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知だろう。
しかし、データサイエンスとコード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完了機能がないため、Jupyterの代替を探すユーザーもいる。
Jupyterノートブックを複数のバージョンで共有・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、コード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: 選択したツールがどれだけ共同作業をサポートできるかを検討する。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。
- 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。
- シームレスな仕事を可能にする: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フォーマット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.ClickUp.
ClickUpは、プロジェクトやドキュメントを管理するための多機能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、プロジェクトにスニペットを組み込むプロセスを合理化す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。 ClickUp Brain は、調査結果を整理して発表するのに便利です。
重要な発見を要約するセクション、データを視覚化するセクション、推奨事項を提供するセクションがあり、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 ClickUp 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。メモを階層構造で作成・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フォーマットオプションにより、あなたのメモ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 ClickUp メモ帳 /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、ClickUpの他の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アイテムにリンクされているため、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アシスタントのClickUp Brainにより、ClickUpに接続されたあらゆる仕事から、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ドキュメント、データポリシーなどを作成、分析、共有できます。
- ガントチャート、カレンダー、タイムラインなどの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 スプレッドシート、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、時間と努力を節約。
- 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。
クリックアップのリミット
- クリックアップ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について
- Free Forever(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:価格については営業までお問い合わせください。
- ClickUp Brainはすべての有料プランで、ワークスペース・メンバー1名につき月額5ドル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、共同コード用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 の最大の機能.
- 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で同時に仕事ができる
- 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のリミット
- 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ある。
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の鍵のひとつは、結果を再現するために必要なコード、データ、ビジュアライゼーションをすべて含む再現可能な研究論文を作成できる機能です。これにより、透明性が確保され、他の人が仕事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仕事ができるコラボレーション機能があります。これにより、チームでのプロジェクト共同作業が容易になり、他のユーザーと仕事を共有することができます。
Nextjournal最高の機能
- コードを書いてリアルタイムで実行し、テキスト、画像、インタラクティブなプロットで結果を可視化する
- 私の仕事を共有し、他の人と共同作業。
- 自動バージョン管理で変更を素早く追跡
NextJournalのリミット
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ドルから
- 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の代替の一つである。
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、他のユーザーと共同作業を行うこともできます。
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のタスクをすぐに始めることができる。また、Markdownもサポートしており、以下のことが可能です。 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共有するのも簡単です。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を無料で利用でき、複雑な計算を高速化。
- データセットをインポートし、結果をエクスポートして共同作業を促進
- コードを使って実験し、結果をインタラクティブなインターフェイスで可視化する。
- 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 のリミット
- 無料バージョンでは、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)にリミットがあります。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
- 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仕事をし、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します。
- 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する。
Kaggleリミット
- 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、私の仕事を目立たせたり評価されたりするのは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
- 無料である。
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。
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円滑に仕事が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は分散コンピューティングをサポートしているため、作業負荷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の主な機能
- 機械学習フレームワークの構成と拡張が容易
- Jupyter Notebooks とのコラボレーションによるインタラクティブな仕事とチームとの洞察の共有
- 複数のマシンに作業負荷を配布してスケーリングし、処理を高速化
- バージョン管理機能による変更の追跡と効率的な共同作業
- 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 プロセスマップ作成 /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リミット
- 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設定
- ホスト型:無料
- ホスト型:カスタム価格
- 企業:カスタム価格
サターンクラウドの評価とレビュー 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* (マイクロソフト アジュール ノートブック)
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します。
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。例として、プロジェクトを作成してノートブックを整理し、バージョン管理を使用して時間の経過とともに変更点を追跡できます。また、相手のブラウザでノートブックを開くリンクを生成して、ノートブックを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 の最も優れた機能
- ノートブックを作成・共有し、同僚や関係者とプロジェクトで共同作業が可能
- Azure サービスと統合し、機械学習モデルをデプロイし、必要に応じて作業負荷を拡張する
- 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、仕事を反復し、データを探索します。
Microsoft Azure ノートブックのリミット
- 無料層には、CPU およびメモリリソースの制限を含むリソース制限があります。
- 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
- 無料です。
Microsoft Azure Notebooks の評価とレビュー 無料でご利用いただけます。
- 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、ビジネスが /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や、データサイエンティストや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プロバイダーとして提供する。
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、あなたのワークフローにどのような違いが生まれるか見てみましょう。