Extension de l'analyse existante à l'aide de Mode Notebooks
  • Création de notebooks Python et R partageables

Pour résumer, les blocs-notes Mode sont un excellent choix si votre flux de travail commence par l'écriture de requêtes SQL. Et puis, vous pouvez étendre l'analyse à l'aide de Python et R.

JetBrains Datalore

Datalore de JetBrains offre également un environnement de bloc-notes Jupyter robuste pour les besoins en science des données de votre équipe.

Côté développement, Datalore inclut des fonctionnalités d'assistance au codage, avec un éditeur de code intelligent. Il permet également aux équipes de travailler avec plusieurs sources de données. De plus, il existe des fonctionnalités améliorées pour la collaboration et la création de rapports.

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Carnet de notes JetBrains Datalore

Voici un aperçu complet des fonctionnalités de Datalore :

  • Environnement de programmation pour des langages tels que Python, Scala et SQL
  • Travailler avec différentes sources de données ainsi que télécharger des données et des fichiers dans le cloud
  • Montage du compartiment S3 dans l'environnement de l'ordinateur portable
  • Reporting et organisation du travail de l'équipe dans les espaces de travail
  • Ajout de points de contrôle pour revenir aux versions précédentes
  • Collaborer avec les membres de l'équipe
  • Intégration de cellules Datalore dans les sites de médias sociaux, les tracés interactifs, la publication, etc.

Google Colab

Google Colab de Google research est un environnement de bloc-notes Jupyter basé sur le Web, et il est accessible depuis le navigateur avec un compte Google gratuit. Si vous êtes un passionné de science des données, Google Colab peut être un excellent moyen de commencer à créer des projets.

Google Colab pour la science des données

Utilisez-vous déjà Colab pour vos projets de science des données ? Si oui, consultez ce didacticiel vidéo décrivant les fonctionnalités intéressantes de Colab que vous devriez utiliser.

YouTube vidéo

Google Colab possède également les fonctionnalités principales suivantes :

  • Importation de données et de fichiers à partir de diverses sources
  • Enregistrement automatique des blocs-notes sur Google Drive
  • Intégration avec GitHub pour faciliter le contrôle de version
  • Bibliothèques de science des données telles que scikit-learn, pandas et PyTorch préinstallées
  • Accès GPU jusqu'à une certaine limite dans le cadre de l'offre gratuite, avec Abonnement Colab Pro pour un accès étendu aux ressources informatiques

Nextjournal

Journal suivant est un autre cahier collaboratif de science des données. Dans les projets de science des données et machine learning recherche, la reproductibilité sur des machines avec différents systèmes d'exploitation et configurations matérielles est un défi.

Avec le slogan « Le cahier de recherche reproductible », Nextjournal facilite la collaboration en temps réel en mettant l'accent sur la reproductibilité.

Nextjournal pour la recherche reproductible

Voici quelques-unes des fonctionnalités propres à Nextjournal :

  • Création et partage de l'intégralité du système de fichiers en tant qu'image docker
  • Conteneurs Docker orchestrés par une application distincte
  • Possibilité d'utiliser plusieurs langages de programmation en une seule exécution
  • Environnement Bash pour les installations pendant le projet
  • Prise en charge du GPU avec une configuration minimale nécessaire

Donc, si vous souhaitez reproduire les résultats d'un document de recherche sur l'apprentissage automatique, Nextjournal pourrait être votre choix idéal.

Count

Compter offre un bloc-notes de science des données avec une flexibilité supplémentaire pour la personnalisation. Avec les blocs-notes Count, vous pouvez choisir de présenter les résultats de votre analyse de données sous forme de rapports KPI, de rapports approfondis ou d'applications internes.

L'objectif de conception de Count est de changer la façon dont les équipes de données travaillent ensemble. Leur vision est de fournir une plate-forme de données collaborative qui relie les analystes aux parties prenantes.

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Compter les cahiers

Les notebooks SQL phares de Count ont les fonctionnalités suivantes :

  • Intégration transparente avec plusieurs bases de données
  • Création de requêtes plus rapides en se connectant à plusieurs bases de données telles que BigQuery, PostgreSQL et MySQL
  • Fournit une visualisation des données en déplacement

Hex

Hex est une autre alternative Jupyter qui offre un espace de travail de données collaboratif et fournit une interface de bloc-notes collaborative pour Python et SQL. Et permet aux équipes de passer plus rapidement de l'idéation à l'analyse dans les projets de science des données.

