10 Jupyter Notebook-Alternativen und Konkurrenten im Jahr 2024
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10 Jupyter Notebook-Alternativen und Konkurrenten im Jahr 2024

Wenn Sie mit Jupyter Notebook vertraut sind, wissen Sie, dass es ein hervorragendes Tool zum Erstellen und Freigeben von Dokumenten ist, die Live-Code, Gleichungen, Visualisierungen und erzählenden Text enthalten.

Die Welt der Datenwissenschaft und des Codes entwickelt sich jedoch ständig weiter, und eine kollaborative und interaktive Notebook-Umgebung ist ein Muss. Einige Benutzer suchen auch nach Alternativen zu Jupyter, weil es an Features zur Datenversionierung und zum Abschließen von Code fehlt.

Kein Freigeben und Verwalten mehrerer Versionen von Jupyter-Notizbüchern mehr! Wählen Sie ein interaktives Tool, das die Zusammenarbeit erleichtert.

Schauen wir uns die 10 besten Jupyter-Alternativen und Konkurrenten an. Egal, ob Sie ein erfahrener Datenwissenschaftler sind oder gerade erst mit dem Coding beginnen, hier ist für jeden etwas dabei.

Worauf sollten Sie bei Jupyter Notebook-Alternativen achten?

Wenn Sie nach Jupyter-Alternativen suchen, sollten Sie diejenigen in die engere Auswahl nehmen, die:

  • Bieten Sie eine großartige Benutzererfahrung: Suchen Sie nach Jupyter-Alternativen, die die Navigation vereinfachen und die Benutzererfahrung mit einer intuitiven Schnittstelle optimieren
  • Konsistente Zusammenarbeit ermöglichen: Achten Sie darauf, wie gut das von Ihnen gewählte Tool die kollaborative Arbeit unterstützen kann. Achten Sie auf Echtzeit-Updates, Anpassungssteuerung und das Freigeben von Datensätzen
  • Unterstützen Sie die Datenvisualisierung: Wählen Sie Jupyter-Alternativen, mit denen Sie Ihre Daten mit interaktiven Plots und Dashboards effektiv visualisieren können
  • Bieten Sie eine hervorragende Einarbeitung und Support: Wählen Sie Lösungen aus, die eine umfassende Dokumentation und Zugang zu einer unterstützenden Data-Science-Community oder einem Kundensupport-Team bieten
  • Ermöglicht nahtlose Arbeit:: Stellen Sie sicher, dass das von Ihnen gewählte Tool mit Ihren üblichen Programmiersprachen und Dateiformaten kompatibel ist

Die 10 besten Jupyter Notebook Alternativen für 2024

Lassen Sie uns nun die besten Jupyter-Alternativen für Data Science im Jahr 2024 erkunden.

1. ClickUp

ClickUp ist ein All-in-One-Tool, das einen vielseitigen und kollaborativen Ansatz für die Verwaltung von Projekten und Dokumenten bietet.

ClickUp Docs 3.0

Nutzen Sie ClickUp Docs, um wichtige Informationen zu dokumentieren und im Team freizugeben

Mit seiner benutzerfreundlichen Oberfläche und einem breiten Bereich von Formatierungsoptionen können Sie problemlos ClickUp Dokumente zur Erstellung und Bearbeitung von Dokumenten für jedes Projekt, jede Roadmap, Wissensdatenbank oder Aufgabe.

Und das ist noch nicht alles. Mit ClickUp Docs können Sie auch mit Ihrem Team in Echtzeit zusammenarbeiten. Stellen Sie sich vor, Sie arbeiten gemeinsam an Dokumenten, geben Ideen frei und nehmen bei Bedarf Änderungen vor - alles an einem Ort.

Mit der Versionskontrolle wird die Nachverfolgung von Änderungen und das Zurücksetzen auf frühere Versionen zum Kinderspiel. Keine Verwirrung und kein Chaos mehr!

