12 melhores notebooks colaborativos de ciência de dados [Jupyter Alternatives]

Nesta lista, você encontrará alguns dos melhores notebooks de ciência de dados para turbinar 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, em seguida, examinaremos outros cadernos de ciência de dados. 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 têm 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 montamos 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, à medida que você começa a dimensionar e trabalhar em grandes projetos de ciência de dados como uma equipe, você também pode procurar outras alternativas.

Vamos agora examinar outros cadernos de ciência de dados que você pode considerar. Eles fornecem os mesmos recursos que o notebook Jupyter e, além disso, também facilitam a colaboração contínua e fornecem mais flexibilidade e personalização.

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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 foi projetado para permitir que as equipes de ciência de dados colaborem 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:

  • Provisionamento para consultar dados usando SQL do BigQuery, Snowflake e PostgreSQL
  • Uso de SQL e Python na mesma interface de notebook sem precisar alternar entre 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 realizar análises de dados interativas e colaborativas no navegador. Esses notebooks são adequados para realizar análises de big data em equipe.

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

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

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

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

Notebooks de modo para ciência de dados

Alguns recursos úteis dos notebooks Mode incluem:

  • Provisione para gravar SQL em bancos de dados de consulta
  • Executando a análise de dados nos dados buscados
  • Estendendo a análise existente usando o Mode Notebooks
  • Criando notebooks Python e R compartilháveis

Para resumir, os blocos de anotações do modo 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.

JetBrains Datalore

Datalore da JetBrains também oferece um ambiente robusto 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. Também permite que as equipes trabalhem com várias fontes de dados. Além disso, há recursos aprimorados para colaboração e relatórios.

Notebook JetBrains Datalore

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 bucket do S3 dentro do ambiente do notebook
  • Relatar e organizar o trabalho da equipe em espaços de trabalho
  • Adicionando pontos de verificação para reverter para versões anteriores
  • Colaborando com os membros da equipe
  • Incorporando células Datalore em sites de mídia social, gráficos interativos, publicações e muito mais

Google Colab

Google Colab da pesquisa do Google é um ambiente de notebook Jupyter baseado na Web e é acessível a partir do navegador com uma conta gratuita do Google. Se você é um entusiasta da ciência de dados, o Google Colab pode ser uma ótima maneira de começar a criar projetos.

Google Colab para ciência de dados

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

O Google Colab também tem os seguintes recursos importantes:

  • Importando dados e arquivos de várias fontes
  • Salvamento automático de notebooks 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 um certo limite no nível gratuito – com Assinatura Colab Pro para acesso estendido a recursos de computação
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Próxima revista

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

Com o slogan “The notebook for reprodutible research”, o Nextjournal facilita a colaboração em tempo real com ênfase na reprodutibilidade.

Nextjournal for Reprodutible Research

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 aplicativo separado
  • Facilidade para usar várias linguagens de programação em um único tempo de execução
  • Ambiente Bash para instalações durante o projeto
  • Suporte a 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 blocos de anotações de contagem, você pode optar por apresentar os resultados de sua análise de dados como relatórios de KPI, relatórios detalhados ou como aplicativos internos.

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

Contar Cadernos

Os principais notebooks SQL da Count têm os seguintes recursos:

  • Integração perfeita com vários bancos de dados
  • Criando 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 idealização à análise em projetos de ciência de dados mais rapidamente.

Hex – Um espaço de trabalho de dados colaborativo

Alguns dos recursos dos notebooks Hex incluem:

  • Navegando em esquemas de banco de dados
  • Escrevendo consultas SQL e executando análise 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 análise como aplicativos de dados interativos

Portanto, você pode usar Hex para simplificar a conexão com bancos de dados e a consulta deles.

Kaggle

Kaggle também oferece um ambiente de notebook Jupyter baseado na Web projetado para garantir uma análise reprodutível e colaborativa.

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

Cadernos Kaggle

Kaggle oferece os dois sabores a seguir:

  • Scripts: Os scripts podem ser scripts Python ou R. Se você for um usuário de R, também há um script RMarkdown adicional que você pode usar.
  • Notebooks: Notebooks fornecem um ambiente de notebook Jupyter no navegador com acesso a aceleradores de hardware, conjuntos de dados e muito mais.
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    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 de ciência de dados ainda mais rapidamente. Aqui está um tutorial em vídeo sobre como começar a usar o Kaggle.

    Cadernos Databricks

    Blocos de anotações de databricks também são notebooks colaborativos de ciência de dados.

    Como a maioria dos outros notebooks de ciência de dados que vimos até agora, esses notebooks também suportam o acesso a diferentes fontes de dados. Além disso, eles também permitem a visualização interativa de dados e suportam várias linguagens de programação.

    Além disso, os notebooks Databricks também suportam coautoria em tempo real e controle de versão.

    Cadernos Databricks

    ▶ Assista a este tutorial em vídeo para começar a usar os notebooks Databricks.

    A seguir estão alguns recursos exclusivos desses notebooks:

    • Painéis de dados com tecnologia Spark
    • Agendador de trabalhos para executar pipelines de dados em escala
    • Fluxos de trabalho de notebook para pipelines de vários estágios
    • Conectando notebooks a clusters para acelerar a computação
    • Integração com Tableau, Looker, PowerBI e muito mais

    CoCalcGenericName

    CoCalcGenericName fornece um ambiente de notebook Jupyter que se destaca em casos de uso acadêmico. Além dos recursos do notebook Jupyter clássico, o CoCalc fornece um sistema integrado de gerenciamento de cursos.

    Caderno CoCalc Jupyter

    Vamos enumerar alguns dos recursos do CoCalc que o tornam adequado para o ensino de ciência de dados, além de facilitar a sincronização em tempo real.

    • Coletando todos os arquivos dos envios dos alunos
    • Avaliação automática do envio de alunos usando o NBGrader
    • Kernels para Python, R Statistical Software e Julia que são amplamente utilizados na academia

    Observável

    Caderno observável é outra plataforma colaborativa para equipes de ciência de dados.

    Com o slogan “Explore, analise e explique dados. Como uma equipe“, o Observable visa reunir analistas de dados, desenvolvedores e tomadores de decisão. Também facilita a colaboração perfeita entre as equipes.

    Caderno Observável

    E a seguir estão alguns dos recursos interessantes oferecidos pelo notebook Observable:

    • Bifurcar 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 da web
    • Compartilhamento seguro de links para colaboração

    Resumindo

    Espero que você tenha achado útil esta lista de cadernos de ciência de dados. Se você quiser facilitar uma melhor colaboração dentro e entre equipes, agora você tem uma lista de notebooks de ciência de dados para escolher. Além disso, ter as ferramentas adequadas ajuda as equipes a colaborar de forma eficaz!

    Da análise de big data à academia e pesquisa reproduzível, você tem notebooks de ciência de dados feitos sob medida para muitos casos de uso. Feliz trabalho em equipe e ciência de dados colaborativa!🤝