Hex – Un espace de travail de données collaboratif

Certaines des caractéristiques des ordinateurs portables Hex incluent :

  • Parcourir les schémas de base de données
  • Écriture de requêtes SQL et exécution d'analyses de données sur des trames de données
  • Collaboration en temps réel, contrôle de version et complétion de code
  • Intégration du Big Data avec Snowflake, BigQuery et RedShift
  • Publication d'analyses sous forme d'applications de données interactives

Par conséquent, vous pouvez utiliser Hex pour simplifier la connexion aux bases de données et les requêtes à partir de celles-ci.

Kaggle

Kaggle propose également un environnement de bloc-notes Jupyter basé sur le Web conçu pour garantir une analyse reproductible et collaborative.

Ces blocs-notes peuvent être un excellent moyen de présenter vos projets de science des données. Il est également utile de créer un portefeuille de projets de science des données, directement depuis le navigateur.

Cahiers Kaggle

Kaggle propose les deux saveurs suivantes :

  1. Scripts: Les scripts peuvent être des scripts Python ou R. Si vous êtes un utilisateur R, il existe également un script RMarkdown supplémentaire que vous pouvez envisager d'utiliser.
  2. Carnets: les blocs-notes fournissent un environnement de bloc-notes Jupyter dans le navigateur avec accès aux accélérateurs matériels, aux ensembles de données, etc.

L'interface du bloc-notes vous permet de gérer des ensembles de données et des accélérateurs matériels. Une fois que vous publiez un bloc-notes sur Kaggle, tous les membres de la communauté peuvent exécuter votre bloc-notes de manière interactive dans le navigateur.

Vous pouvez utiliser tous les jeux de données hébergés sur Kaggle ou les jeux de données des compétitions.

Participant à Compétitions Kaggle vous aidera à améliorer vos compétences en science des données d'autant plus rapidement. Voici un didacticiel vidéo sur la prise en main de Kaggle.

YouTube vidéo

Databricks Notebooks

Blocs-notes Databrick sont également des cahiers collaboratifs de science des données.

Comme la plupart des autres blocs-notes de science des données que nous avons vus jusqu'à présent, ces blocs-notes prennent également en charge l'accès à différentes sources de données. De plus, ils permettent également une visualisation interactive des données et prennent en charge plusieurs langages de programmation.

De plus, les notebooks Databricks prennent également en charge la co-création et le contrôle de version en temps réel.

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Blocs-notes Databrick

▶ Regardez ce didacticiel vidéo pour démarrer avec les blocs-notes Databricks.

YouTube vidéo

Voici quelques caractéristiques uniques de ces ordinateurs portables :

  • Tableaux de bord de données alimentés par Spark 
  • Planificateur de tâches pour exécuter des pipelines de données à grande échelle
  • cahier workflows pour canalisations multi-étagées
  • Connecter des ordinateurs portables à des clusters pour accélérer le calcul 
  • Intégration avec Tableau, Looker, PowerBI, etc.

CoCalc

CoCalc fournit un environnement de bloc-notes Jupyter qui brille dans les cas d'utilisation académiques. En plus des fonctionnalités du notebook Jupyter classique, CoCalc fournit un système de gestion de cours intégré.

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Bloc-notes CoCalc Jupyter

Énumérons quelques-unes des fonctionnalités de CoCalc qui le rendent adapté à l'enseignement de la science des données tout en facilitant la synchronisation en temps réel.

  • Collecte de tous les fichiers des soumissions des étudiants
  • Notation automatique des soumissions des étudiants à l'aide de NB Grader
  • Noyaux pour Python, R Statistical Software et Julia largement utilisés dans le milieu universitaire

Observable

Cahier observable est une autre plateforme collaborative pour les équipes de science des données.

Avec le slogan « Explorez, analysez et expliquez les données. Comme une équipe“, Observable a pour objectif de réunir analystes de données, développeurs et décideurs. Il facilite également une collaboration transparente entre les équipes.

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Carnet Observable

Et voici quelques-unes des fonctionnalités intéressantes offertes par le bloc-notes Observable :

  • Créer des projets existants pour démarrer immédiatement avec une configuration minimale
  • Composants de visualisation et d'interface utilisateur pour une exploration plus facile des données
  • Publication et exportation de blocs-notes et intégration de code dans des pages Web
  • Partage de lien sécurisé pour la collaboration

résumer

J'espère que vous avez trouvé cette liste de cahiers de science des données utile. Si vous souhaitez faciliter une meilleure collaboration au sein des équipes et entre elles, vous disposez désormais d'une liste de blocs-notes de science des données parmi lesquels choisir. De plus, avoir les bons outils aide les équipes à collaborer efficacement !

A partir de analyse de big data au milieu universitaire et à la recherche reproductible, vous disposez de cahiers de science des données conçus sur mesure pour de nombreux cas d'utilisation. Content travail d'équipe et la science des données collaborative !🤝