Lista das melhores alternativas de notebook Jupyter

Jupyter Notebook é a ferramenta mais popular e preferida entre os cientistas de dados. Então, o que é Jupyter Notebook e por que é tão popular? Jupyter Notebook era conhecido anteriormente como notebook ipython. Podemos dizer que é um caderno que nos permite executar nosso código interativamente dentro de um navegador da web, juntamente com alguma visualização e algum texto de marcação para explicar o processo do que está acontecendo. É gratuito e de código aberto. Sua principal característica é que ele fornece código e visualização ao vivo em um só lugar, tornando -o um excelente software para aprender e ensinar.

Embora o notebook Jupyter seja diferente e único e, embora esses recursos possam atrair algumas pessoas, outras pessoas podem achar difícil trabalhar com o Jupyter Notebook. E.g., Se você é um desenvolvedor que prefere orientado a testes, pode não encontrar notebook Jupyter de acordo com o seu gosto.

Da mesma forma, o fluxo de trabalho não linear pode não ser para todos. Então, se você está procurando alternativas de notebook Jupyter, leia com antecedência!

A seguir, é apresentada uma lista das melhores alternativas de notebook Jupyter.

Pycharm

Pycharm é um IDE desenvolvido pelo JetBrain, usado principalmente para programação Python. Não se limita ao Python apenas, pois também suporta desenvolvimento da web. Você pode escrever e compilar JS Angular, JavaScript, CSS e HTML. Ele também suporta alguns idiomas de banco de dados, como o MySQL.

Além disso, também suporta Python interativo, assim como o Jupyter Notebook. Ele fornece muitos recursos quando comparado ao Jupyter Notebook. Uma de suas principais características é que ele tem um excelente depurador com a GUI. Uma grande desvantagem é que a maioria dos recursos, incluindo o depurador, são oferecidos para versões profissionais. Não tem uma boa versão da comunidade.

Então, você terá que pagar para obter a versão licenciada ou, se você é um estudante e tem um e -mail universitário, pode se inscrever no JetBrains usando esse e -mail e obter uma licença profissional de Pycharm grátis até se formar.

Apache Zeppelin

Apache Zeppelin é uma ferramenta baseada na Web de código aberto para análise de dados. O Notebook Zeppelin é um notebook multiuso que pode lidar com todas as suas necessidades de análise, desde a visualização e colaboração de dados até a descoberta de dados, a ingestão de dados e a análise de dados.

Rstudio

R se tornou lentamente o principal ou um dos principais idiomas usados ​​para análise estatística. É usado principalmente ao lado do Python na ciência de dados. Rstudio é um IDE especificamente para o idioma r. Ele está procurando fornecer suporte a outros idiomas no futuro. Embora tenha suporte apenas para r, oferece muitos recursos e funcionalidades, como destaque de texto, etc.

Rodeo IDE

Se você é um cientista de dados que prefere trabalhar exclusivamente usando o Python, o Rodeo IDE pode ser o software para você. É um IDE leve e simples, mas inclui um conjunto fantástico de recursos. Você pode usar a conclusão da guia no console e no editor de texto para procurar módulos. Arquivos ou scripts abrem diretamente para o editor.

Você pode visualizar variáveis, tabelas, quadros de dados e listas na guia do ambiente. Imagens e parcelas podem ser acessadas na guia Plots. Você também pode expandir e salvar parcelas individuais. Além dos recursos, o Rodeo IDE também oferece flexibilidade. Você pode mudar o tamanho da fonte e o tema de acordo com o seu gosto: seu diretório de trabalho e caminho Python.

O Rodeo também tem suporte para o Vim e o Emacs Keybindings. Existem muitos atalhos de teclado para ajudar a acelerar seu fluxo de trabalho. Você pode configurar seu perfil de rodeio, onde pode listar credenciais de banco de dados, instruções de importação e funções auxiliares; Estes são úteis, mas as pessoas tendem a esquecê -las facilmente. Tudo isso é acessível a quaisquer novos scripts que você escreve.

Google Colab

Se você é especialista em aprendizado de máquina ou, em geral. Google Colab é um notebook online Jupyter. Agora, se é como Jupyter Notebook, então por que mudar? A seguir, é a principal razão pela qual você pode ser forçado a mudar, goste ou não.

Um dos obstáculos mais comuns, quando você entra no campo do aprendizado de máquina, são os requisitos de hardware. Então, o que quero dizer com isso é que, no aprendizado de máquina, você precisa modelar usando uma quantidade significativa de dados para um horário específico. Este treinamento requer muitos cálculos. Geralmente, quando você treina, sua CPU é usada, mas o treinamento com a CPU é muito lento e pode aquecer seu laptop; É aqui que Cuda entra.

Cuda é um kit de ferramentas criado pela NVIDIA que permite executar os cálculos em sua GPU em vez de CPU. O treinamento da GPU acelera muito o processo. Agora, outro problema principal é que, se você tem uma GPU AMD, CUDA não é para você, pois Cuda não é para AMD.; É aqui que entra o Google Colab e salva o dia.

Ele fornece GPU gratuito e TPU grátis.

Além disso, ele também tem muitos recursos. A sincronização é fácil e você pode importar seus scripts com muita facilidade. Além disso, todas as bibliotecas são pré-instaladas, então você só precisa escrever uma função de importação para começar a usá-las.

Conclusão

Jupyter Notebook é um excelente software, mas por um motivo ou outro - se não for o seu tipo, existem muitos bons softwares por aí que podem fornecer muitos recursos e funcionalidades. Alguns podem ser pagos como Pyharm, enquanto outros podem ser livres como o Google Colab. Cada software tem seus prós e contras. Escolha o que é mais compatível com você e corresponde às suas necessidades.