数据科学家的 Jupyter Notebook 替代方案

引言

在本教程中，我们将学习 Jupyter Notebook 数据科学家的替代方案。科技行业通过各种 IDE 解决方案来满足数据专业人士创建代码和以数据库形式呈现研究结果的需求。如今，Jupyter Notebook 就是这样一种解决方案，它是一个开源工具，可以为数据科学家和其他人解决问题。

尽管 Jupyter Notebook 是一个流行的数据项目工具，但有些用户可能需要实时协作、代码执行或数据传输等功能。在包含多个协作者的项目中使用 Jupyter Notebook 很快就会令人痛苦。您需要一个具有即时同步选项的协作式交互式笔记本环境。

使用 Jupyter Notebook 替代方案时应注意什么？

当我们寻找 Jupyter 的替代方案时，请务必列出以下几点：

1. 提供出色的用户体验：找到一个易于导航 Jupyter Notebook 替代方案的流程，并通过直观的控件优化用户体验。
2. 支持协作：考虑您选择的工具在支持协作方面的表现。寻找即时更新、灵活的管理和信息共享。
3. 数据可视化支持：选择允许您通过交互式图表和仪表板有效可视化数据的 Jupyter Notebook 替代方案。
4. 提供最佳支持：精选解决方案、详细文档以及对数据支持研究社区或客户支持团队的访问。
5. 实现无缝工作流：确保您选择的工具与您传统的编程语言和数据格式兼容。

如何为您的项目选择合适的数据科学笔记本？

科学家需要在他们的工具箱中使用高级分析工具，例如用于求解微分方程的数学技术。许多数据科学家专注于机器学习模型，并且可以使用更易于访问的工具。虽然使用 Python 为所有 Python 研究库打开了大门，但您选择的笔记本对许多类型的研究的适用性或多或少有所不同。

一些功能和集成允许数据科学家协作完成他们的工作。共享模型、共同开发、访问相同的数据集、使用代码版本控制、文档版本控制等等。当您独自工作时，这些都不重要。然而，这些功能对于希望共同取得成果的团队来说是必备的。

数据可视化可以帮助您优化已创建的模型或评估结果的质量。即使处理原始数据，以各种方式呈现它也可以帮助我们更好地理解其与任务的相关性。不同的笔记本提供不同的可视化功能，数据科学家根据他们的工作可能具有不同的需求。所以，请明智地选择。

笔记本并不独立存在。它们需要与数据、用于执行笔记本中创建的代码的计算工具、数据质量和监控工具、编排等进行集成。验证笔记本与您环境的其他组件的集成程度，以确保顺畅使用。集成芯片的日常摩擦会消耗您的性能。

Jupyter Notebook 的一些替代方案

在此，我们讨论了 Jupyter Notebook 的一些替代方案，如下所示：

1. Deepnote

Deepnote 是一个基于云的数据科学笔记本平台，类似于 Jupyter Notebook。但它侧重于即时协作和编辑。它允许用户编写和运行各种编程语言的代码，组合文本和方程式，并在单个文档中可视化所有内容。Deepnote 还附带了一个代码编辑器。它与许多库和框架兼容。其他重要因素是：

1. 使用 SQL 查询 BigQuery、Snowflake 和 PostgreSQL 中的数据。
2. 通过创建自定义环境或部署现有的 DockerHub 环境，可以实现跨团队的可重复性。
3. 无需更改软件即可在同一笔记本中使用 SQL 和 Python。
4. 它支持 PyTorch 和 TensorFlow 等深度学习。
5. 支持 Python、Julia 和 R 等流行编程语言。

2. Kaggle Notebook

Kaggle Notebook 是一个基于云的平台，专为数据科学家和机器学习爱好者设计。它提供对 GPU 和 TPU 等硬件的访问，以运行机器学习和深度学习模型。它还具有与 Kaggle API 的集成，并支持使用 Git 进行文档版本控制。它还允许与团队成员轻松共享和协作。

Kaggle Notebooks 与其他选项不同之处在于，它旨在学习 Python、数据科学和机器学习。它还专门用于参加竞赛。Kaggle Notebooks 提供了数据科学的替代方案。它允许用户轻松加入竞赛并与其他用户和开发人员协作。

3. Microsoft Azure Notebooks

Microsoft Azure Notebooks 是一个基于云的数据处理和机器学习平台，提供对运行机器学习和深度学习模型的工具的访问。它还包含有用的功能，如与 Microsoft Azure 存储集成、对 Git 技术支持以及与团队成员在笔记本上轻松共享和协作。Microsoft Azure Notebooks 支持多种语言和库，包括 Python、R、F# 和 Julia。此功能使其成为数据专业人士、软件开发人员和喜欢使用自己喜欢的语言的分析师的理想平台。

