Jupyter Notebookをご存知なら、ライブコード、方程式、ビジュアライゼーション、説明的なテキストを含むドキュメントを作成・共有するための優れたツールであることをご存じだろう。
しかし、データサイエンスとコーディングの世界は常に進化しており、コラボレーティブでインタラクティブなノートブック環境は必須アイテムだ。また、Jupyterにはデータのバージョン管理やコード補完機能がないため、Jupyterに代わるものを探しているユーザーもいる。
Jupyterノートブックを複数バージョンで共有・管理する必要はもうありません！コラボレーションを促進するインタラクティブなツールを選びましょう。
それでは、Jupyterの代替と競合のベスト10を探ってみよう。あなたが経験豊富なデータサイエンティストであろうと、コーディングの旅を始めたばかりであろうと、誰もが楽しめるものがここにあります。
Jupyter Notebookの代替ツールで何を探すべきか？
Jupyterの代替を探す際には、以下のようなものをリストアップしてください：
- ナビゲーションを簡素化し、直感的なインターフェイスでユーザーエクスペリエンスを最適化するJupyterの代替を探しましょう。
- Enable consistent collaboration: 選択したツールが共同作業をどの程度サポートできるかを検討してください。リアルタイムの更新、適応制御、記録の共有に注目してください。
- データの可視化をサポートする： インタラクティブなプロットやダッシュボードでデータを効果的に可視化できるJupyterの代替ツールを選択する。
- 優れたオンボーディングとサポートを提供する：包括的なドキュメントを提供し、データサイエンスコミュニティやカスタマーサポートチームにアクセスできるソリューションを選ぶ。
- シームレスな作業を可能にする：選択したツールが、普段使用しているプログラミング言語やファイル形式と互換性があることを確認する。
2024年に使うべきJupyter Notebook代替ツールベスト10
それでは、2024年のデータサイエンスに最適なJupyterの代替ツールを探ってみよう。
**1.クリックアップ
ClickUpは、プロジェクトやドキュメントを管理するための多用途でコラボレーティブなアプローチを提供するオールインワン・ツールである。
AIコードスニペットジェネレータでコーディングの旅を簡素化し、スニペットをプロジェクトに組み込むプロセスを簡単に合理化できるように設計されています。
さらに、HTMLファイルの追加、テスト仕様の作成、コードスニペットの生成も可能です。 クリックアップブレイン は、調査結果を整理して発表するのに便利です。
ClickUpデータ分析結果テンプレートで、洞察を引き出し、傾向を視覚化し、情報に基づいた意思決定を行う
主な発見事項の要約、データの視覚化、推奨事項の提供のセクションがあり、このテンプレートを簡単に作成、編集し、チームで共有することができます。
それだけではありません！
/参考文献 https://clickup.com/features/notepad クリックアップ メモ帳 /%href/
は、Jupyter Notebookよりもメモの取り方、ブレーンストーミング、アイデアの整理の仕方が多彩です。階層構造でノートを作成・整理できるので、異なるトピックやサブトピックを簡単に追跡できます。また、太字、斜体、箇条書きなどの豊富な書式オプションにより、あなたのノートは有益で視覚的に魅力的なものになるでしょう。
/画像 https://clickup.com/blog/wp-content/uploads/2024/03/image-126.png クリックアップノートパッド /メモ帳
ClickUpメモ帳でメモ、アイデア、リマインダーを素早く記録
ClickUpメモ帳は、他のClickUp機能とシームレスに統合されています。メモをタスクやドキュメント、その他のClickUpアイテムとリンクさせれば、関連情報を簡単に参照できます。さらに、リアルタイムのコラボレーションにより、チームメンバーがどこにいても、ブレインストーミングやアイデアの共有が可能です。
クリックアップの主な機能
- Jupyter Notebook、RStudio、またはPythonと統合することで、データ分析ワークフローを強化します。
- AIアシスタントであるClickUp Brainにより、ClickUpに接続されたあらゆる作業から、瞬時に、正確に、文脈に沿った回答を得ることができます。
- ClickUp Docsでテキスト、コード、SOP文書、データポリシーなどを作成、分析、共有
- ガントチャート、カレンダー、タイムラインなど様々な可視化オプションを使用して、タスク、プロジェクト、チームに関連するデータを可視化します。
