Nesta compilação, você encontrará uma seleção dos melhores notebooks para ciência de dados, concebidos para otimizar o fluxo de trabalho da sua equipe. Esses notebooks facilitam a colaboração e se apresentam como alternativas eficientes ao tradicional Jupyter.
Neste artigo, vamos explorar o uso do Jupyter Notebook clássico em projetos de ciência de dados e, em seguida, analisar outras opções disponíveis, destacando os recursos distintos de cada uma delas.
Com tudo isso em mente, vamos começar!
Jupyter Notebook para Ciência de Dados
Jupyter Notebook é uma plataforma interativa baseada na web, amplamente utilizada em projetos de ciência de dados. Além de oferecer suporte a diversas linguagens de programação, como Python, Scala e R, o Jupyter Notebook possui diversas funcionalidades valiosas.
Entre os recursos do Jupyter, destacam-se:
- Permite a inclusão de equações matemáticas, texto formatado e conteúdo multimídia.
- Facilita a coleta, limpeza, análise e visualização de dados.
- Auxilia na construção e interpretação de modelos de aprendizado de máquina.
Para uma compreensão mais profunda, elaboramos um guia sobre o uso de Jupyter Notebooks em ciência de dados, que aborda seus recursos e auxilia na configuração do seu ambiente de trabalho.
Entretanto, ao ampliar a escala de seus projetos e trabalhar em grandes iniciativas de ciência de dados em equipe, é recomendável considerar alternativas que ofereçam recursos similares, além de maior flexibilidade, personalização e facilidade na colaboração.
A seguir, exploraremos outras opções de notebooks para ciência de dados, que podem ser consideradas para atender a essas necessidades.
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Deepnote
Deepnote é um ambiente de notebook Jupyter baseado em nuvem, criado para permitir a colaboração eficiente entre equipes de ciência de dados.
Você pode começar a usar o Deepnote gratuitamente para desenvolver seu portfólio de ciência de dados individualmente ou trabalhar em equipe.
Entre os recursos notáveis do Deepnote, incluem-se:
- Capacidade de consultar dados usando SQL de plataformas como BigQuery, Snowflake e PostgreSQL.
- Possibilidade de utilizar SQL e Python na mesma interface, sem a necessidade de alternar entre aplicações.
- Suporte para diversas linguagens de programação, como Python, Julia e R.
- Compatibilidade com frameworks de aprendizado profundo, como PyTorch e TensorFlow.
- Recursos para garantir a reprodutibilidade do trabalho, permitindo a criação de ambientes personalizados ou importando ambientes existentes do DockerHub.
Apache Zeppelin
Apache Zeppelin é um notebook baseado na web, ideal para realizar análises de dados interativas e colaborativas diretamente no navegador. Esses notebooks são especialmente adequados para análises de big data em equipe.
A seguir, um resumo dos recursos do Apache Zeppelin:
- Notebook versátil, adequado para todas as fases do processo de ciência de dados.
- Suporte a diversas linguagens e frameworks, incluindo Python, SQL, R, Shell, Apache Spark e Apache Flink.
- Integração nativa com Apache Spark para análise de big data.
- Recurso para criação de formulários de entrada dinâmicos.
Mode Notebooks
Mode Notebooks, um produto chave da Mode Analytics, permite a colaboração entre equipes, além de facilitar a aplicação das melhores práticas em visualização de dados.
A coleta de dados, parte crucial de qualquer projeto de ciência de dados, geralmente envolve a consulta de bancos de dados. Mode Notebooks oferece a funcionalidade de consultar dados de fontes conectadas usando SQL.
Mode Notebooks para ciência de dados
Algumas das funcionalidades do Mode Notebooks incluem:
- Permite escrever consultas SQL para extrair dados de bancos de dados.
- Permite realizar análise de dados sobre os dados recuperados.
- Possibilita a expansão da análise utilizando os Mode Notebooks.
- Permite a criação de notebooks Python e R que podem ser compartilhados.
