В този списък ще намерите някои от най-добрите тетрадки за наука за данни, които да заредят работния процес на вашия екип. Тези преносими компютри за научни данни улесняват по-доброто сътрудничество и могат да бъдат алтернативи на преносимия компютър Jupyter.

В това ръководство ще обсъдим използването на класическия бележник Jupyter за проекти в областта на науката за данни. И тогава ще разгледаме други тетрадки за наука за данни. Освен това ще изброим всяка от характеристиките на тези преносими компютри.

За всичко това и още, нека започнем.

Бележник на Jupyter за наука за данни

Бележник на Юпитер е интерактивна уеб базирана платформа, използвана в проекти за наука за данни. В допълнение към предоставянето на ядра за езици за програмиране като Python, Scala и R, преносимите компютри Jupyter имат и други ценни функции.

Ето някои от характеристиките на Юпитер:

  • Добавяне на математически уравнения, форматиран текст и медии
  • Поддържа събиране на данни, почистване, анализ и визуализация
  • Изграждане и интерпретиране на модели за машинно обучение

Също така сме съставили ръководство за преносими компютри Jupyter за наука за данни. Ще ви преведе през функциите на преносимия компютър Jupyter и ще ви помогне да настроите работната си среда.

Въпреки това, когато започнете да мащабирате и работите върху големи проекти за наука за данни като екип, може да искате да разгледате и други алтернативи.

Нека сега да разгледаме други тетрадки за наука за данни, които можете да разгледате. Те предоставят същите функции като преносимия компютър Jupyter и освен това улесняват безпроблемното сътрудничество и осигуряват повече гъвкавост и персонализиране.

Ако се интересувате от изучаването на Python и Jupyter, вижте това Курс по Udemy.

Преминете към следващите раздели, за да научите повече.

Дълбока бележка

Дълбока бележка е облачно базирана среда за преносим компютър Jupyter. Той е предназначен да позволи на екипите за наука за данни да си сътрудничат ефективно.

Можете да започнете безплатно и да започнете да изграждате вашето портфолио за наука за данни като физическо лице. Или можете да работите като част от екип.

Сега нека изброим някои от полезните функции на Deepnote:

  • Предоставяне на заявки за данни с помощта на SQL от BigQuery, Snowflake и PostgreSQL
  • Използване на SQL и Python в един и същ интерфейс на преносим компютър, без да се налага да превключвате приложения
  • Поддръжка на популярни езици за програмиране като Python, Julia и R
  • Поддръжка на рамки за дълбоко обучение като PyTorch и TensorFlow
  • Функции за осигуряване на възпроизводимост в целия екип чрез създаване на персонализирани среди или импортиране на съществуваща среда от DockerHub

Apache Zeppelin

Apache Zeppelin е уеб-базиран бележник за извършване на интерактивни и съвместни анализи на данни в браузъра. Тези преносими компютри са много подходящи за извършване на анализ на големи данни като екип.

  Как да анулирате абонамента си за пълен достъп за CBS

Ето общ преглед на характеристиките на преносимите компютри Apache Zeppelin:

  • Многофункционален преносим компютър, който може да се използва за всички етапи в тръбопровода за научни данни
  • Поддръжка за множество езици и рамки като Python, SQL, R, Shell, Apache Spark и Apache Flink
  • Вградена интеграция на Apache Spark за анализ на големи данни
  • Възможност за създаване на динамични форми за въвеждане

Режим Бележници

Режим Бележници е водещ продукт на Mode Analytics и можете да си сътрудничите между екипи, като същевременно следвате най-добрите практики в разказването на данни.

В повечето проекти за наука за данни фазата на събиране на данни включва запитване към бази данни за извличане на необходимите данни. Режимът Notebooks ви позволява да правите заявки за данни от свързани източници на данни с SQL.

Режим Бележници за наука за данни

Някои полезни функции на преносимите компютри Mode включват:

  • Разпоредба за писане на SQL за заявки към бази данни
  • Извършване на анализ на данните върху извлечените данни
  • Разширяване на съществуващия анализ с помощта на преносими компютри в режим
  • Създаване на споделени Python и R бележници

За да обобщим, преносимите компютри в режим са чудесен избор, ако вашият работен процес започва с писане на SQL заявки. И след това можете да разширите до анализ с помощта на Python и R.