Generieren Sie Code-Schnipsel mit ClickUp Brain

Vereinfachen Sie Ihre Programmierarbeit mit einem KI-Code-Snippet-Generator, der den Prozess der Einbindung von Snippets in Ihre Projekte mühelos rationalisiert

Darüber hinaus können Sie sogar HTML-Dateien hinzufügen, Testspezifikationen erstellen und Code-Schnipsel generieren mit Hilfe von ClickUp Gehirn ein All-in-One-KI-Assistent, der Ihnen auch bei der Erstellung von Vorlagen und Tabellen zur Speicherung von Daten helfen kann.

Wenn Sie sich Sorgen um die Datenanalyse machen, hat ClickUp auch hier eine Lösung für Sie. Die ClickUp Vorlage für Datenanalyse-Ergebnisse ist Ihre erste Anlaufstelle, um Ihre Ergebnisse zu organisieren und zu präsentieren.

Extrahieren Sie Erkenntnisse, visualisieren Sie Trends und treffen Sie fundierte Entscheidungen mit der ClickUp Vorlage für Datenanalyseergebnisse

Mit Abschnitten für die Zusammenfassung von Schlüsselergebnissen, die Visualisierung von Daten und die Bereitstellung von Empfehlungen können Sie diese Vorlage leicht erstellen, bearbeiten und für Ihr Team freigeben.

Das ist noch nicht alles! ClickUp Notepad bietet einen vielseitigeren Ansatz für die Erstellung von Notizen, Brainstorming und die Organisation von Ideen als Jupyter Notebook. Sie können Notizen in einer hierarchischen Struktur erstellen und organisieren, so dass die Nachverfolgung verschiedener Themen und Unterthemen leicht möglich ist. Und mit umfangreichen Formatierungsoptionen wie Fett, Kursiv und Aufzählungszeichen werden Ihre Notizen informativ und optisch ansprechend.

ClickUp Notepad

Erfassen Sie schnelle Notizen, Ideen und Erinnerungen mit ClickUp Notepad

ClickUp Notepad lässt sich nahtlos in andere ClickUp Features integrieren. Verknüpfen Sie Ihre Notizen mit Aufgaben, Dokumenten oder anderen ClickUp Elementen, so dass Sie leicht auf relevante Informationen zugreifen können. Außerdem können Sie dank der Echtzeit-Zusammenarbeit Ideen mit Ihren Teammitgliedern zusammenstellen und freigeben, ganz gleich, wo sie sich befinden.

Beste Features von ClickUp

  • Verbessern Sie Ihre Datenanalyse-Workflows durch die Integration mit Jupyter Notebook, RStudio oder Python
  • Erhalten Sie mit ClickUp Brain, Ihrem KI-Assistenten, sofortige, präzise und kontextbezogene Antworten auf jede Arbeit innerhalb von ClickUp und in Verbindung mit ClickUp
  • Erstellen, analysieren und freigeben Sie Text, Code, SOP-Dokumente, Datenrichtlinien und mehr mit ClickUp Docs
  • Nutzen Sie verschiedene Visualisierungsoptionen wie Gantt-Diagramme, Kalender und Zeitleisten, um Daten in Bezug auf Aufgaben, Projekte und Teams zu visualisieren
  • Integration mit Tools von Drittanbietern wie Google Tabellen, Microsoft Excel und Tableau, um Daten effizient zu analysieren und zu visualisieren
  • Automatisieren Sie datenbezogene Aufgaben wie Datenerfassung, -analyse und -visualisierung mit Features wie benutzerdefinierten Workflows, benutzerdefinierten Feldern und Automatisierung und sparen Sie so Zeit und Aufwand
  • Gewährleistung von Datensicherheit und Datenschutz durch Verschlüsselung, Zugriffskontrollen und Prüfprotokolle zum Schutz sensibler Daten

ClickUp Beschränkungen

  • ClickUp hat viele Features und kann für verschiedene Rollen benutzerdefiniert werden, so dass es für neue Benutzer eine Weile dauern kann, bis sie alles kennen

ClickUp Preise

  • Free Forever
  • Unlimited: $7/Monat pro Benutzer
  • Geschäft: $12/Monat pro Benutzer
  • Enterprise: Preise erfahren Sie beim Vertrieb
  • ClickUp Brain ist in allen kostenpflichtigen Plänen für $5 pro Mitglied im Workspace pro Monat verfügbar

ClickUp Bewertungen und Rezensionen

  • G2: 4.7/5 (9,380+ Bewertungen)
  • Capterra: 4.7/5 (4,000+ Bewertungen)

2. CoCalc

CoCalc ist eine der besten Jupyter-Alternativen für den Unterricht

über CoCalc Collaborative Calculation and Data Science (CoCalc) von Sagemath, Inc. ist eine Online-Plattform für kollaboratives Programmieren. Sie eignet sich am besten für Studenten, Forscher und Pädagogen für gemeinschaftliche Projekte und Fernunterricht.