4. Databricks Notebooks

Databricks Notebook 是用于编写代码和展示数据科学及机器学习项目的常用工具。它们支持实时多语言协同创作、自动版本控制和数据可视化。用户可以使用 Python、SQL、Scala 和 R 进行编码，并通过添加自己选择的库来自定义他们的网站。Databricks Notebooks 还允许您创建有组织的项目来保存您的工作，包括多个笔记本。

完成后，您可以浏览表格和卷，并将结果和笔记本导出为 HTML 或 IPython Notebook (ipynb) 格式。此外，笔记本、相关文件和依赖项可以存储在基于 Git 的存储库中。

5. CoCalc

CoCalc（前身为 SageMathCloud）是一个基于云的协作平台。该平台包含许多与 Jupyter Notebooks 相同的功能，以及许多新功能。它支持多种编程语言，包括 Python、R 和 Julia。CoCalc 允许用户访问 GPU 等复杂硬件。它还提供对 LaTeX 和计算机代数系统的支持，使其成为需要这些功能的用户的合适选择。

6. Visual Studio Code

Visual Studio Code，通常称为 VS Code，是一个免费开源的开发环境，允许用户轻松运行代码程序。该工具高度可定制，具有可定制的扩展和用于代码调试和版本控制的 Git 集成。在此之前，由于缺乏分析功能，VS Code 只适用于开发人员或设计师。自 2020 年以来，VS Code 团队一直与 Jupyter 团队合作，在 VS Code 中创建集成。结果是一个出色的数据科学 IDE 工作簿。

对于有设计背景的人来说，这个解决方案可能很自然。该工具与 Git 集成并具有版本控制功能，如果您想跟踪代码版本，这将非常有用。它还包括代码调试功能。

7. nteract

nteract 是一个开源的交互式平台，专为全面的数据分析工作流而设计。它包含笔记本数据探索、应用程序开发和版本控制等功能。nteract 的交互式界面意味着用户界面允许您控制笔记本的结果并将其付诸实践。该环境具有桌面应用程序，并与 Anaconda 环境无缝集成。

安装 nteract 后，无需启动 Jupyter Notebook 或登录 Jupyter Lab 即可启动您的笔记本。nteract 环境与 Jupyter Notebook 相同。但它具有更多控制权，并且可以通过 Papermill（笔记本参数化）、Scrapbook（保存笔记本数据和图像）和 Bookstore（版本控制）等库进行扩展。

8. Jupyterlite

Jupyterlite 是一个浏览器内的 Jupyter Notebook，并非由 Jupyter 开发人员创建。它融合了 Jupyter Lab 和 Jupyter Notebook 的许多功能，允许用户以 Jupyter Lab 风格或 Retro Lab 风格（经典的 Jupyter Notebook 界面）探索示例。它预装了 Plotly 和 Matplotlib 等可视化包。该环境与 Jupyter Notebook 相当，但外观更简洁。

9. Google Colab

Google Collaboratory，通常称为 Colab。它是由 Google 团队开发的基于浏览器的笔记本。该笔记本构建在 Jupyter Notebook 环境之上。因此，熟悉 Jupyter 的人会觉得它易于使用。

如果您需要访问高性能硬件或 GPU，此解决方案会很有用。由于 Colab 在云端并且有免费的 GPU。您可以分析本地无法分析的大型文件，尤其是在您仍在学习时。与 Google 存储库（如 Google Sheets、Google Drive 或 Google BigQuery）的轻松集成是关键。

10. JetBrains Datalore

JetBrains Datalore 是一个面向数据科学的云平台。它提供与 Jupyter Notebooks 类似的功能以及一些额外的功能。该笔记本支持包括 Python、R 和 SQL 在内的多种编程语言，并提供对 GPU 等硬件的访问。此外，JetBrains Datalore 的一个关键优势是它与 JetBrains 工具生态系统的集成，该生态系统包括 PyCharm 和 IntelliJ 等 IDE。这就是为什么此工具针对用户生态系统。

Jupyter Notebook 替代方案之间的区别

这些 Jupyter Notebook 替代方案之间存在许多差异，如下所示：

结论

在本教程中，我们将学习 Jupyter Notebook 数据科学家的替代方案。笔记本是当今数据科学家工具箱中的重要工具。它们有助于编写和运行代码、查看可视化以及交流结果和见解。这些信息将帮助您为您的项目选择最佳的笔记本。