Em suma, os Mode Notebooks são uma excelente opção caso seu fluxo de trabalho se inicie com a escrita de consultas SQL, com a possibilidade de estender a análise utilizando Python e R.
JetBrains Datalore
Datalore da JetBrains oferece um ambiente robusto de notebook Jupyter que atende às necessidades de ciência de dados da sua equipe.
O Datalore conta com recursos de assistência à codificação, incluindo um editor de código inteligente. Além disso, permite que equipes trabalhem com diversas fontes de dados e inclui funcionalidades avançadas para colaboração e criação de relatórios.
JetBrains Datalore Notebook
Um resumo abrangente dos recursos do Datalore:
- Ambiente de programação para diversas linguagens, como Python, Scala e SQL.
- Capacidade de trabalhar com diferentes fontes de dados, além de fazer upload de dados e arquivos para a nuvem.
- Possibilidade de montar um bucket do S3 dentro do ambiente do notebook.
- Recursos para relatórios e organização do trabalho da equipe em espaços de trabalho.
- Implementação de checkpoints para reverter a versões anteriores.
- Facilidades de colaboração entre membros da equipe.
- Incorporação de células Datalore em redes sociais, gráficos interativos, publicações, e muito mais.
Google Colab
Google Colab, da Google Research, é um ambiente de notebook Jupyter baseado na web e acessível via navegador, com uma conta Google gratuita. Para entusiastas da ciência de dados, o Google Colab pode ser uma excelente ferramenta para dar início a seus projetos.
Google Colab para ciência de dados
Você já utiliza o Colab em seus projetos de ciência de dados? Se sim, confira este vídeo tutorial que descreve os recursos interessantes do Colab que você pode usar.
O Google Colab também se destaca pelas seguintes funcionalidades:
- Importação de dados e arquivos de diversas fontes.
- Salvar automaticamente os notebooks no Google Drive.
- Integração com o GitHub para facilitar o controle de versão.
- Bibliotecas de ciência de dados como scikit-learn, pandas e PyTorch pré-instaladas.
- Acesso a GPUs, com um limite no nível gratuito, e assinatura Colab Pro para acesso estendido a recursos de computação.
Nextjournal
Nextjournal é outra opção de notebook colaborativo para ciência de dados. Em projetos de ciência de dados e pesquisa em aprendizado de máquina, a reprodutibilidade em diferentes sistemas operacionais e configurações de hardware é um desafio.
Com o lema “O notebook para pesquisa reproduzível”, o Nextjournal facilita a colaboração em tempo real com foco na reprodutibilidade.
Nextjournal para Pesquisa Reprodutível
A seguir, alguns recursos exclusivos do Nextjournal:
- Criação e compartilhamento de todo o sistema de arquivos como uma imagem Docker.
- Contêineres Docker orquestrados por uma aplicação separada.
- Facilidade para usar diversas linguagens de programação em um mesmo ambiente de execução.
- Ambiente Bash para instalações durante o projeto.
- Suporte a GPU com configuração mínima necessária.
Portanto, se você busca reproduzir os resultados de um trabalho de pesquisa em aprendizado de máquina, o Nextjournal pode ser uma opção ideal.
Count
Count oferece um notebook para ciência de dados com flexibilidade adicional para personalização. Com o Count, você pode optar por apresentar os resultados da sua análise de dados em forma de relatórios de KPIs, relatórios detalhados, ou como aplicativos internos.
O propósito do Count é transformar a forma como as equipes de dados trabalham juntas, fornecendo uma plataforma de dados colaborativa que conecta analistas com as partes interessadas.
Count Notebooks
Os notebooks SQL do Count oferecem:
- Integração com diversos bancos de dados.
- Criação de consultas mais rápidas, conectando-se a múltiplos bancos de dados como BigQuery, PostgreSQL e MySQL.
- Visualização de dados em tempo real.
Hex
Hex é uma alternativa ao Jupyter que oferece um espaço de trabalho de dados colaborativo, com uma interface de notebook para Python e SQL. O objetivo do Hex é agilizar o processo de idealização e análise em projetos de ciência de dados.
