12 melhores notebooks colaborativos de ciência de dados (alternativas do Jupyter)

Nesta lista, você encontrará alguns dos melhores cadernos de ciência de dados para sobrecarregar o fluxo de trabalho de sua equipe. Esses notebooks de ciência de dados facilitam uma melhor colaboração e podem ser alternativas ao notebook Jupyter.

Neste guia, discutiremos o uso do notebook Jupyter clássico para projetos de ciência de dados. E então, vamos passar por cima de outros ciência de dados cadernos. Além disso, também enumeraremos cada um dos recursos desses notebooks.

Por tudo isso e muito mais, vamos começar.

Jupyter Notebook para Ciência de Dados

Notebook Jupyter é uma plataforma interativa baseada na web usada em projetos de ciência de dados. Além de fornecer kernels para linguagens de programação como Python, Scala e R, os notebooks Jupyter possuem outros recursos valiosos.

Aqui estão alguns dos recursos do Jupyter:

• Adicionando equações matemáticas, rich text e mídia
• Suporta coleta de dados, limpeza, análise e visualização
• Construindo e interpretando modelos de aprendizado de máquina

Também preparamos um guia sobre Notebooks Jupyter para ciência de dados . Ele o guiará pelos recursos do notebook Jupyter e o ajudará a configurar seu ambiente de trabalho.

No entanto, quando você começa a escalar e trabalha em grandes projetos de ciência de dados como uma equipe, você também pode querer procurar outras alternativas.

Vamos agora examinar outros notebooks de ciência de dados que você pode considerar. Eles fornecem os mesmos recursos do notebook Jupyter e, além disso, também facilitam a colaboração perfeita e fornecem mais flexibilidade e costumização.

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Vá para as seções a seguir para saber mais.

nota profunda

nota profunda é um ambiente de notebook Jupyter baseado em nuvem. Ele é projetado para permitir ciência de dados equipes para colaborar de forma eficaz.

Você pode começar gratuitamente e começar a construir seu portfólio de ciência de dados como um indivíduo. Ou você pode trabalhar como parte de uma equipe.

Agora, vamos listar alguns dos recursos úteis do Deepnote:

• Provisão para consultar dados usando SQL do BigQuery, Snowflake e PostgreSQL
• Uso de SQL e Python na mesma interface de notebook sem a necessidade de alternar aplicativos
• Suporte para linguagens de programação populares, como Python, Julia e R
• Suporte para estruturas de aprendizado profundo, como PyTorch e TensorFlow
• Recursos para garantir a reprodutibilidade em toda a equipe, criando ambientes personalizados ou importando o ambiente existente do DockerHub

Apache Zeppelin

Apache Zeppelin é um notebook baseado na web para executar análises de dados interativas e colaborativas no navegador. Esses notebooks são adequados para realizar análises de big data como uma equipe.

Aqui está uma visão geral dos recursos dos notebooks Apache Zeppelin:

• Notebook multifuncional que pode ser usado em todos os estágios do pipeline de ciência de dados
• Suporte para vários idiomas e estruturas, como Python, SQL, R, Shell, Apache SparkGenericName e Apache Flink
• Integração Apache Spark integrada para análise de big data
• Provisão para criar formulários de entrada dinâmicos

Cadernos de modo

Cadernos de modo é um produto principal do Mode Analytics, e você pode colaborar entre equipes enquanto segue as melhores práticas na narrativa de dados.

Na maioria dos projetos de ciência de dados, a fase de coleta de dados envolve consultar bancos de dados para buscar os dados necessários. Notebooks de modo permitem que você consulte dados de fontes de dados conectadas com SQL.

Alguns recursos úteis dos notebooks Mode incluem:

• Provisão para escrever SQL para consultar bancos de dados
• Executando análise de dados nos dados buscados
• Estendendo a análise existente usando o Mode Notebooks
• Criando blocos de anotações Python e R compartilháveis

Resumindo, os blocos de anotações Mode são uma ótima opção se seu fluxo de trabalho começar com a gravação de consultas SQL. E então, você pode estender a análise usando Python e R.

Datalore JetBrains

Datalore da JetBrains também oferece um robusto ambiente de notebook Jupyter para as necessidades de ciência de dados de sua equipe.

Na frente de desenvolvimento, o Datalore inclui recursos para assistência de codificação — com um editor de código inteligente. Ele também permite que as equipes trabalhem com várias fontes de dados. Além disso, há recursos aprimorados para colaboração e geração de relatórios.