Sie bietet eine Umgebung, in der Sie Code in verschiedenen Programmiersprachen, darunter Python, R, Julia und SageMath, erstellen, bearbeiten und ausführen können.

CoCalc unterstützt auch LaTeX bearbeitung von Dokumenten und ist mit Jupyter Notebooks integriert.

CoCalc beste Features

  • Gleichzeitige Arbeit am selben Projekt mit Features für die Zusammenarbeit in Echtzeit
  • Nutzen Sie Tools zur Datenvisualisierung, um Diagramme, Graphen und Plots in Ihren Projekten zu erstellen
  • Kommunizieren Sie mit Ihren Kollegen über integrierte Features für Chats und Videokonferenzen

CoCalc-Einschränkungen

  • Die kostenlose Version unterliegt Ressourcenbeschränkungen, wie z. B. Speicher- und CPU-Kontingente, die komplexe Berechnungen oder große Datensätze einschränken können

CoCalc Preise

  • Hobbyist: $10,86/Monat
  • Akademische Forschergruppe: $123,98/Monat
  • Business Working Group: $104.16/Monat

CoCalc Bewertungen und Rezensionen

  • G2: Keine Bewertungen vorhanden
  • Capterra: Keine Bewertungen verfügbar

3. NächstesJournal

NächstesJournal

über NächstesJournal Nextjournal ist eine webbasierte Plattform, die rechnerischen Code mit erzählendem Text verbindet.

Die Plattform unterstützt verschiedene Programmiersprachen, darunter Python, R, Julia und Clojure, sowie externe Datenquellen und Bibliotheken.

Eines der wichtigsten Features von Nextjournal ist die Möglichkeit, reproduzierbare Forschungsartikel zu erstellen, die den gesamten Code, die Daten und die Visualisierungen enthalten, die zur Reproduktion der Ergebnisse erforderlich sind. Dies gewährleistet Transparenz und ermöglicht es anderen, auf der Arbeit aufzubauen.

Darüber hinaus bietet Nextjournal Features für die Zusammenarbeit, die es mehreren Benutzern ermöglichen, gleichzeitig an demselben Notizbuch zu arbeiten. Dies erleichtert Teams die Zusammenarbeit an Projekten und das Freigeben ihrer Arbeit für andere.

Nextjournal beste Features

  • Schreiben Sie Code, führen Sie ihn in Echtzeit aus, und visualisieren Sie die Ergebnisse in Form von Text, Bildern und interaktiven Diagrammen
  • Geben Sie Ihre Arbeit frei und arbeiten Sie mit anderen zusammen
  • Schnelle Nachverfolgung von Änderungen durch automatische Versionierung

Nextjournal Beschränkungen

  • Einige Benutzer werden feststellen, dass es nicht die Bedürfnisse vonproduktanforderungsdokumente

    NächsteFachzeitschriftPreise

  • Free
  • Team: Beginnt bei 299 $/Monat
  • Enterprise: Ab $499/Monat

Nextjournal-Bewertungen und Rezensionen

  • G2: Keine Bewertungen vorhanden
  • Capterra: Keine Bewertungen vorhanden

4. Deepnote

Deepnote

über Deepnote Eine weitere Alternative zu Jupyter Notebook ist Deepnote. Dabei handelt es sich um eine interaktive Data-Science-Plattform, die Datenwissenschaftlern und Analysten wie Ihnen die Zusammenarbeit und Reproduzierbarkeit erleichtern soll.

Sie bietet einen Code-Editor und eine Notebook-Schnittstelle ähnlich wie Jupyter, aber mit zusätzlichen Features wie Echtzeit-Zusammenarbeit, versionskontrolle, und die Möglichkeit, Projekte auf einfache Weise für andere freizugeben.

