U ovoj listi ćete otkriti neke od najboljih radnih sveski za nauku o podacima koje će unaprediti tok rada vašeg tima. Ove alatke za nauku o podacima olakšavaju saradnju i predstavljaju alternativu poznatoj Jupyter svesci.
U ovom vodiču ćemo razmotriti upotrebu klasične Jupyter sveske u projektima nauke o podacima. Nakon toga, upoznaćemo se sa drugim dostupnim sveskama. Uz to, detaljno ćemo navesti glavne karakteristike svake od ovih sveski.
Za sve ovo i više, krenimo odmah.
Jupyter sveska za nauku o podacima
Jupyter Notebook je interaktivna platforma zasnovana na webu, koja se koristi u projektima nauke o podacima. Pored podrške jezicima poput Python-a, Scala-e i R-a, Jupyter sveske nude i druge važne prednosti.
Neke od ključnih karakteristika Jupyter-a uključuju:
- Mogućnost dodavanja matematičkih formula, obogaćenog teksta i multimedijalnih sadržaja
- Podršku za prikupljanje, čišćenje, analizu i vizualizaciju podataka
- Izgradnju i interpretaciju modela mašinskog učenja
Pripremili smo i detaljan vodič za Jupyter sveske u nauci o podacima. Ovaj vodič će vas provesti kroz funkcionalnosti Jupyter Notebook-a i pomoći vam da podesite svoje radno okruženje.
Međutim, kada počnete raditi na većim projektima i u timu, možda ćete potražiti i druge alternative.
Hajde sada da istražimo druge sveske za nauku o podacima koje bi mogle biti od koristi. One pružaju slične funkcije kao Jupyter, uz dodatnu lakoću saradnje, fleksibilnost i mogućnosti prilagođavanja.
Ako želite da naučite Python i Jupyter, pogledajte ovaj Udemy kurs.
Nastavite čitati da biste saznali više.
Deepnote
Deepnote je okruženje za Jupyter sveske bazirano na oblaku. Dizajnirano je da timovima koji se bave naukom o podacima omogući efikasnu saradnju.
Možete početi besplatno i izgraditi svoj portfolio kao pojedinac, ili raditi u timu.
Sada ćemo navesti neke od ključnih funkcija Deepnote-a:
- Omogućava upite podataka pomoću SQL-a iz BigQuery, Snowflake i PostgreSQL
- Dozvoljava upotrebu SQL-a i Python-a u istom interfejsu, bez potrebe za prebacivanjem između aplikacija
- Podržava popularne programske jezike poput Python, Julia i R
- Podržava okvire za duboko učenje kao što su PyTorch i TensorFlow
- Omogućava ponovljivost rezultata u timu kroz kreiranje prilagođenih okruženja ili uvoz postojećih sa DockerHub-a
Apache Zeppelin
Apache Zeppelin je web sveska za interaktivnu i kolaborativnu analizu podataka direktno u pregledaču. Ove sveske su odlične za timsku analizu velikih skupova podataka.
Evo pregleda glavnih karakteristika Apache Zeppelin sveske:
- Svestrana sveska za sve faze procesa nauke o podacima
- Podrška za više jezika i okvira kao što su Python, SQL, R, Shell, Apache Spark i Apache Flink
- Integrisan Apache Spark za analizu velikih podataka
- Mogućnost kreiranja dinamičkih obrazaca za unos
Mode Notebooks
Mode Notebooks je glavni proizvod Mode Analytics-a i omogućava saradnju u timovima uz poštovanje najboljih praksi u prezentaciji podataka.
U većini projekata nauke o podacima, faza prikupljanja podataka uključuje upite baza podataka kako bi se dobili potrebni podaci. Mode sveske vam omogućavaju da pretražujete podatke iz povezanih izvora pomoću SQL-a.
Neke od korisnih karakteristika Mode sveski uključuju:
- Mogućnost pisanja SQL-a za upite bazama podataka
- Izvođenje analiza na preuzetim podacima
- Proširivanje postojećih analiza korišćenjem Mode Notebooks
- Kreiranje deljivih Python i R sveski
Ukratko, Mode sveske su izvrstan izbor ako vaš radni tok počinje pisanjem SQL upita. Zatim možete preći na analizu koristeći Python i R.