- Google Sheets、Microsoft Excel、Tableauなどのサードパーティツールと統合し、データを効率的に分析・可視化。
- カスタムワークフロー、カスタムフィールド、自動化などの機能により、データ収集、分析、可視化などのデータ関連タスクを自動化し、時間と労力を節約。
- 暗号化、アクセス制御、監査ログにより、データのセキュリティとプライバシーを確保し、機密データを保護します。
クリックアップの制限事項
- ClickUpには多くの機能があり、役割ごとにカスタマイズできるため、新規ユーザーがすべてを習得するには時間がかかる場合があります。
クリックアップの価格
- 永久無料
- 無制限: $7/月/ユーザー
- ビジネス:1ユーザーにつき12ドル/月
- 企業向け:価格については営業までお問い合わせください。
- クリックアップ・ブレインは、ワークスペース・メンバー1名につき月額5ドルで、すべての有料プランでご利用いただけます。
クリックアップの評価とレビュー
- G2: 4.7/5 (9,380 件以上のレビュー)
- Capterra: 4.7/5 (4,000 件以上のレビュー)
2. *CoCalc
経由
/参照 https://cocalc.com/ CoCalc /%href/
Sagemath社のCollaborative Calculation and Data Science (CoCalc)は、共同コーディングのためのオンラインプラットフォームです。学生、研究者、教育者の共同プロジェクトや遠隔教育に最適です。
Python、R、Julia、SageMathを含む様々なプログラミング言語でコードを作成、編集、実行できる環境を提供します。
CoCalcはLaTeXもサポートしています。 文書編集 で、Jupyter Notebooksと統合されている。
CoCalc の最大の特徴.
- リアルタイムコラボレーション機能で同じプロジェクトに同時に取り組む
- データ可視化ツールを使用して、プロジェクト内でチャート、グラフ、プロットを作成できます。
- 内蔵のチャットやビデオ会議機能で共同作業者とコミュニケーション
CoCalcの制限事項
- 無料層には、メモリや CPU クォータなどのリソース制限があり、複雑な計算や大規模なデータセットが制限される場合があります。
CoCalc の価格設定
- 趣味: 10.86ドル/月
- 学術研究者グループ: $123.98/month
- ビジネス・ワーキンググループ: $104.16/月
CoCalcの評価とレビュー
- G2: 該当するレビューはありません。
- Capterra: 該当するレビューはありません。
3.Nextjournal
経由 次の日記 Nextjournalは、計算コードと物語テキストを統合したウェブベースのプラットフォームです。
このプラットフォームは、Python、R、Julia、Clojureなどの様々なプログラミング言語や、外部のデータソースやライブラリをサポートしている。
Nextjournalの主な特徴のひとつは、結果を再現するために必要なすべてのコード、データ、ビジュアライゼーションを含む再現可能な研究論文を作成できることです。これにより、透明性が確保され、他の研究者がその研究を基に構築することができます。
さらにNextjournalには、複数のユーザーが同じノートブックで同時に作業できるコラボレーション機能があります。これにより、チームでの共同プロジェクトや他のユーザーとの共同作業が容易になります。
Nextjournal最高の機能
- コードを書いてリアルタイムで実行し、結果をテキスト、画像、インタラクティブなプロットで可視化する
- 自分の仕事を共有し、他の人と共同作業
- 自動バージョン管理機能で変更を素早く追跡
ネクストジャーナルの制限事項
ユーザーによっては、次のようなニーズをカバーできないかもしれません。製品要求文書
次号価格について
- 無料
- チーム: 月額$299から
- エンタープライズ: 月額$499から
ネクストジャーナルの評価とレビュー
- G2:レビューはありません。
- Capterra: 該当するレビューはありません。
4.Deepnote
経由 ディープノート Google ColabはGoogle Colaboratoryとしても知られ、ブラウザベースの環境でPythonコードを書いて実行できるクラウドベースのサービスである。データ分析、機械学習、ディープラーニングのタスクで人気のあるJupyterの代替サービスの一つだ。