Aqui está uma visão geral abrangente dos recursos do Datalore:

• Ambiente de programação para linguagens como Python, Scala e SQL
• Trabalhar com diferentes fontes de dados, bem como fazer upload de dados e arquivos para a nuvem
• Montando o balde S3 dentro do ambiente do notebook
• Reportar e organizar o trabalho da equipe nos espaços de trabalho
• Adicionando pontos de verificação para reverter para versões anteriores
• Colaborando com os membros da equipe
• Incorporação de células Datalore em sites de mídia social, gráficos interativos, publicação e muito mais

Google Colab

Google Colab da pesquisa do Google é um ambiente de notebook Jupyter baseado na Web e pode ser acessado no navegador com uma conta gratuita do Google. Se você é um entusiasta da ciência de dados, Google Colab pode ser uma ótima maneira de começar a construir projetos.

Você já usa o Colab para seus projetos de ciência de dados? Em caso afirmativo, confira este tutorial em vídeo descrevendo os recursos interessantes do Colab que você deve usar.

O Google Colab também possui os seguintes recursos importantes:

• Importação de dados e arquivos de várias fontes
• Cadernos salvos automaticamente no Google Drive
• Integração com GitHub para facilitar o controle de versão
• Bibliotecas de ciência de dados, como scikit-learn, pandas e PyTorch pré-instaladas
• Acesso à GPU até certo limite no nível gratuito — com Assinatura do Colab Pro para acesso estendido a recursos de computação

próximo jornal

próximo jornal é outro caderno colaborativo de ciência de dados. Em projetos de ciência de dados e aprendizado de máquina pesquisa, a reprodutibilidade em máquinas com diferentes sistemas operacionais e configurações de hardware é um desafio.

Com o slogan “O caderno para pesquisas reproduzíveis” Nextjournal facilita a colaboração em tempo real com ênfase na reprodutibilidade.

A seguir estão alguns dos recursos exclusivos do Nextjournal:

• Criando e compartilhando todo o sistema de arquivos como uma imagem docker
• Contêineres do Docker que são orquestrados por aplicativos separados
• Facilidade para usar várias linguagens de programação em um único tempo de execução
• Ambiente Bash para instalações durante o projeto
• Suporte GPU com configuração mínima necessária

Portanto, se você deseja reproduzir os resultados de um trabalho de pesquisa de aprendizado de máquina, o Nextjournal pode ser sua escolha ideal.

Contar

Contar oferece um notebook de ciência de dados com flexibilidade adicional para personalização. Com os notebooks Count, você pode optar por apresentar os resultados de sua análise de dados como relatórios de KPI, relatórios detalhados ou como aplicativos internos.

O objetivo do projeto de Count é mudar a maneira como as equipes de dados trabalham juntas. Sua visão é fornecer uma plataforma de dados colaborativa que conecte analistas às partes interessadas.

Os principais notebooks SQL da Count têm os seguintes recursos:

• Integração perfeita com vários bancos de dados
• Criação de consultas mais rápidas conectando-se a vários bancos de dados, como BigQuery, PostgreSQL e MySQL
• Fornece visualização de dados em movimento

Hex

Hex é outra alternativa do Jupyter que oferece um espaço de trabalho de dados colaborativo e fornece uma interface de notebook colaborativa para Python e SQL. E permite que as equipes passem da concepção à análise em projetos de ciência de dados mais rapidamente.

Alguns dos recursos dos notebooks Hex incluem:

• Navegando em esquemas de banco de dados
• Escrever consultas SQL e executar análises de dados em quadros de dados
• Colaboração em tempo real, controle de versão e conclusão de código
• Integração de big data com Snowflake, BigQuery e RedShift
• Publicando análises como aplicativos de dados interativos

Portanto, você pode usar o Hex para simplificar a conexão com os bancos de dados e as consultas a partir deles.

Kaggle

Kaggle também oferece um ambiente de notebook Jupyter baseado na Web, projetado para garantir análises reproduzíveis e colaborativas.

Esses notebooks podem ser uma ótima maneira de mostrar seus projetos de ciência de dados. Também é útil para criar um portfólio de projetos de ciência de dados, diretamente do navegador.

Kaggle oferece os seguintes dois sabores:

1. roteiros : os scripts podem ser scripts Python ou R. Se você for um usuário R, também há um script RMarkdown adicional que você pode considerar usar.
2. cadernos : os notebooks fornecem um ambiente de notebook Jupyter no navegador com acesso a aceleradores de hardware, conjuntos de dados e muito mais.

A interface do notebook permite gerenciar conjuntos de dados e aceleradores de hardware. Depois de publicar um notebook no Kaggle, todos os membros da comunidade podem executar seu notebook interativamente no navegador.

Você pode usar todos os conjuntos de dados hospedados no Kaggle ou conjuntos de dados de competições.

Participando em Competições de Kaggle ajudará você a aprimorar suas habilidades em ciência de dados com mais rapidez. Aqui está um tutorial em vídeo sobre como começar a usar o Kaggle.