JetBrains Datalore

Datalore от JetBrains също така предлага стабилна среда за преносими компютри Jupyter за нуждите на вашия екип от научни данни.

Що се отнася до разработката, Datalore включва функции за помощ при кодиране – с интелигентен редактор на код. Освен това позволява на екипите да работят с множество източници на данни. Освен това има подобрени функции за сътрудничество и докладване.

JetBrains Datalore Notebook

Ето изчерпателен преглед на функциите на Datalore:

  • Програмна среда за езици като Python, Scala и SQL
  • Работа с различни източници на данни, както и качване на данни и файлове в облака
  • Монтиране на S3 кофа в средата на преносимия компютър
  • Отчитане и организиране на работата на екипа в работни пространства
  • Добавяне на контролни точки за връщане към предишни версии
  • Сътрудничество с членовете на екипа
  • Вграждане на Datalore клетки в сайтове за социални медии, интерактивни сюжети, публикуване и др

Google Colab

Google Colab от Google Research е уеб-базирана среда за преносим компютър Jupyter и е достъпна от браузъра с безплатен акаунт в Google. Ако сте ентусиаст в науката за данни, Google Colab може да бъде чудесен начин да започнете да създавате проекти.

Google Colab за наука за данни

Използвате ли вече Colab за вашите проекти за наука за данни? Ако отговорът е да, вижте този видео урок, очертаващ страхотните функции на Colab, които трябва да използвате.

Google Colab също има следните забележителни характеристики:

  • Импортиране на данни и файлове от различни източници
  • Автоматично запазване на бележници в Google диск
  • Интеграция с GitHub за улесняване на контрола на версиите
  • Предварително инсталирани библиотеки за наука за данни като scikit-learn, pandas и PyTorch
  • Достъп до GPU до определен лимит под безплатното ниво—с Абонамент за Colab Pro за разширен достъп до изчислителни ресурси
  Какви други сайтове са като Omegle?

Nextjournal

Nextjournal е друг съвместен бележник за научни данни. В проектите за наука за данни и изследванията на машинното обучение, възпроизводимостта между машини с различни операционни системи и хардуерни конфигурации е предизвикателство.

С мотото „Бележникът за възпроизводими изследвания“, Nextjournal улеснява сътрудничеството в реално време с акцент върху възпроизводимостта.

Nextjournal за възпроизводими изследвания

По-долу са някои от функциите, уникални за Nextjournal:

  • Създаване и споделяне на цялата файлова система като докер изображение
  • Docker контейнери, които се управляват от отделно приложение
  • Възможност за използване на множество езици за програмиране в едно време за изпълнение
  • Bash среда за инсталации по време на проекта
  • Поддръжка на GPU с минимална необходима настройка

Така че, ако искате да възпроизведете резултати от изследователска статия за машинно обучение, Nextjournal може да бъде вашият идеален избор.

Броя

Броя предлага бележник за научни данни с допълнителна гъвкавост за персонализиране. С преброяващите тетрадки можете да изберете да представите резултатите от анализа на вашите данни като отчети за KPI, отчети за дълбоко гмуркане или като вътрешни приложения.

Целта на дизайна на Count е да промени начина, по който екипите за данни работят заедно. Тяхната визия е да осигурят платформа за съвместни данни, която свързва анализаторите със заинтересованите страни.

Тетрадки за броене

Водещите SQL преносими компютри на Count имат следните характеристики:

  • Безпроблемна интеграция с множество бази данни
  • Изграждане на по-бързи заявки чрез свързване към множество бази данни като BigQuery, PostgreSQL и MySQL
  • Осигурява визуализация на данни в движение

шестнадесетичен

шестнадесетичен е друга алтернатива на Jupyter, която предлага работно пространство за съвместни данни и предоставя съвместен интерфейс за бележник както за Python, така и за SQL. И позволява на екипите да преминат по-бързо от идея към анализ в проекти за наука за данни.

Hex – Работно пространство за съвместни данни

Някои от характеристиките на преносимите компютри Hex включват:

  • Преглеждане на схеми на бази данни
  • Писане на SQL заявки и извършване на анализ на данни на кадри с данни
  • Сътрудничество в реално време, контрол на версиите и попълване на код
  • Интегриране на големи данни със Snowflake, BigQuery и RedShift
  • Публикуване на анализ като интерактивни приложения за данни

Следователно можете да използвате Hex, за да опростите свързването към бази данни и заявките от тях.