Deepnote lässt sich in gängige Data-Science-Bibliotheken und -Tools wie Pandas, Sci-Kit-Learn und TensorFlow integrieren und unterstützt auch einen breiten Bereich von Programmiersprachen wie Python, R und SQL.

Die Plattform ist benutzerfreundlich gestaltet und soll Ihnen den Einstieg und die Arbeit mit anderen an Data-Science-Projekten erleichtern.

Deepnote beste Features

  • Zusammenarbeit mit Teammitgliedern in Echtzeit und Versionskontrolle mit Git-Integration
  • Wählen Sie aus einem Bereich ansprechender Formate für Diagramme und Schaubilder
  • Integrieren Sie SQL, um Datenbanken direkt in Ihrem Notizbuch abzufragen und Ihren Datenanalyseprozess zu rationalisieren
  • Geben Sie Ihre Arbeit ganz einfach über Links frei oder exportieren Sie sie als PDF/HTML-Dateien, und personalisieren Sie Ihre Arbeit mit benutzerdefinierten Themen und Verknüpfungen für einen effizienteren Workflow

Einschränkungen von Deepnote

  • Limitierter Support für Programmiersprachen
  • Abhängigkeit von der Internetverbindung

Preise für Deepnote

  • Free
  • Team: $39/Editor pro Monat
  • Enterprise: Benutzerdefinierte Preise

Bewertungen und Rezensionen

  • G2: 4.8/5 (70+ Bewertungen)
  • Capterra: Keine Bewertungen vorhanden

5. Google Colab

Google Colab ist eine der bekannteren Jupyter-Alternativen

über Google Colab Google Colab, auch bekannt als Google Colaboratory, ist ein Cloud-basierter Dienst, mit dem Sie Python Code in einer browserbasierten Umgebung schreiben und ausführen können. Es gehört zu den beliebten Jupyter-Alternativen für Datenanalyse, maschinelles Lernen und Deep Learning-Aufgaben.

Er bietet Zugang zu Graphics Processing Units (GPUs) und Tensor Processing Units (TPUs) für schnellere Berechnungen, was besonders für das Training von Deep-Learning-Modellen nützlich ist. Darüber hinaus ist Google Colab mit Google Drive integriert, was den Import von Datensätzen und den Export von Ergebnissen erleichtert. Sie können auch mit anderen zusammenarbeiten, indem Sie Ihre Notizbücher für sie freigeben.

Google Colab wird mit vorinstallierten Bibliotheken wie NumPy, Pandas, Matplotlib und TensorFlow geliefert, so dass Sie schnell mit der Datenanalyse und Aufgaben des maschinellen Lernens beginnen können. Es unterstützt auch Markdown, so dass Sie in der Lage sind dokumente entwerfen mit eingebettetem Code, Visualisierungen und erklärendem Text.

Das Freigeben Ihrer Notizbücher für andere Benutzer ist mit Google Colab ganz einfach. Sie können einen Link erstellen oder das Notizbuch als .ipynb-Datei exportieren.

Die besten Features von Google Colab

  • Kostenloser Zugang zu leistungsstarken Hardware-Beschleunigern, die komplexe Berechnungen beschleunigen
  • Importieren Sie Datensätze und exportieren Sie Ergebnisse, um die Zusammenarbeit zu erleichtern
  • Experimentieren Sie mit Code und visualisieren Sie die Ergebnisse in einer interaktiven Benutzeroberfläche
  • Lehren und lernen Sie maschinelles Lernen und Datenwissenschaft mit einer zugänglichen Plattform

Google Colab Limitierungen

  • Die kostenlose Version hat Limits für die maximale Ausführungszeit (12 Stunden), die maximale Größe des Notebooks (100 MB) und den maximalen Speicher (25 GB). Wenn Sie mehr Ressourcen benötigen, müssen Sie möglicherweise auf einen kostenpflichtigen Plan upgraden oder andere Plattformen nutzen

Google Colab Preise

  • Free
  • Pay As You Go: Beginnt bei $11,79 für 100 Recheneinheiten
  • Colab Pro: $11.79/Monat
  • Colab Pro+: 58,99 $/Monat
  • Colab Enterprise: Zahlen Sie für das, was Sie nutzen

