Jupyter Notebook e 10 alternativas: review de Data Notebooks [2023]

A indústria tecnológica respondeu às necessidades dos profissionais de dados com várias soluções IDE para desenvolver código e apresentar resultados num contexto de ciência de dados e aprendizagem automática. Uma das soluções preferidas hoje é o Jupyter Notebook, uma ferramenta de código aberto que ganhou muita força entre o pessoal da ciência de dados e muito mais. 

Embora o Jupyter Notebook seja uma ferramenta popular de projeto de dados, alguns usuários podem achar que faltam os recursos necessários, como colaboração em tempo real, conclusão de código ou controle de versão de dados. Usar o Jupyter Notebook em um projeto que inclui vários membros da equipe colaborando rapidamente se torna doloroso. 

É aqui que você precisa de um ambiente de notebook colaborativo e interativo com opção de sincronização em tempo real.

O que há além do Jupyter Notebook? E como você escolhe a solução de notebook certa para o seu projeto? Continue lendo para uma visão geral dos notebooks mais populares em 2023.

Como você escolhe o notebook de ciência de dados certo para o seu projeto?

Você é um cientista ou cientista de dados ?

Os cientistas estão mais inclinados a precisar de ferramentas de análise avançadas em seu kit de ferramentas, como métodos numéricos para resolver equações diferenciais. A maioria dos cientistas de dados do setor privado está mais focada na modelagem de ML e poderia usar um kit de ferramentas mais fino . 

Embora o uso de Python abra as portas para todas as bibliotecas científicas em Python, o notebook que você escolher pode estar mais/menos equipado para trabalhos científicos mais amplos.

Trabalhando sozinho ou em equipe?

Existe um grande conjunto de recursos e integrações que permitem a colaboração entre cientistas de dados em seu trabalho. Compartilhando modelos, melhorando-os juntos, acessando os mesmos conjuntos de dados, usando controle de versão de código, controle de versão de dados e assim por diante. 

Para trabalho solo, isso é menos importante. Mas para uma equipe que precisa entregar resultados em conjunto, esses recursos são essenciais.

Quão importante é a visualização de dados?

Em alguns casos, ao trabalhar com dados, ter uma visualização dos mesmos pode ajudar a otimizar os modelos construídos ou avaliar a qualidade dos resultados. Mesmo com dados brutos, “sentir” os dados apresentando-os da maneira correta proporciona uma compreensão intuitiva de suas qualidades para a tarefa em questão. 

Os notebooks diferem nas habilidades que fornecem para visualizar conjuntos de dados, e os cientistas de dados podem ter necessidades diferentes dependendo de seus projetos. Portanto, escolha com sabedoria.

Qual é o resto do seu ecossistema?

Os notebooks não existem no vácuo. Eles precisam se integrar aos dados, às ferramentas de computação que você usa para executar o código que você desenvolve no notebook, às ferramentas de qualidade e observabilidade dos dados , à orquestração e assim por diante. 

Verifique as integrações com o restante do seu ambiente para ver se você consegue trabalhar sem esforço com o notebook de sua preferência. O atrito diário com integrações instáveis ​​pode reduzir drasticamente sua eficiência.

O que é o Jupyter Notebook e por que ele ganhou tanta força?

Jupyter Notebook é um IDE de código aberto que os profissionais de dados podem começar a usar facilmente. Muitas pessoas usam o ambiente Anaconda para construir suas plataformas de dados, e o Jupyter Notebook pode se conectar facilmente a ele. 

O Jupyter Notebook é útil para mais do que apenas fornecer kernels para linguagens de programação como Python, Scala e R. Ele também inclui:

• Fórmulas matemáticas, rich text e mídia,
• Recursos de coleta, limpeza, análise e visualização de dados,
• Possibilidade de criação e análise de modelos de machine learning.

O Jupyter Notebook ganhou ampla popularidade entre a comunidade de ciência de dados, a ponto de se tornar a ferramenta padrão para pesquisa. Graças aos seus recursos, tornou-se a escolha de fato dos cientistas de dados para compartilhar trabalho, visualizar e analisar os dados durante o processo de desenvolvimento, prototipagem e análise exploratória.

No entanto, depois de começar a dimensionar o trabalho em projetos de ciência de dados como uma equipe, você poderá considerar outras opções.  

Vamos dar uma olhada em alguns outros notebooks de ciência de dados nos quais você pode estar interessado. Eles têm a mesma funcionalidade do Jupyter Notebook, mas também permitem colaboração perfeita e flexibilidade e personalização adicionais.