JetBrains Datalore
Datalore od JetBrains-a nudi robustan Jupyter notebook okruženje za potrebe timova koji se bave naukom o podacima.
Za razvoj, Datalore uključuje funkcije za pomoć pri kodiranju—s inteligentnim uređivačem koda. Takođe omogućava timovima da rade s više izvora podataka. Uz to, postoje poboljšane funkcije za saradnju i izveštavanje.
Evo sveobuhvatnog pregleda Datalore-ovih funkcija:
- Programsko okruženje za jezike kao što su Python, Scala i SQL
- Rad sa različitim izvorima podataka, kao i otpremanje podataka i datoteka u oblak
- Montaža S3 korpi unutar okruženja notebook računara
- Izveštavanje i organizovanje rada tima u radnim prostorima
- Dodavanje kontrolnih tačaka za vraćanje na prethodne verzije
- Saradnja sa članovima tima
- Ugrađivanje Datalore ćelija u sajtove društvenih medija, interaktivne planove, objavljivanje i još mnogo toga
Google Colab
Google Colab, iz Google Research-a, je okruženje Jupyter notebook računara zasnovano na webu, dostupno iz pregledača sa besplatnim Google nalogom. Ako ste entuzijasta nauke o podacima, Google Colab je odličan način da započnete sa izradom projekata.
Da li već koristite Colab za svoje projekte iz oblasti nauke o podacima? Ako da, pogledajte ovaj video tutorial koji opisuje sjajne funkcije Colab-a koje bi trebalo da koristite.
Google Colab takođe ima sledeće značajne karakteristike:
- Uvoz podataka i datoteka iz različitih izvora
- Automatsko čuvanje sveski na Google Disku
- Integracija sa GitHub-om za olakšavanje kontrole verzija
- Preinstalirane biblioteke za nauku o podacima, kao što su scikit-learn, pandas i PyTorch
- Pristup GPU-u do određenog limita u okviru besplatnog nivoa—uz pretplatu na Colab Pro za proširen pristup računarskim resursima
Nextjournal
Nextjournal je još jedna kolaborativna sveska za nauku o podacima. U projektima nauke o podacima i istraživanjima u oblasti mašinskog učenja, ponovljivost rezultata na različitim operativnim sistemima i hardverskim konfiguracijama može biti izazovna.
Sa sloganom „Sveska za ponovljivo istraživanje“, Nextjournal olakšava saradnju u realnom vremenu sa posebnim naglaskom na ponovljivost rezultata.
Slede neke od karakteristika jedinstvenih za Nextjournal:
- Kreiranje i deljenje celog sistema datoteka kao Docker slike
- Docker kontejneri koji su orkestrirani posebnom aplikacijom
- Mogućnost korišćenja više programskih jezika u jednom okruženju
- Bash okruženje za instalacije tokom projekta
- Podrška za GPU sa minimalnim potrebnim podešavanjem
Dakle, ako želite da reprodukujete rezultate iz istraživačkog rada o mašinskom učenju, Nextjournal bi mogao biti idealan izbor.
Count
Count nudi notebook za nauku o podacima s dodatnom fleksibilnošću za prilagođavanje. Uz Count sveske, možete birati da predstavite rezultate vaše analize podataka kao KPI izveštaje, detaljne analize ili kao interne aplikacije.
Count-ov cilj dizajna je da promeni način na koji timovi za podatke sarađuju. Njihova vizija je da obezbede platformu za kolaborativne podatke koja povezuje analitičare sa zainteresovanim stranama.
Count-ove vodeće SQL sveske imaju sledeće karakteristike:
- Besprekorna integracija sa više baza podataka
- Izrada bržih upita povezivanjem na više baza podataka kao što su BigQuery, PostgreSQL i MySQL
- Pruža vizualizaciju podataka u realnom vremenu
Hex
Hex je još jedna alternativa Jupyter-u koja nudi radni prostor za kolaborativne podatke i interfejs za sveske koji podržava i Python i SQL. On omogućava timovima da brže pređu od ideje do analize u projektima nauke o podacima.
Neke od ključnih karakteristika Hex notebook-a uključuju:
- Pregled šema baza podataka
- Pisanje SQL upita i pokretanje analiza podataka na okvirima podataka
- Saradnja u realnom vremenu, kontrola verzija i automatsko dovršavanje koda
- Integracija velikih podataka sa Snowflake, BigQuery i Redshift
- Objavljivanje analiza kao interaktivne aplikacije za podatke
Zahvaljujući tome, možete koristiti Hex za pojednostavljivanje povezivanja i upita iz baza podataka.