Google Colab Bewertungen und Rezensionen

  • G2: Keine Bewertungen vorhanden
  • Capterra: Keine Bewertungen vorhanden

6. Kaggle

Kaggle ist auch auf vielen Listen von Jupyter-Alternativen zu finden

über Kaggle Kaggle ist eine Plattform, um Datensätze zu finden und zu veröffentlichen, Modelle in einer webbasierten Data-Science-Notebook-Umgebung zu erforschen und zu erstellen, mit anderen Datenwissenschaftlern und Ingenieuren für maschinelles Lernen zu arbeiten und an Wettbewerben teilzunehmen, um Data-Science-Herausforderungen zu lösen.

Die Plattform bietet Tools zur Datenbereinigung und -exploration, eine webbasierte Codierungsschnittstelle und eine Cloud-basierte Ausführungsumgebung.

Kaggle bietet auch Bildungsressourcen wie Tutorien, Kurse und Webinare an, die Ihnen helfen, Ihre Fähigkeiten in den Bereichen Datenwissenschaft und maschinelles Lernen weiterzuentwickeln.

Kaggle beste Features

  • Tauchen Sie ein in die riesige Datensatzsammlung von Kaggle und erforschen Sie einen breiten Bereich von Themen
  • Verwenden Sie die Kaggle-Notebooks-Schnittstelle, um Analysen und Modelle für maschinelles Lernen zu erstellen und freizugeben und so die Zusammenarbeit zu fördern
  • Ermöglichen Sie den Zugriff auf Anwendungsdaten über APIs und generieren Sie Text auf der Grundlage einer Textabfrage
  • Engagieren Sie sich in den Kaggle-Foren, stellen Sie Fragen, geben Sie Ideen frei und arbeiten Sie mit anderen Datenwissenschaftlern und Experten für maschinelles Lernen zusammen

Kaggle-Einschränkungen

  • Schwierig für Anfänger, da die Wettbewerbe und Datensätze im Allgemeinen auf erfahrenere Datenwissenschaftler ausgerichtet sind
  • Manche Benutzer finden es schwierig, sich von anderen abzuheben oder Anerkennung für ihre Arbeit zu erhalten, insbesondere bei größeren Wettbewerben mit vielen Teilnehmern

Preise von Kaggle

  • Free

Kaggle-Bewertungen und Rezensionen

  • G2: 4.7/5 (30+ Bewertungen)
  • Capterra: Keine Bewertungen vorhanden

7. *Zeppelin

Zeppelin

über Zeppelin Apache Zeppelin ist ein leistungsstarkes Tool, mit dem Sie Daten in verschiedenen Programmiersprachen wie SQL, Python, Scala und R untersuchen, analysieren und visualisieren können.

Es zählt zu den beliebten Jupyter-Alternativen für Datenwissenschaftler, Analysten und Ingenieure, die mit großen Datensätzen arbeiten und komplexe Analyseaufgaben durchführen.

Mit den integrierten Visualisierungstools und der Integration mit Apache Spark können Sie mit Zeppelin interaktive Notizbücher erstellen, Ihre Arbeit freigeben und mit anderen an datengesteuerten Projekten zusammenarbeiten.

Ob Sie nun Anfänger oder Experte in prädiktiver Datenanalyse kann Apache Zeppelin Ihnen helfen, Rohdaten in wertvolle Erkenntnisse zu verwandeln.

Zeppelin beste Features

  • Erstellen Sie beeindruckende Visualisierungen und führen Sie komplexe Datenanalysen durch
  • Unterstützung mehrerer Sprachen für effizientes Code-Debugging
  • Robuste Big-Data-Analysefunktionen nutzen
  • Gründliche Datenexploration mit interaktiven Notebooks durchführen
  • Maßgeschneiderte Analyseerfahrung und mühelose Skalierung für große Datensätze und verteilte Datenverarbeitung

Zeppelin-Einschränkungen

  • Limitierter Support für Datenquellen im Vergleich zu anderen Datenanalysetools
  • Für Anfänger können die Schnittstelle und die Verwendung von Apache Zeppelin eine steile Lernkurve aufweisen

Zeppelin Preise

  • Free

Zeppelin Bewertungen und Rezensionen

  • G2: Nicht genug Bewertungen
  • Capterra: Nicht genug Bewertungen

8. Saturn Cloud

Saturn-Cloud ist eine der führenden Jupyter-Alternativen

über Saturn-Wolke Saturn Cloud ist ein führender Anbieter von Cloud-basierten Plattformen für Data Science und maschinelles Lernen.