より高速な計算のためにGraphics Processing Units（GPU）やTensor Processing Units（TPU）へのアクセスを提供し、特にディープラーニングモデルのトレーニングに役立ちます。さらに、Google ColabはGoogleドライブと統合されており、データセットのインポートや結果のエクスポートが簡単に行えます。また、ノートブックを共有することで、他の人とコラボレーションすることもできます。
Google Colabには、NumPy、pandas、matplotlib、TensorFlowなどのライブラリがプリインストールされているので、データ分析や機械学習タスクをすぐに始めることができる。また、Markdownにも対応しており、以下のことができる。 ドキュメントのデザイン 埋め込みコード、ビジュアライゼーション、説明テキストを含む。
Google Colabを使えば、ノートブックを他のユーザーと簡単に共有できます。リンクを生成したり、ノートブックを.ipynbファイルとしてエクスポートしたりできます。
リンクを生成したり、ノートブックを.ipynbファイルとしてエクスポートすることができます。
- 強力なハードウェアアクセラレータに無料でアクセスでき、複雑な計算を高速化します。
- データセットをインポートして結果をエクスポートし、コラボレーションを促進
- インタラクティブなインターフェイスでコードを実験し、結果を可視化する
- アクセス可能なプラットフォームで機械学習とデータサイエンスを教え、学ぶ
Google Colab の制限事項
- 無料版では、最大実行時間（12時間）、最大ノートブックサイズ（100MB）、最大メモリ（25GB）に制限があります。より多くのリソースが必要な場合は、有料プランにアップグレードするか、他のプラットフォームを利用する必要があります。
Google Colabの価格設定
- 無料
- Pay As You Go: 100コンピュートユニットで$11.79からスタート
- Colab Pro: $11.79/月
- Colab Pro+: $58.99/月
- Colab Enterprise: 使用した分だけ支払う
Google Colabの評価とレビュー
- G2:レビューはありません。
- Capterra: No reviews available
6.Kaggle
経由
/参照 https://www.kaggle.com/ カグル /%href/
Kaggleは、データセットを見つけて公開し、ウェブベースのデータサイエンスノートブック環境でモデルを探索・構築し、他のデータサイエンティストや機械学習エンジニアと協力し、データサイエンスの課題を解決するためのコンテストに参加するためのプラットフォームです。
このプラットフォームは、データクリーニングと探索ツール、ウェブベースのコーディングインターフェース、クラウドベースの実行環境を提供する。
また、Kaggleはチュートリアル、コース、ウェビナーなどの教育リソースも提供しており、データサイエンスや機械学習のスキル向上に役立ちます。
Kaggle最高の機能
- Kaggleの膨大なデータセットコレクションに飛び込み、幅広いトピックを探求する
- Kaggle Notebooksインターフェースを使って分析や機械学習モデルを作成・共有し、コラボレーションを促進する。
- API経由でアプリケーションデータにアクセスし、テキストプロンプトに基づいてテキストを生成することができます。
- Kaggleのフォーラムに参加し、質問をしたり、アイデアを共有したり、他のデータサイエンティストや機械学習の実践者とコラボレーションを行う。
Kaggleの制限事項
- コンテストやデータセットが一般的に経験豊富なデータサイエンティスト向けであるため、初心者には難しい。
- 特に多くの参加者がいる大規模なコンペティションでは、目立つことや自分の仕事が評価されることが難しいと感じるユーザーもいるかもしれない。
Kaggleの価格設定
- 無料
Kaggleの評価とレビュー 無料
- G2: 4.7/5 (30件以上のレビュー)
- Capterra: No reviews available
7. ツェッペリン
経由
/参照 https://saturncloud.io/ 土星の雲 /%href/
Saturn Cloudはクラウドベースのデータサイエンスと機械学習プラットフォームのリーディングプロバイダーです。
アクセシビリティとコラボレーションに重点を置くSaturn Cloudは、データサイエンティストやアナリストが様々な機械学習フレームワークやツールでスムーズに作業できるようにします。同社のプラットフォームは、TensorFlowやPyTorchなどの一般的なフレームワーク用の管理された環境を提供し、迅速なモデル開発とデプロイを容易にします。
さらに、Saturn Cloudの分散コンピューティングのサポートにより、ワークロードを効率的に拡張できます。