10 alternativas para o Jupyter Notebook 

Caderno	Linguagens de programação	Controle de versão	Armazenamento na núvem	Segurança	Colaboração	Outras características
Deepnote	Python, R, Julia, SQL	–	Nativo	Sim	Colaboração em tempo real
Notebooks Kaggle	Pitão, R	–	Nativo	–	–
Notebooks Microsoft Azure	Python, R, F#, Julia	Git	Armazenamento do Azure	através da Nuvem Azure	No
Databricks Notebooks	Python, Scala, R	–	Armazenamento S3	por meio de blocos de dados	Sim
CoCalc	Python, R, Julia	Git	Nativo			LaTeX, sistemas de álgebra computacional
Visual Studio Code	Python, R, Java e muitos outros	Git	por meio de extensões	através da Microsoft	Colaboração em tempo real via Live Share	Depuração de código
Google Colab	Python, R	Git	Google Drive	por meio do Google Cloud	No real-time
JetBrains Datalore	Python, R, SQL

1. Deepnote

Deepnote é uma plataforma de notebook de ciência de dados baseada em nuvem comparável aos Jupyter Notebooks, mas com foco na colaboração e edição em tempo real. Ele permite que os usuários escrevam e executem código em diversas linguagens de programação, bem como incluam texto, equações e visualizações em um único documento. 

Deepnote também vem com um editor de código e é compatível com uma ampla variedade de bibliotecas e frameworks. Alguns outros recursos úteis incluem: 

• Consulta de dados do BigQuery, Snowflake e PostgreSQL usando SQL.
• SQL e Python podem ser usados ​​na mesma interface de notebook sem trocar de software.
• Python, Julia e R estão entre as principais linguagens de programação suportadas.
• Estruturas de aprendizagem profunda, como PyTorch e TensorFlow, são suportadas.
• Inclui recursos para garantir a reprodutibilidade em toda a equipe, estabelecendo ambientes personalizados ou importando ambientes DockerHub existentes.

2. Notebook do Kaggle

Kaggle Notebooks é uma plataforma de notebook baseada em nuvem para entusiastas de ciência de dados e aprendizado de máquina. Ele fornece acesso a recursos de hardware para executar modelos de aprendizado de máquina e aprendizado profundo (pense em GPUs e TPUs). 

Também inclui interação com a API Kaggle, suporte para controle de versão de dados com Git e a capacidade de compartilhar e colaborar facilmente em notebooks com membros da equipe.

Uma das distinções entre Kaggle Notebooks e outras opções é que ele é projetado principalmente para estudar Python, ciência de dados e aprendizado de máquina, com ênfase na competição. 

Kaggle Notebooks é uma excelente alternativa para projetos de ciência de dados, pois permite aos usuários participar facilmente dessas competições e colaborar com outros usuários e desenvolvedores.

3. Notebooks do Microsoft Azure

Microsoft Azure Notebooks é uma plataforma baseada em nuvem para projetos de ciência de dados e aprendizado de máquina. Dá acesso a recursos de hardware para executar modelos de aprendizado de máquina e aprendizado profundo, bem como outros recursos úteis, como integração com armazenamento do Microsoft Azure, suporte Git e a capacidade de compartilhar e colaborar facilmente em notebooks com outros membros da equipe.

O Microsoft Azure Notebooks oferece suporte a uma ampla variedade de linguagens de programação e bibliotecas, incluindo Python, R, F# e Julia, tornando-o uma plataforma versátil para profissionais de dados, desenvolvedores de software e analistas que preferem trabalhar em sua linguagem de programação preferida.

Observação: você deve ter uma conta do Azure para usar os Notebooks do Azure, e a configuração leva alguns instantes.

4. Notebooks Databricks

Os notebooks Databricks são uma ferramenta popular para desenvolver código e apresentar descobertas em ciência de dados e aprendizado de máquina. Os Databricks Notebooks suportam coautoria multilíngue em tempo real, controle de versão automático e visualizações de dados integradas.

Os usuários podem escrever código em Python, SQL, Scala e R, bem como personalizar a configuração adicionando bibliotecas de sua escolha. Os Databricks Notebooks também permitem que você crie trabalhos agendados regularmente para realizar atividades, incluindo fluxos de trabalho com vários notebooks, automaticamente.

Você também pode navegar por tabelas e volumes e, quando terminar, exportar resultados e blocos de notas nos formatos HTML ou ipynb. Também é possível armazenar seus notebooks, juntamente com quaisquer arquivos e dependências associados, em um repositório baseado em Git. 

5. CoCalc

CoCalc (anteriormente chamado de SageMathCloud) é uma plataforma colaborativa baseada em nuvem que inclui muitos dos mesmos recursos dos Jupyter Notebooks, bem como vários novos. 