Mit dem Schwerpunkt auf Zugänglichkeit und Zusammenarbeit ermöglicht Saturn Cloud Datenwissenschaftlern und Analysten die reibungslose Arbeit mit verschiedenen Machine-Learning-Frameworks und -Tools. Die Plattform bietet verwaltete Umgebungen für beliebte Frameworks wie TensorFlow und PyTorch, die eine schnelle Modellentwicklung und -bereitstellung ermöglichen.

Darüber hinaus unterstützt Saturn Cloud die verteilte Datenverarbeitung und ermöglicht so eine effiziente Skalierung Ihrer Workloads.

Mit Features wie Versionskontrolle, Datenmanagement und Bereitstellungsfunktionen ermöglicht Saturn Cloud Datenteams, ihre Machine-Learning-Workflows zu rationalisieren und ihre Modelle schneller in Produktion zu bringen.

Die besten Features der Saturn Cloud

  • Einfaches Konfigurieren und Skalieren Ihrer Machine-Learning-Frameworks
  • Zusammenarbeit mit Jupyter Notebooks, um interaktiv zu arbeiten und Erkenntnisse mit Ihrem Team freizugeben
  • Verteilen und skalieren Sie Ihre Workloads über mehrere Rechner, um die Verarbeitung zu beschleunigen
  • Nachverfolgung von Änderungen und effektive Zusammenarbeit mit Features zur Versionskontrolle
  • Zugriff, Bearbeitung und Visualisierung von Daten innerhalb der Plattform
  • Optimieren Sieprozessabbildung für Ihre Machine-Learning-Modelle

Saturn Cloud Beschränkungen

  • Es kann Einschränkungen hinsichtlich der Menge an Rechenressourcen, Speicher oder Bandbreite geben, die genutzt werden können
  • Bestimmte Features oder Integrationen sind möglicherweise nur mit bestimmten Abonnements verfügbar

Preise der Saturn Cloud

  • Gehostet: Free
  • Gehostete Organisationen: Benutzerdefinierte Preise
  • Enterprise: Benutzerdefinierte Preise

Saturn Cloud Bewertungen und Rezensionen

  • G2: 5/5 (250+ Bewertungen)
  • Capterra: Nicht genug Bewertungen

9. Microsoft Azure Notebooks

Microsoft Azure-Notizbücher

über Microsoft Azure Notizbücher Microsoft Azure Notebooks bietet eine Cloud-basierte Umgebung, mit der Sie Notebooks erstellen und ausführen können, ohne Software auf Ihrem lokalen Rechner installieren zu müssen.

Diese Open-Source-Plattform erleichtert die Zusammenarbeit von Teams bei Projekten, da alle von jedem Gerät mit Internetverbindung auf dieselben Notebooks zugreifen können.

Azure Notebooks bietet nicht nur eine Umgebung für die Zusammenarbeit, sondern erleichtert auch die Verwaltung und das Freigeben von Notizbüchern. Sie können beispielsweise Projekte erstellen, um Ihre Notizbücher zu organisieren, und die Versionskontrolle verwenden, um Änderungen im Laufe der Zeit nachzuverfolgen. Sie können Ihre Notizbücher auch für andere freigeben, indem Sie einen Link erstellen, der das Notizbuch in deren Browser öffnet.

Azure Notebooks ist in andere Azure-Dienste wie Azure Machine Learning integriert, sodass Sie die in Ihren Notebooks erstellten Modelle für maschinelles Lernen problemlos in der Cloud bereitstellen können. Dies erleichtert die Entwicklung und Bereitstellung von Lösungen für maschinelles Lernen.

