ベスト 12 の共同データ サイエンス ノートブック [Jupyter の代替]

このリストでは、チームのワークフローを強化するための最高の データ サイエンス ノートブックを いくつか紹介します。これらのデータ サイエンス ノートブックはコラボレーションを促進し、Jupyter ノートブックの代替として使用できます。

このガイドでは、データ サイエンス プロジェクトでの古典的な Jupyter ノートブックの使用について説明します。次に、他のデータ サイエンス ノートブックについても見ていきます。さらに、これらの各ノートブックの機能も列挙します。

以上のことをすべて始めましょう。

データサイエンス用の Jupyter Notebook

Jupyter Notebook は、 データ サイエンス プロジェクトで使用されるインタラクティブな Web ベースのプラットフォームです。 Python、Scala、R などのプログラミング言語用のカーネルを提供することに加えて、Jupyter ノートブックには他の貴重な機能もあります。

Jupyter の機能のいくつかを次に示します。

• 数式、リッチテキスト、メディアの追加
• データ収集、クリーニング、分析、視覚化をサポート
• 機械学習モデルの構築と解釈

データ サイエンス用の Jupyter ノートブックに関するガイドもまとめました。 Jupyter Notebook の機能を説明し、作業環境のセットアップに役立ちます。

ただし、スケーリングを開始し、チームとして大規模なデータ サイエンス プロジェクトに取り組み始めると、他の代替案も検討したくなるかもしれません。

次に、検討できる他のデータ サイエンス ノートブックを見てみましょう。これらは Jupyter ノートブックと同じ機能を提供するだけでなく、シームレスなコラボレーションを促進し、より高い 柔軟性 と カスタマイズを 提供します。

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詳細については、次のセクションに進んでください。

ディープノート

Deepnote は 、クラウドベースの Jupyter ノートブック環境です。データ サイエンス チームが効果的にコラボレーションできるように設計されています。

無料で始めて、個人としてデータ サイエンス ポートフォリオの構築を始めることができます。あるいは、チームの一員として働くこともできます。

ここで、Deepnote の便利な機能をいくつか挙げてみましょう。

• BigQuery、Snowflake、PostgreSQL の SQL を使用してデータをクエリするためのプロビジョニング
• アプリを切り替えることなく、同じノートブック インターフェイスで SQL と Python を使用できる
• Python、Julia、R などの一般的なプログラミング言語のサポート
• PyTorch や TensorFlow などの深層学習フレームワークのサポート
• カスタム環境を作成するか、DockerHub から既存の環境をインポートすることで、チーム全体での再現性を確保する機能

アパッチ・ツェッペリン

Apache Zeppelin は 、ブラウザーでインタラクティブかつ協調的なデータ分析を実行するための Web ベースのノートブックです。これらのノートブックは、チームとしてビッグ データ分析を実行するのに適しています。

Apache Zeppelin ノートブックの機能の概要は次のとおりです。

• データ サイエンス パイプラインのすべての段階で使用できる多目的ノートブック
• Python、SQL、R、Shell、Apache Spark、Apache Flink などの複数の言語とフレームワークのサポート
• ビッグデータ分析のための組み込みの Apache Spark 統合
• 動的な入力フォームを作成するためのプロビジョニング

モードノート

Mode Notebooks は Mode Analytics の主力製品であり、データ ストーリーテリングのベスト プラクティスに従いながら、チーム間で共同作業することができます。

ほとんどのデータ サイエンス プロジェクトでは、データ収集フェーズでデータベースにクエリを実行して必要なデータを取得します。モード ノートブックを使用すると、接続されたデータ ソースから SQL を使用してデータをクエリできます。

Mode ノートブックの便利な機能には次のようなものがあります。

• データベースにクエリを実行するための SQL を作成するためのプロビジョニング
• 取得したデータに対してデータ分析を実行する
• モード ノートブックを使用して既存の分析を拡張する
• 共有可能な Python および R ノートブックの作成

要約すると、ワークフローが SQL クエリの作成から始まる場合、モード ノートブックは最適な選択肢です。さらに、Python や R を使用した分析に拡張することもできます。

