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Los 12 mejores cuadernos colaborativos de ciencia de datos [Jupyter Alternatives]

En esta lista encontrarás algunos de los mejores Cuaderno de ciencia de datos Mejore el flujo de trabajo de su equipo. Estos cuadernos de ciencia de datos facilitan una mejor colaboración y son una alternativa a los cuadernos de Jupyter.

En esta guía, analizaremos cómo usar los cuadernos clásicos de Jupyter para proyectos de ciencia de datos. Luego, cubriremos otros cuadernos de ciencia de datos. Además, enumeraremos cada característica de estos portátiles.

Por todo esto y más, empecemos.

Jupyter Notebook para ciencia de datos

Cuaderno Jupyter es una plataforma web interactiva para 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.

Aquí hay algunas características de Jupyter:

  • Agregue ecuaciones matemáticas, texto enriquecido y medios
  • Admite la recopilación, limpieza, análisis y visualización de datos.
  • Cree e interprete modelos de aprendizaje automático

También hemos elaborado una guía sobre ciencia de datos con cuadernos Jupyter. Lo guiará a través de las capacidades de Jupyter Notebooks y lo ayudará a configurar su entorno de trabajo.

Sin embargo, a medida que comience a escalar y abordar grandes proyectos de ciencia de datos como equipo, es posible que también desee buscar otras alternativas.

Ahora revisemos otros cuadernos de ciencia de datos que puede considerar.Proporcionan la misma funcionalidad que los cuadernos Jupyter, además de que facilitan la colaboración fluida y brindan más flexibilidad y hecho a medida.

Si está interesado en aprender Python y Jupyter, consulte esto Cursos de Udemy.

Vaya a las secciones a continuación para obtener más información.

Notas profundas

Notas profundas es un entorno de notebook Jupyter basado en la nube. Está diseñado para permitir que los equipos de ciencia de datos colaboren de manera efectiva.

Puede comenzar gratis y comenzar a construir su cartera de ciencia de datos como individuo. O puede trabajar como parte de un equipo.

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Ahora, enumeremos algunas funciones útiles de Deepnote:

  • Prediseñado para consultar datos usando SQL de BigQuery, Snowflake y PostgreSQL
  • Use SQL y Python en la misma interfaz de notebook sin cambiar de aplicación
  • Admite lenguajes de programación populares como Python, Julia y R
  • Compatibilidad con marcos de aprendizaje profundo como PyTorch y TensorFlow
  • La capacidad de garantizar la repetibilidad en todo el equipo creando entornos personalizados o importando los existentes desde DockerHub

Apache Led Zepelín

Apache Led Zepelín es un cuaderno basado en la web para realizar análisis de datos interactivos y colaborativos en un navegador. Estos portátiles son ideales para realizar análisis de big data en equipo.

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La siguiente es una descripción general de las capacidades del portátil Apache Zeppelin:

  • Cuaderno multipropósito para todas las etapas de la canalización de la ciencia de datos
  • Admite múltiples lenguajes y marcos como Python, SQL, R, Shell, Apache Spark y Apache Flink
  • Integración integrada de Apache Spark para análisis de big data
  • Proporciona la creación de formularios de entrada dinámicos.

cuaderno de patrones

cuaderno de patrones El producto estrella de Mode Analytics, puede colaborar entre equipos mientras sigue las mejores prácticas para la narración de datos.

En la mayoría de los proyectos de ciencia de datos, la fase de recopilación de datos implica consultar una base de datos para obtener los datos necesarios. Los cuadernos de esquema le permiten consultar datos de orígenes de datos conectados mediante SQL.

cuaderno de patrones
Cuaderno de esquemas de ciencia de datos

Algunas características útiles de los cuadernos de esquema incluyen:

  • Prepárese para escribir SQL para consultar la base de datos
  • Realizar análisis de datos sobre los datos adquiridos.
  • Amplíe el análisis existente con Mode Notebooks
  • Cree cuadernos Python y R compartibles

Con todo, los cuadernos Mode son una buena opción si su flujo de trabajo comienza con la escritura de consultas SQL. Luego puede expandir para usar Python y R para el análisis.