Ele oferece suporte a uma ampla variedade de linguagens de programação, incluindo Python, R e Julia, e oferece aos usuários acesso a recursos de hardware sofisticados, como GPUs. 

Ele também suporta sistemas LaTeX e álgebra computacional, tornando-o uma excelente escolha para clientes que necessitam desses recursos.

6. Visual Studio Code

Visual Studio Code (VS Code) é um ambiente de desenvolvimento integrado gratuito e de código aberto para executar e executar código facilmente. A ferramenta é adaptável graças às suas muitas extensões personalizáveis, depuração de código e integração Git para controle de versão.

Anteriormente, o VS Code era mais adequado para desenvolvedores ou engenheiros devido à falta de recursos de análise de dados, mas desde 2020, a equipe do VS Code tem colaborado com a equipe do Jupyter para criar um notebook integrado ao VS Code. O resultado final é uma pasta de trabalho IDE fantástica para análise de dados.

A solução parecerá natural para aqueles que têm experiência em desenvolvimento. A ferramenta também é integrada ao Git, portanto possui recursos de controle de versão – o que é útil se você deseja rastrear as versões do seu código. Também inclui depuração de código. 

7. Nteract

O nteract é um ambiente interativo de código aberto desenvolvido para fluxos de trabalho de análise de dados de ponta a ponta, com recursos como um notebook para exploração de dados, desenvolvimento de aplicativos, controle de versão e muito mais. 

O componente interativo do nteract significa que a UI permite manipular o resultado do notebook e mostrá-lo como um aplicativo. O ambiente inclui um aplicativo de desktop, que você pode obter aqui, e o kernel é mesclado perfeitamente com o ambiente Anaconda. 

Depois de instalar o nteract, você poderá abrir seu notebook sem precisar iniciar o Jupyter Notebook ou visitar o Jupyter Lab. O ambiente do nteract é semelhante ao Jupyter Notebook, mas com mais controle e possibilidade de extensão via bibliotecas como Papermill (parametrização do notebook), Scrapbook (salvando dados e fotos do seu notebook) e Bookstore (versionamento).  

8. Jupyter lite

Jupyterlite é um Jupyter Notebook no navegador desenvolvido informalmente pelo desenvolvedor Jupyter. Ele faz uso de diversas funcionalidades do Jupyter Lab e do Jupyter Notebook, e os usuários podem experimentar o exemplo no estilo Jupyter Lab ou no estilo Retro Lab (Classic Jupyter Notebook).

Inclui pacotes de visualização pré-instalados, como Altair, Plotly e Matplotlib. O ambiente é semelhante ao Jupyter Notebook, mas parece mais básico. 

9. Google Colab

Google Colaboratory (conhecido como Colab) é um notebook baseado em navegador criado pela equipe do Google. O ambiente é baseado no ambiente Jupyter Notebook, portanto será reconhecível para aqueles que já estão familiarizados com o Jupyter. 

A solução é ótima se você precisar de acesso a hardware de alto desempenho ou GPUs. Como o Colab está hospedado na nuvem e fornece uma GPU gratuita, você pode analisar conjuntos de dados maiores que seriam impossíveis de estudar no local, especialmente se você ainda estiver na fase de aprendizado.

A integração simples com bancos de dados do Google, como Planilhas Google, Google Drive ou Google BigQuery, é outro ponto positivo.

10. Datalore JetBrains 

JetBrains Datalore é uma plataforma de ciência de dados baseada em nuvem que possui muitas das mesmas funções dos Jupyter Notebooks, bem como alguns extras. 

Ele oferece suporte a uma ampla variedade de linguagens de programação, incluindo Python, R e SQL, e oferece aos usuários acesso a recursos de hardware, como GPUs. 

Uma das vantagens do JetBrains Datalore é sua interação com o ecossistema de ferramentas JetBrains, que inclui IDEs como PyCharm e IntelliJ. É também por isso que a ferramenta se destina principalmente aos usuários do ecossistema. 

Embrulhar

Os notebooks são uma ferramenta fundamental no conjunto de ferramentas moderno de um profissional de dados que ajuda a escrever e executar código, exibir descobertas e trocar resultados e insights. Esperamos que esta visão geral o deixe mais perto de fazer a melhor escolha de notebook para o seu projeto. 

A comunidade lakeFS inclui usuários de todos os notebooks apresentados acima. Eles podem usar o controle de origem para seu código usando Git (se o notebook suportar) e controle de versão de dados com lakeFS para obter reprodutibilidade total para seus experimentos.

Autor: The LakeFS Team