Kaggle

Kaggle също предлага уеб-базирана среда за преносими компютри Jupyter, предназначена да осигури възпроизводим и съвместен анализ.

Тези тетрадки могат да бъдат чудесен начин да покажете вашите проекти за наука за данни. Също така е полезно при изграждането на портфолио от проекти за наука за данни, направо от браузъра.

Тетрадки Kaggle

Kaggle предлага следните два вкуса:

  • Скриптове: Скриптовете могат да бъдат Python или R скриптове. Ако сте потребител на R, има и допълнителен скрипт RMarkdown, който можете да обмислите да използвате.
  • Преносими компютри: Преносимите компютри предоставят вградена в браузъра Jupyter преносима среда с достъп до хардуерни ускорители, набори от данни и др.
  •   Как да заглушите вашия iPhone за филм с пряк път на Siri

    Интерфейсът на преносимия компютър ви позволява да управлявате набори от данни и хардуерни ускорители. След като публикувате бележник в Kaggle, всички членове на общността могат да стартират вашия бележник интерактивно в браузъра.

    Можете да използвате всички набори от данни, хоствани на Kaggle, или набори от данни от състезания.

    Участвайки в Състезания на Kaggle ще ви помогне да повишите уменията си в науката за данни още по-бързо. Ето видео урок как да започнете с Kaggle.

    Преносими компютри Databricks

    Тетрадки Databricks също са преносими компютри за съвместна работа с данни.

    Подобно на повечето други преносими компютри за научни данни, които сме виждали досега, тези преносими компютри също поддържат достъп до различни източници на данни. Освен това те също позволяват интерактивна визуализация на данни и поддържат множество езици за програмиране.

    В допълнение, преносимите компютри Databricks също поддържат съавторство в реално време и контрол на версиите.

    Преносими компютри Databricks

    ▶ Гледайте този видео урок, за да започнете с преносимите компютри Databricks.

    Следват няколко уникални характеристики на тези преносими компютри:

    • Табла за управление на данни, захранвани от Spark
    • Планировчик на задания за изпълнение на тръбопроводи за данни в мащаб
    • Работни потоци на тетрадка за многоетапни конвейери
    • Свързване на преносими компютри към клъстери за ускоряване на изчисленията
    • Интеграция с Tableau, Looker, PowerBI и др

    CoCalc

    CoCalc предоставя среда на преносим компютър Jupyter, която блести в случаите на академична употреба. В допълнение към функциите на класическия тефтер Jupyter, CoCalc предоставя интегрирана система за управление на курсове.

    CoCalc Jupyter Notebook

    Нека изброим някои от характеристиките на CoCalc, които го правят подходящ за преподаване на наука за данни, като същевременно улесняват синхронизирането в реално време.

    • Събиране на всички файлове от изявленията на студентите
    • Автоматично оценяване на изпратените студенти с помощта на NBGrader
    • Ядра за Python, R Statistical Software и Julia, които се използват широко в академичните среди

    Наблюдаемо

    Наблюдаема тетрадка е друга платформа за сътрудничество за екипи за наука за данни.

    С мотото „Изследвайте, анализирайте и обяснявайте данни. Като екип“, Observable има за цел да обедини анализатори на данни, разработчици и лица, вземащи решения. Освен това улеснява безпроблемното сътрудничество между екипите.

    Наблюдаема тетрадка

    А по-долу са някои от страхотните функции, предлагани от Observable notebook:

    • Разклоняване на съществуващи проекти, за да започнете веднага с минимална настройка
    • Компоненти за визуализация и потребителски интерфейс за по-лесно изследване на данни
    • Публикуване и експортиране на бележници и вграждане на код в уеб страници
    • Сигурно споделяне на връзки за сътрудничество

    Обобщаване

    Надявам се, че сте намерили този списък с тетрадки за наука за данни полезен. Ако искате да улесните по-доброто сътрудничество в и между екипите, вече имате списък с тетрадки за наука за данни, от които да избирате. В допълнение, наличието на подходящи инструменти помага на екипите да си сътрудничат ефективно!

    От анализ на големи данни до академични среди и възпроизводими изследвания – вие разполагате с преносими компютри за наука за данни, направени специално за много случаи на употреба. Приятна работа в екип и съвместна наука за данни!🤝

    By admin