Datalore de JetBrains

Datalore de JetBrains También proporciona un potente entorno de cuaderno Jupyter para las necesidades de ciencia de datos de su equipo.

En el lado del desarrollo, Datalore incluye funciones para asistencia de codificación, con un editor de código inteligente. También permite que los equipos usen múltiples fuentes de datos. Además, hay capacidades mejoradas de colaboración y generación de informes.

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Cuaderno JetBrains Datalore

Aquí hay una descripción general completa de las capacidades de Datalore:

  • Entorno de programación para lenguajes como Python, Scala y SQL
  • Trabajar con diferentes fuentes de datos y subir datos y archivos a la nube
  • Montar el depósito S3 en un entorno portátil
  • Informe y organice el trabajo de su equipo en un espacio de trabajo
  • Agregar punto de control para volver a la versión anterior
  • Colaborar con los miembros del equipo
  • Incruste unidades de Datalore en sitios de redes sociales, trazado interactivo, publicación y más

Colaboración de Google

Colaboración de Google De Google Research es un entorno de cuaderno Jupyter basado en la web al que se puede acceder desde un navegador con una cuenta gratuita de Google. Si es un entusiasta de la ciencia de datos, Google Colab puede ser una excelente manera de comenzar a desarrollar su proyecto.

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Google Colab para ciencia de datos

¿Ya usas Colab para tus proyectos de ciencia de datos? En caso afirmativo, consulte este tutorial en video que describe las funciones interesantes de Colab que debe usar.

Google Colab también tiene las siguientes características notables:

  • Importar datos y archivos de varias fuentes
  • Guardar cuadernos automáticamente en Google Drive
  • Integre con GitHub para un fácil control de versiones
  • Las bibliotecas de ciencia de datos como scikit-learn, pandas y PyTorch están preinstaladas
  • En el nivel gratuito, el acceso a la GPU es limitado: use Suscripción a Colab Pro Para un acceso extendido a los recursos informáticos

siguiente asunto

siguiente asunto es otro cuaderno colaborativo de ciencia de datos. La repetibilidad entre máquinas con diferentes sistemas operativos y configuraciones de hardware es un desafío en los proyectos de ciencia de datos y la investigación de aprendizaje automático.

con eslogan «Cuaderno de Investigación Reproducible»Nextjournal facilita la colaboración en tiempo real y enfatiza la repetibilidad.

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Nextjournal para la investigación reproducible

Aquí hay algunas características exclusivas de Nextjournal:

  • Cree y comparta todo el sistema de archivos como una imagen acoplable
  • Contenedores Docker orquestados por aplicaciones separadas
  • Capacidad de usar múltiples lenguajes de programación en un solo tiempo de ejecución
  • entorno bash instalado 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 el lugar para usted.

contando

contando Se proporciona un cuaderno de ciencia de datos para mayor flexibilidad de personalización. Con el cuaderno Recuento, puede optar por mostrar los resultados de su análisis de datos como un informe de KPI, un informe detallado o una aplicación interna.

Count está diseñado para 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.

Cuaderno de ciencia de datos de conteo
cuaderno de números

Características del cuaderno SQL insignia de Count:

  • Perfecta integración con múltiples bases de datos
  • Cree consultas más rápidas conectándose a múltiples bases de datos como BigQuery, PostgreSQL y MySQL
  • Proporciona visualización de datos móviles.

maleficio

maleficio es otra alternativa de Jupyter que proporciona un espacio de trabajo de datos colaborativo, proporciona una interfaz de cuaderno colaborativo para Python y SQL. Y permita que los equipos pasen de la ideación al análisis más rápido en proyectos de ciencia de datos.