バージョン管理、データ管理、デプロイメント機能などの機能により、Saturn Cloudはデータチームが機械学習ワークフローを合理化し、モデルを本番環境に迅速に導入できるようにします。
Saturn Cloud の主な特長
- 機械学習フレームワークの構成と拡張が容易
- Jupyter Notebooks を使ってインタラクティブに作業し、チームと洞察を共有します。
- コンピューティングを分散し、ワークロードを複数のマシンに拡張して処理を高速化
- バージョン管理機能で変更を追跡し、効率的に共同作業
- プラットフォーム内でのデータへのアクセス，操作，可視化
- ストリームライン /参照 /ブログ?p=49653 プロセスマッピング /機械学習モデルの 機械学習モデルの
サターンクラウドの制限事項
- 使用できるコンピューティングリソース、ストレージ、帯域幅に制約がある場合があります。
- 特定の機能や統合は、特定のサブスクリプションプランでのみ利用できる場合があります。
サターンクラウドの価格
- ホスト型：無料
- ホスト型：カスタム価格
- エンタープライズ: カスタム価格
サターンクラウドの評価とレビュー
- G2: 5/5 (250以上のレビュー)
- Capterra: 十分なレビューがありません。
9.Microsoft Azure Notebooks*
経由 Microsoft Azure ノートブック Microsoft Azure Notebooksは、ローカルマシンにソフトウェアをインストールすることなくノートブックを作成・実行できるクラウドベースの環境を提供します。
このオープンソースプラットフォームは、インターネット接続があればどのデバイスからでも同じノートブックにアクセスできるため、チームでのプロジェクトコラボレーションを容易にする。
コラボレーション環境を提供するだけでなく、Azure Notebooksはノートブックの管理と共有を容易にします。たとえば、プロジェクトを作成してノートブックを整理したり、バージョン管理機能を使って長期的な変更点を追跡したりできます。また、Webブラウザでノートブックを開くリンクを生成することで、ノートブックを他の人と共有することもできます。
Azure Notebooksは、Azure Machine Learningなどの他のAzureサービスと統合されているため、ノートブックで作成した機械学習モデルを簡単にクラウドにデプロイできます。これにより、機械学習ソリューションの開発とデプロイが容易になります。
Microsoft Azure Notebooks の最大の特徴
- ノートブックを作成して共有し、同僚や関係者とプロジェクトで共同作業できる
- Azure サービスと統合し、機械学習モデルをデプロイし、必要に応じてワークロードをスケールします。
- さまざまなプログラミング言語を使用して、インタラクティブなデータ可視化を作成し、データを分析し、その結果から学習します。
- マークダウンセルを使用して、プロフェッショナルなプレゼンテーション用にノートブックをフォーマットし、Azureの堅牢な機能を使用してデータセキュリティと規制コンプライアンスを確保します。
- ローカルまたはクラウドでノートブックを実行し、変更を追跡し、作業を反復し、データを探索します。
Microsoft Azure ノートブックの制限事項
- 無料ティアには、CPU およびメモリリソースの制限を含むリソースの制限があります。
- ノートブックのカスタマイズオプション（特にカスタムテーマと拡張機能）に制限があります。
Microsoft Azure Notebooks の価格設定
- 無料
Microsoft Azure Notebooks の評価とレビュー 無料
- G2:レビューはありません。
- Capterra: 該当するレビューはありません。
10. IBM Watson Studio
経由
/参照 https://www.ibm.com/products/watson-studio IBM ワトソン・スタジオ /%href/
Jupyterの代替ツールのリストの最後は、IBM Watson Studioだ。これは包括的なデータサイエンスと機械学習のプラットフォームで、企業がAIモデルを構築、訓練、展開できるように設計されている。
データ準備、モデル開発、デプロイのためのツールと、データサイエンティストとビジネスアナリストのチームワークを促進するコラボレーション機能を提供する。
Watson Studioは、PythonやRなどの一般的なプログラミング言語をサポートし、さまざまなデータソースやクラウド環境と統合します。
このプラットフォームには、以下を自動化するAutoAIなどの高度な機能も含まれている。 プロセス・ドキュメンテーション を試してみてください。