Microsoft Azure Notebooks' beste Features

  • Erstellen und Freigeben von Notebooks für die Zusammenarbeit mit Kollegen und Beteiligten an Projekten
  • Integrieren Sie sich in Azure-Dienste, stellen Sie Modelle für maschinelles Lernen bereit und skalieren Sie Ihre Workloads nach Bedarf
  • Erstellen Sie interaktive Datenvisualisierungen, analysieren Sie Ihre Daten und lernen Sie aus Ihren Ergebnissen, indem Sie eine Vielzahl von Programmiersprachen verwenden
  • Verwenden Sie Abschlag-Zellen, um Ihre Notebooks für professionelle Präsentationen zu formatieren, und sorgen Sie mit den robusten Features von Azure für Datensicherheit und die Einhaltung gesetzlicher Vorschriften
  • Führen Sie Notebooks lokal oder in der Cloud aus, verfolgen Sie Änderungen, iterieren Sie Ihre Arbeit und untersuchen Sie Ihre Daten

Microsoft Azure Notebook Einschränkungen

  • Der kostenlose Tier hat Ressourcenbeschränkungen, einschließlich begrenzter CPU- und Speicherressourcen
  • Limitierte Anpassungsmöglichkeiten für Notebooks, insbesondere benutzerdefinierte Themen und Erweiterungen

Microsoft Azure Notebooks Preise

  • Free

Microsoft Azure Notebooks Bewertungen und Rezensionen

  • G2: Keine Bewertungen vorhanden
  • Capterra: Keine Bewertungen vorhanden

10. IBM Watson Studio

IBM Watson Studio, eine der teureren Jupyter-Alternativen

über IBM Watson-Studio Das letzte Tool in unserer Liste der Jupyter-Alternativen ist IBM Watson Studio. Dabei handelt es sich um eine umfassende Plattform für Data Science und maschinelles Lernen, die Unternehmen bei der Erstellung, dem Training und dem Einsatz von KI-Modellen unterstützt.

Es bietet Tools für die Datenvorbereitung, Modellentwicklung und -bereitstellung sowie Features für die Zusammenarbeit, um die Teamarbeit zwischen Datenwissenschaftlern und Geschäftsanalysten zu erleichtern.

Watson Studio unterstützt gängige Programmiersprachen wie Python und R und lässt sich mit verschiedenen Datenquellen und Cloud-Umgebungen integrieren.

Die Plattform umfasst auch fortschrittliche Funktionen wie AutoAI, die Folgendes automatisiert prozessdokumentation automatisiert, und Watson Machine Learning, das eine einfache Bereitstellung und Verwaltung von Modellen ermöglicht.

IBM Watson Studio beste Features

  • Nutzen Sie AutoAI, um den Prozess der Erstellung und Optimierung von Machine-Learning-Modellen zu beschleunigen
  • Verbinden und integrieren Sie Daten aus verschiedenen Quellen, um eine umfassende und effiziente Datenanalyse zu gewährleisten
  • Vereinfachen Sie die Bereitstellung von Modellen für maschinelles Lernen in Produktionsumgebungen für den realen Einsatz

IBM Watson Studio Einschränkungen

  • Premium Features und Services können zu hohen Betriebskosten führen

IBM Watson Studio Preise

  • Auf IBM Cloud Pak für Daten: Benutzerdefinierte Preise
  • Zu IBM Cloud Pak® für Daten als Service: Benutzerdefinierte Preise

IBM Watson Studio Bewertungen und Rezensionen

  • G2: 4.2/5 (160+ Bewertungen)
  • Capterra: Nicht genug Bewertungen

Power Your Data Science Projects with ClickUp

Es gibt einen Bereich von Jupyter-Alternativen, die man in Betracht ziehen kann, wenn man nur Dokumente erstellen und freigeben möchte. Aber mit ClickUp können Sie viel mehr erledigen. Bei der Plattform geht es nicht nur um Dokumente und Datenanalyse. Es handelt sich um ein vielseitiges Tool, das Features für Projektmanagement, Dokumentation, Zusammenarbeit und Automatisierung bietet und damit eine großartige All-in-One-Lösung darstellt.

Wenn Sie also etwas Neues ausprobieren möchten, um Ihre Data-Science-Projekte effizient zu verwalten, clickUp eine Chance geben und sehen Sie, welchen Unterschied es für Ihren Workflow machen kann.