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Hex: espacio de trabajo de datos colaborativo

Algunas de las características de los cuadernos Hex incluyen:

  • Examinar el esquema de la base de datos
  • Escriba consultas SQL y ejecute 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
  • Publicar análisis como aplicaciones de datos interactivos

Por lo tanto, puede usar Hex para simplificar las conexiones y consultas a la base de datos.

Kagel

Kagel También se proporciona un entorno de cuaderno Jupyter basado en la web, diseñado para garantizar la reproducibilidad y el análisis colaborativo.

Estos cuadernos son una excelente manera de presentar sus proyectos de ciencia de datos. También ayuda a crear una cartera de proyectos de ciencia de datos directamente desde el navegador.

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Cuaderno Kaggle

Kaggle ofrece los siguientes dos sabores:

  1. texto: El script puede ser un script Python o R. Si es un usuario de R, hay scripts RMarkdown adicionales que debe considerar.
  2. computadora portátil: Notebook proporciona 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 un navegador.

Puede usar todos los conjuntos de datos alojados en Kaggle o conjuntos de datos de competencias.

participar Competiciones de Kaggle Le ayudará a mejorar sus habilidades de ciencia de datos más rápido. Aquí hay un video tutorial sobre cómo comenzar con Kaggle.

Bloc de notas de ladrillos de datos

Bloc de notas de ladrillos de datos También un cuaderno colaborativo de ciencia de datos.

Como la mayoría de los otros portátiles de ciencia de datos que hemos visto hasta ahora, estos portátiles también admiten el acceso a diferentes fuentes de datos. Además, permiten la visualización interactiva de datos y admiten múltiples lenguajes de programación.

Además, los cuadernos de Databricks admiten la coautoría y el control de versiones en tiempo real.

cuaderno de databricks
Bloc de notas de ladrillos de datos

▶ Mire este tutorial en video para comenzar con Databricks Notebook.

Aquí hay algunas características únicas de estos portátiles:

  • Tablero de datos con tecnología Spark
  • Programador de trabajos para ejecutar canalizaciones de datos a escala
  • Flujo de trabajo de Notebook para canalizaciones de varias etapas
  • Conecte portátiles a clústeres para un cálculo más rápido
  • Integre con Tableau, Looker, PowerBI y más

CoCalc

CoCalc Proporciona un entorno de notebook Jupyter que brilla en casos de uso académico. Además de la funcionalidad del cuaderno Jupyter clásico, CoCalc también proporciona un sistema integrado de gestión de cursos.

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Cuaderno CoCalc Jupyter

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.

  • Recopilar todos los documentos presentados por los estudiantes.
  • Usar calificaciones automáticas enviadas por los estudiantes NBGrader
  • Kernels para Python, software estadístico R y Julia ampliamente utilizados en la academia

observable

cuaderno observable es otra plataforma de colaboración para equipos de ciencia de datos.

con eslogan «Explorar, analizar e interpretar datos. En equipo«Observable está diseñado para reunir a analistas de datos, desarrolladores y tomadores de decisiones. También facilita la colaboración fluida entre equipos.

cuaderno observable
cuaderno observable

Aquí hay algunas características geniales proporcionadas por los portátiles Observable:

  • Inmediatamente comience a bifurcar proyectos existentes con una configuración mínima
  • Visualización y componentes de interfaz de usuario para facilitar la exploración de datos
  • Publique y exporte cuadernos e incruste código en páginas web
  • Uso compartido seguro de enlaces para la colaboración

agregar

Espero que haya encontrado útil esta lista de cuadernos de ciencia de datos. Si desea fomentar una mejor colaboración dentro y entre los 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 el análisis de big data hasta la academia y la investigación reproducible, tiene cuadernos de ciencia de datos personalizados para muchos casos de uso. ¡Feliz trabajo en equipo y ciencia de datos colaborativa! 🤝

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