Cette compilation met en lumière plusieurs outils exceptionnels pour la science des données, conçus pour optimiser la collaboration au sein de votre équipe. Ces plateformes, alternatives aux traditionnels notebooks Jupyter, favorisent une interaction plus fluide et une meilleure efficacité.
Nous allons d’abord explorer l’utilisation du notebook Jupyter classique dans les projets de science des données. Ensuite, nous examinerons d’autres solutions de notebooks, en détaillant leurs caractéristiques et avantages uniques.
Plongeons sans plus attendre dans ce comparatif.
Le notebook Jupyter pour la science des données
Le notebook Jupyter est une plateforme web interactive largement adoptée dans les projets de science des données. Au-delà de sa compatibilité avec différents langages de programmation comme Python, Scala et R, Jupyter offre un éventail de fonctionnalités précieuses.
Voici un aperçu de ses principales caractéristiques :
- Intégration d’équations mathématiques, de texte enrichi et de contenus multimédias
- Support pour la collecte, le nettoyage, l’analyse et la visualisation de données
- Conception et interprétation de modèles d’apprentissage automatique
Nous avons également conçu un guide sur l’utilisation des notebooks Jupyter pour la science des données, qui vous familiarisera avec ses fonctionnalités et vous aidera à configurer votre environnement de travail.
Cependant, à mesure que vos projets de science des données prennent de l’ampleur et que la collaboration en équipe devient essentielle, il peut être judicieux d’explorer d’autres options.
Découvrons ensemble d’autres environnements de notebooks pour la science des données. Ces alternatives offrent des fonctionnalités similaires à Jupyter, tout en facilitant la collaboration, la flexibilité et la personnalisation.
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Continuez la lecture pour en savoir plus.
Deepnote
Deepnote est un environnement de notebook Jupyter hébergé dans le cloud, spécialement conçu pour améliorer la collaboration des équipes de science des données.
Que vous travailliez en solo ou en équipe, vous pouvez débuter gratuitement et étoffer votre portfolio de science des données.
Voici quelques-unes des fonctionnalités de Deepnote :
- Possibilité d’interroger des données via SQL à partir de BigQuery, Snowflake et PostgreSQL
- Utilisation de SQL et de Python dans une seule interface, sans changer d’application
- Compatibilité avec des langages tels que Python, Julia et R
- Prise en charge de frameworks de Deep Learning comme PyTorch et TensorFlow
- Fonctions de reproductibilité grâce à la création d’environnements personnalisés ou l’importation depuis DockerHub
Apache Zeppelin
Apache Zeppelin est un notebook web conçu pour l’analyse collaborative et interactive de données directement dans votre navigateur. Il est particulièrement adapté aux analyses de grandes quantités de données en équipe.
Voici un aperçu des atouts d’Apache Zeppelin :
- Notebook polyvalent applicable à toutes les phases d’un projet de science des données
- Support de nombreux langages et frameworks tels que Python, SQL, R, Shell, Apache Spark et Apache Flink
- Intégration native avec Apache Spark pour le traitement de Big Data
- Fonctionnalité de création de formulaires de saisie dynamiques
Mode Notebooks
Mode Notebooks, un produit phare de Mode Analytics, facilite la collaboration en équipe tout en respectant les bonnes pratiques en matière de communication de données.
La phase de collecte de données dans la plupart des projets de science des données implique l’interrogation de bases de données. Mode Notebooks vous permet d’effectuer ces requêtes SQL directement à partir de vos sources de données.
Quelques fonctionnalités intéressantes de Mode Notebooks :
- Possibilité d’écrire des requêtes SQL pour interroger les bases de données
- Analyse des données extraites
- Extension d’analyses existantes
- Création de notebooks Python et R partageables
En résumé, Mode Notebooks est une excellente option si votre flux de travail commence par des requêtes SQL. Vous pouvez ensuite étendre votre analyse en utilisant Python et R.
JetBrains Datalore
Datalore de JetBrains offre un environnement de notebook Jupyter complet, idéal pour les équipes de science des données.
Du point de vue du développement, Datalore propose un éditeur de code intelligent avec assistance à la saisie. Il permet également de travailler avec diverses sources de données et offre des fonctions de collaboration et de création de rapports améliorées.
Voici un aperçu des fonctionnalités de Datalore :
- Environnement pour Python, Scala et SQL
- Accès à de multiples sources de données et possibilité de téléchargement de fichiers
- Montage du compartiment S3 dans l’environnement du notebook
- Reporting et organisation du travail d’équipe via les espaces de travail
- Ajout de points de contrôle pour revenir aux versions antérieures
- Collaboration avec les membres de l’équipe
- Intégration de cellules Datalore dans les médias sociaux, les visualisations interactives, etc.
Google Colab
Google Colab, proposé par Google Research, est un environnement de notebook Jupyter basé sur le web, accessible via un navigateur et un compte Google gratuit. C’est un excellent point de départ pour les passionnés de la science des données.
Utilisez-vous déjà Colab dans vos projets? Si oui, cette vidéo vous présentera les fonctionnalités intéressantes de Colab.