Kaggle
Kaggle takođe nudi Jupyter notebook okruženje zasnovano na webu, dizajnirano da obezbedi ponovljivu i kolaborativnu analizu.
Ove sveske mogu biti odličan način da predstavite svoje projekte iz oblasti nauke o podacima. One su takođe od pomoći u izgradnji portfolija projekata, direktno iz pregledača.
Kaggle nudi sledeća dva tipa:
- Skripte: Skripte mogu biti napisane u Pythonu ili R-u. Ako ste korisnik R-a, dostupan je i RMarkdown skripta.
- Notebook-ovi: Notebook-ovi pružaju Jupyter okruženje u pregledaču sa pristupom hardverskim akceleratorima, skupovima podataka i drugim resursima.
Interfejs notebook-a vam omogućava da upravljate skupovima podataka i hardverskim akceleratorima. Kada objavite notebook na Kaggle-u, svi članovi zajednice mogu interaktivno da ga pokrenu u pregledaču.
Možete koristiti sve skupove podataka koji se nalaze na Kaggle-u, kao i one iz takmičenja.
Učešćem u Kaggle takmičenjima ćete brže unaprediti svoje veštine iz oblasti nauke o podacima. Evo video vodiča o tome kako da počnete sa Kaggle-om.
Databricks Notebooks
Databricks sveske su takođe kolaborativne sveske za nauku o podacima.
Kao i većina drugih sveski koje smo do sada videli, one takođe podržavaju pristup različitim izvorima podataka. Uz to, one omogućavaju i interaktivnu vizualizaciju podataka, kao i podršku za više programskih jezika.
Pored toga, Databricks notebook računari takođe podržavaju koautorstvo u realnom vremenu i kontrolu verzija.
▶ Pogledajte ovaj video vodič da biste započeli sa Databricks notebook računarima.
Evo nekih jedinstvenih karakteristika ovih notebook-a:
- Kontrolne table sa podacima na Sparku
- Planer poslova za pokretanje obrade podataka u velikom obimu
- Radni tokovi notebook-a za višestepene procese
- Povezivanje notebook-a sa klasterima radi ubrzavanja računanja
- Integracija sa Tableau-om, Looker-om, PowerBI-om i ostalima
CoCalc
CoCalc pruža Jupyter notebook okruženje koje se ističe u akademskoj upotrebi. Pored karakteristika klasičnog Jupyter notebook-a, CoCalc obezbeđuje integrisani sistem za upravljanje kursevima.
Navedimo neke od funkcija CoCalc-a koje ga čine pogodnim za podučavanje nauke o podacima, uz omogućavanje sinhronizacije u realnom vremenu.
- Prikupljanje svih datoteka sa studentskih zadataka
- Automatsko ocenjivanje studentskih radova korišćenjem NBGrader-a
- Podrška za Python, R Statistical Software i Julia, koji se široko koriste u akademskoj zajednici
Observable
Observable je još jedna platforma za saradnju timova koji se bave naukom o podacima.
Sa sloganom „Istražite, analizirajte i objasnite podatke. Kao tim“, Observable ima za cilj da okupi analitičare, programere i donosioce odluka. Takođe, olakšava besprekornu saradnju među timovima.
Slede neke od odličnih funkcija koje nudi Observable notebook:
- Korišćenje postojećih projekata da biste odmah započeli sa minimalnim podešavanjem
- Komponente za vizualizaciju i korisnički interfejs za lakše istraživanje podataka
- Objavljivanje i izvoz notebook-ova i ugradnja koda u veb stranice
- Bezbedno deljenje linkova za saradnju
Zaključak
Nadam se da vam je ova lista sveski za nauku o podacima bila od pomoći. Ako želite da olakšate bolju saradnju unutar i između timova, sada imate listu sveski za nauku o podacima koje možete birati. Uz to, posedovanje odgovarajućeg alata pomaže timovima da efikasno sarađuju!
Od analize velikih skupova podataka do akademske zajednice i ponovljivih istraživanja — imate sveske za nauku o podacima prilagođene za različite slučajeve upotrebe. Srećan timski rad i kolaborativna nauka o podacima! 🤝