JetBrains データロア

JetBrains の Datalore は、 チームのデータ サイエンスのニーズに応える堅牢な Jupyter ノートブック環境も提供します。

開発面では、Datalore にはインテリジェントなコード エディターによるコーディング支援機能が含まれています。また、チームが複数のデータ ソースを操作できるようになります。さらに、コラボレーションとレポートのための機能も強化されています。

Datalore の機能の包括的な概要は次のとおりです。

• Python、Scala、SQL などの言語のプログラミング環境
• さまざまなデータ ソースを操作し、データやファイルをクラウドにアップロードする
• ノートブック環境内に S3 バケットをマウントする
• ワークスペースでのチームの作業の報告と整理
• 以前のバージョンに戻すチェックポイントの追加
• チームメンバーと協力する
• ソーシャル メディア サイトへの Datalore セルの埋め込み、インタラクティブなプロット、公開など

Googleコラボ

Google Research の Google Colab は、 Web ベースの Jupyter ノートブック環境であり、無料の Google アカウントを使用してブラウザからアクセスできます。データ サイエンスの愛好家にとって、Google Colab はプロジェクトの構築を始めるのに最適な方法です。

データ サイエンス プロジェクトに Colab をすでに使用していますか? 「はい」の場合は、使用すべき Colab の優れた機能の概要を説明したこのビデオ チュートリアルをご覧ください。

Google Colab には次のような顕著な機能もあります。

• さまざまなソースからのデータとファイルのインポート
• ノートブックを Google ドライブに自動保存する
• GitHub との統合によりバージョン管理が容易になります
• scikit-learn、pandas、PyTorch などのデータ サイエンス ライブラリがプリインストールされている
• 無料利用枠で一定の制限までの GPU アクセス – コンピューティング リソースへの拡張アクセスのための Colab Pro サブスクリプション を使用

次の日記

Nextjournal は 、もう 1 つの共同データ サイエンス ノートブックです。データ サイエンス プロジェクトや機械学習の研究では、オペレーティング システムやハードウェア構成が異なるマシン間での再現性が課題となります。

「再現可能な研究のためのノートブック」という キャッチフレーズを持つ Nextjournal は、再現性に重点を置いてリアルタイムのコラボレーションを促進します。

Nextjournal に固有の機能の一部を次に示します。

• ファイル システム全体を Docker イメージとして作成および共有する
• 別のアプリケーションによってオーケストレーションされる Docker コンテナ
• 単一のランタイムで複数のプログラミング言語を使用する機能
• プロジェクト中のインストール用の Bash 環境
• 必要最小限のセットアップで GPU をサポート

したがって、機械学習の研究論文の結果を再現したい場合は、Nextjournal が理想的な選択肢になる可能性があります。

カウント

Count は、 カスタマイズの柔軟性を高めたデータ サイエンス ノートブックを提供します。 Count ノートブックを使用すると、データ分析の結果を KPI レポート、詳細レポート、または内部アプリとして表示することを選択できます。

Count の設計目標は、データ チームが連携する方法を変えることです。彼らのビジョンは、アナリストと利害関係者を結び付ける協力的なデータ プラットフォームを提供することです。

Count の主力 SQL ノートブックには次の機能があります。

• 複数のデータベースとのシームレスな統合
• BigQuery、PostgreSQL、MySQL などの複数のデータベースに接続して、より高速なクエリを構築する
• 外出先でのデータ視覚化を実現

16進数

Hex は 、共同的なデータ ワークスペースを提供するもう 1 つの Jupyter の代替品であり、Python と SQL の両方に共同的なノートブック インターフェイスを提供します。また、チームはデータ サイエンス プロジェクトのアイデア出しから分析までをより迅速に進めることができます。

Hex ノートブックの機能には次のようなものがあります。

• データベーススキーマの参照
• SQL クエリを作成し、データ フレームでデータ分析を実行する
• リアルタイムのコラボレーション、バージョン管理、コード補完
• Snowflake、BigQuery、RedShift とのビッグデータの統合
• 分析をインタラクティブなデータ アプリとして公開する