Hex – Um espaço de trabalho de dados colaborativo
As funcionalidades do Hex incluem:
- Navegação em esquemas de banco de dados.
- Escrita de consultas SQL e execução de análise de dados em data frames.
- Colaboração em tempo real, controle de versão e auto-completar de código.
- Integração com Big Data, como Snowflake, BigQuery e RedShift.
- Publicação de análise como aplicativos de dados interativos.
Dessa forma, Hex simplifica a conexão e consulta de bancos de dados.
Kaggle
Kaggle também oferece um ambiente de notebook Jupyter baseado na web, projetado para garantir uma análise reprodutível e colaborativa.
Esses notebooks são uma excelente maneira de demonstrar seus projetos de ciência de dados e criar um portfólio, tudo diretamente do navegador.
Kaggle Notebooks
O Kaggle oferece:
- Scripts: Podem ser scripts Python ou R. Para usuários de R, também há um script RMarkdown.
- Notebooks: Oferecem um ambiente 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. Após a publicação, todos os membros da comunidade Kaggle podem executar seu notebook interativamente no navegador.
Você pode usar todos os conjuntos de dados hospedados no Kaggle ou dados de competições.
Participar em Competições do Kaggle ajudará você a aprimorar suas habilidades de ciência de dados mais rapidamente. Confira este vídeo tutorial sobre como começar a usar o Kaggle.
Databricks Notebooks
Databricks Notebooks são notebooks colaborativos para ciência de dados.
Semelhante à maioria dos notebooks que analisamos, os Databricks Notebooks também suportam acesso a diversas fontes de dados, visualização interativa de dados e diversas linguagens de programação.
Adicionalmente, os Databricks Notebooks oferecem coautoria em tempo real e controle de versão.
Databricks Notebooks
▶ Assista a este vídeo tutorial para começar a usar os Databricks Notebooks.
Recursos exclusivos dos Databricks Notebooks:
- Dashboards de dados baseados em Spark.
- Agendador de jobs para executar pipelines de dados em larga escala.
- Workflows de notebooks para pipelines multi-etapas.
- Conexão de notebooks a clusters para acelerar a computação.
- Integração com Tableau, Looker, PowerBI e muito mais.
CoCalc
CoCalc oferece um ambiente de notebook Jupyter que se destaca no contexto acadêmico. Além dos recursos clássicos do Jupyter, o CoCalc fornece um sistema integrado de gerenciamento de cursos.
CoCalc Jupyter Notebook
Listamos alguns recursos do CoCalc que o tornam adequado para o ensino de ciência de dados, além de facilitar a sincronização em tempo real:
- Coleta de arquivos enviados por alunos.
- Avaliação automática do trabalho dos alunos utilizando o NBGrader.
- Kernels para Python, R e Julia, linguagens amplamente utilizadas na academia.
Observable
Observable Notebook é outra plataforma colaborativa para equipes de ciência de dados.
Com o lema “Explore, analise e explique dados em equipe”, o Observable busca unir analistas de dados, desenvolvedores e tomadores de decisão, facilitando a colaboração entre equipes.
Observable Notebook
Recursos do Observable:
- Fork de projetos existentes para começar imediatamente com configuração mínima.
- Componentes de visualização e interface do usuário para facilitar a exploração de dados.
- Publicação e exportação de notebooks e incorporação de código em páginas web.
- Compartilhamento seguro de links para colaboração.
Resumindo
Espero que esta lista de notebooks para ciência de dados tenha sido útil. Caso deseje aprimorar a colaboração dentro e entre equipes, você agora tem diversas opções à sua disposição. As ferramentas adequadas ajudam as equipes a colaborar com eficiência!
De análise de big data à pesquisa acadêmica, existem notebooks para ciência de dados para diversas necessidades. Desejo a você muito sucesso em suas atividades de ciência de dados e colaboração em equipe! 🤝