Voici les principales caractéristiques de Google Colab :
- Importation de données et de fichiers de diverses sources
- Sauvegarde automatique des notebooks sur Google Drive
- Intégration avec GitHub pour le contrôle de version
- Bibliothèques telles que scikit-learn, pandas et PyTorch préinstallées
- Accès limité aux GPU dans la version gratuite, avec un abonnement Colab Pro pour un accès étendu
Nextjournal
Nextjournal est un autre outil collaboratif pour la science des données. Dans les projets et la recherche sur l’apprentissage automatique, la reproductibilité entre machines avec différentes configurations est un défi.
Avec son slogan « Le notebook pour la recherche reproductible », Nextjournal met l’accent sur la collaboration en temps réel et la reproductibilité.
Voici quelques caractéristiques propres à Nextjournal :
- Création et partage du système de fichiers entier sous forme d’image Docker
- Orchestration des conteneurs Docker par une application séparée
- Possibilité d’utiliser plusieurs langages dans une seule exécution
- Environnement Bash pour les installations de projet
- Prise en charge GPU avec une configuration minimale
Si la reproductibilité des résultats d’une publication de recherche en apprentissage automatique est une priorité, Nextjournal est un excellent choix.
Count
Count offre un notebook pour la science des données avec une grande flexibilité de personnalisation. Vous pouvez présenter les résultats sous forme de rapports KPI, d’analyses approfondies ou d’applications internes.
L’objectif de Count est de transformer la collaboration des équipes de données, en créant une plateforme qui relie les analystes aux autres parties prenantes.
Les notebooks SQL de Count incluent ces fonctionnalités :
- Intégration avec diverses bases de données
- Création plus rapide de requêtes en se connectant à plusieurs bases de données
- Visualisation des données en temps réel
Hex
Hex est une autre alternative à Jupyter, qui fournit un espace de travail collaboratif pour Python et SQL. Il permet aux équipes de passer plus rapidement de l’idée à l’analyse.
Voici quelques caractéristiques des notebooks Hex :
- Navigation dans les schémas de bases de données
- Écriture de requêtes SQL et analyse des dataframes
- Collaboration en temps réel, contrôle de version et complétion de code
- Intégration Big Data avec Snowflake, BigQuery et RedShift
- Publication des analyses sous forme d’applications interactives
Vous pouvez utiliser Hex pour simplifier la connexion aux bases de données et les requêtes.
Kaggle
Kaggle propose également un environnement de notebook Jupyter, conçu pour une analyse reproductible et collaborative.
Ces notebooks sont un excellent moyen de présenter vos projets de science des données et de créer un portfolio directement depuis votre navigateur.
Kaggle offre les options suivantes :
- Scripts : Python ou R (avec RMarkdown pour les utilisateurs de R).
- Notebooks : Environnement Jupyter avec accès aux accélérateurs matériels et aux ensembles de données.
L’interface du notebook permet de gérer les données et les accélérateurs matériels. Une fois publié sur Kaggle, votre notebook est exécutable par tous les membres de la communauté.
Vous pouvez utiliser les jeux de données hébergés sur Kaggle ou ceux des compétitions.
Participer aux compétitions Kaggle accélèrera votre progression. Cette vidéo vous aidera à débuter sur Kaggle.
Databricks Notebooks
Databricks Notebooks sont également des outils collaboratifs pour la science des données.
Comme d’autres options que nous avons vues, ils prennent en charge l’accès à différentes sources de données, la visualisation interactive et plusieurs langages de programmation.
De plus, Databricks Notebooks offrent la co-création et le contrôle de version en temps réel.
▶ Regardez cette vidéo pour démarrer avec Databricks Notebooks.
Voici quelques caractéristiques uniques de ces notebooks :
- Tableaux de bord de données alimentés par Spark
- Planificateur de tâches pour l’exécution de pipelines de données
- Workflows pour les pipelines en plusieurs étapes
- Connexion des notebooks à des clusters pour accélérer le calcul
- Intégration avec Tableau, Looker, PowerBI, etc.
CoCalc
CoCalc fournit un environnement de notebook Jupyter particulièrement performant dans les contextes académiques. En plus des fonctionnalités du notebook Jupyter, CoCalc offre un système de gestion de cours intégré.
Voici les fonctionnalités de CoCalc qui le rendent adapté à l’enseignement de la science des données tout en facilitant la synchronisation en temps réel :
- Collecte de tous les fichiers des travaux des étudiants
- Notation automatique des travaux via NBGrader
- Noyaux pour Python, R et Julia, largement utilisés dans le monde académique
Observable
Observable est une autre plateforme collaborative pour les équipes de science des données.
Avec le slogan « Explorer, analyser et expliquer les données. En équipe », Observable a pour but de connecter les analystes, développeurs et décideurs, en favorisant la collaboration.
Voici quelques fonctionnalités intéressantes d’Observable :
- Création de projets à partir d’exemples existants pour un démarrage rapide
- Composants de visualisation et d’interface utilisateur pour l’exploration des données
- Publication, exportation de notebooks et intégration de code dans les pages web
- Partage sécurisé de liens pour la collaboration
En Résumé
J’espère que cette liste de notebooks pour la science des données vous sera utile. Vous disposez désormais d’un éventail d’outils pour améliorer la collaboration de vos équipes. Avoir les bons outils est essentiel pour une collaboration efficace !
De l’analyse de grandes données au monde académique en passant par la recherche reproductible, ces notebooks sont conçus pour répondre à divers besoins. Bon travail d’équipe et belle aventure dans la science des données collaborative !🤝