したがって、Hex を使用すると、データベースへの接続とデータベースからのクエリを簡素化できます。

カグル

Kaggle は 、再現可能な共同分析を保証するように設計された Web ベースの Jupyter ノートブック環境も提供します。

これらのノートブックは、データ サイエンス プロジェクトを紹介する優れた方法となります。また、ブラウザから直接データ サイエンス プロジェクトのポートフォリオを構築するのにも役立ちます。

Kaggle は次の 2 つのフレーバーを提供します。

1. スクリプト : スクリプトは Python または R スクリプトのいずれかです。 R ユーザーの場合は、使用を検討できる追加の RMarkdown スクリプトもあります。
   
2. ノートブック : ノートブックは、ハードウェア アクセラレータ、データセットなどにアクセスできるブラウザ内 Jupyter ノートブック環境を提供します。

ノートブック インターフェイスを使用すると、データセットとハードウェア アクセラレータを管理できます。 Kaggle でノートブックを公開すると、コミュニティのメンバー全員がブラウザーでノートブックをインタラクティブに実行できるようになります。

Kaggle でホストされているすべてのデータセット、またはコンテストのデータセットを使用できます。

Kaggle コンテスト に参加すると、データ サイエンスのスキルをより迅速にレベルアップできます。 Kaggle の使い方に関するビデオチュートリアルは次のとおりです。

Databricks ノートブック

Databricks ノートブックは、 共同作業用のデータ サイエンス ノートブックでもあります。

これまでに見てきた他のほとんどのデータ サイエンス ノートブックと同様に、これらのノートブックはさまざまなデータ ソースへのアクセスもサポートしています。さらに、インタラクティブなデータ視覚化も可能にし、複数のプログラミング言語をサポートします。

さらに、Databricks ノートブックは、リアルタイムの共同編集とバージョン管理もサポートしています。

▶ Databricks ノートブックの使用を開始するには、このビデオ チュートリアルをご覧ください。

これらのノートブックのいくつかのユニークな機能を次に示します。

• Spark を活用したデータ ダッシュボード
• データ パイプラインを大規模に実行するジョブ スケジューラ
• マルチステージパイプラインのノートブックワークフロー
• ノートブックをクラスターに接続してコンピューティングを高速化する
• Tableau、Looker、PowerBI などとの統合

コカルク

CoCalc は、 学術的なユースケースに最適な Jupyter ノートブック環境を提供します。古典的な Jupyter ノートブックの機能に加えて、CoCalc は統合コース管理システムを提供します。

CoCalc をデータ サイエンスの教育に適しており、同時にリアルタイム同期を容易にする CoCalc の機能をいくつか列挙してみましょう。

• 学生の提出物からすべてのファイルを収集する
• NBGrader を使用した学生の提出物の自動採点
• 学術界で広く使用されているPython、R統計ソフトウェア、Juliaのカーネル

観測可能

Observable Notebook は 、データ サイエンス チームのためのもう 1 つの共同プラットフォームです。

「データを調べ、分析し、説明する。」をキャッチフレーズにしています。 Observable は チームとして 、データ アナリスト、開発者、意思決定者を結びつけることを目指しています。また、チーム間のシームレスなコラボレーションも促進されます。

以下は、Observable ノートブックが提供する優れた機能の一部です。

• 既存のプロジェクトをフォークして最小限のセットアップですぐに開始できるようにする
• データの探索を容易にする視覚化および UI コンポーネント
• ノートブックの公開とエクスポート、および Web ページへのコードの埋め込み
• コラボレーションのための安全なリンク共有

まとめ

このデータ サイエンス ノートブックのリストがお役に立てば幸いです。チーム内およびチーム間のコラボレーションを促進したい場合は、データ サイエンス ノートブックのリストから選択できるようになりました。さらに、適切なツールを使用すると、チームが効果的に共同作業するのに役立ちます。

ビッグ データ分析から学術界、再現可能な研究まで、さまざまなユースケースに合わせてカスタマイズされたデータ サイエンス ノートブックがあります。幸せなチームワークと協力的なデータ サイエンス!🤝