2024년 최고의 Google Colab 대안 10가지 (리뷰 및 가격)

많은 머신 러닝 실무자들이 저장소 문제와 재정적 제약을 해결할 수 있는 Google Colab의 기능에 찬사를 보냅니다. 주피터 노트북에서 호스팅하는 Colab은 별도의 설정이 필요하지 않아 인기도 높습니다.

그러나 제한된 스페이스, 실시간 편집 기능의 부족, 시간이 많이 걸리는 작업으로 인해 대안을 찾고 싶다는 유혹을 받는다는 것을 알고 있습니다.

데이터 마이닝, 모델링, 처리, 일상적인 작업 등 데이터 과학 수명 주기에 도움이 되는 최고의 Google Colab 대안을 소개합니다.

Google Colab 대안에서 무엇을 찾아야 하나요?

더 나은 의사 결정을 위해 개인, 데이터에 정통한 비즈니스 팀, 교육자 및 연구자를 위한 노트북의 일반적인 사용 사례에 해당하는 중요한 요소를 살펴봅니다.

• 실시간 협업: 화면 공유와 같은 협업 환경을 제공하는 플랫폼을 선택하세요
• 관리 가능한 환경: 컴퓨터에서 콘다 환경을 간편하게 작업할 수 있는 플랫폼을 선택하세요
• 코딩 임베드 : Google Colab의 대안으로 한 곳에서 코드 블록을 생성하고 임베드할 수 있는지 확인합니다
• 데이터 시각화: 다음을 찾아보세요 쉬운 코드 없음 옵션 데이터 앱을 구축하는 동안 데이터를 탐색할 때 데이터 전문가들로부터 더 많은 관심을 받고 있습니다

2024년에 사용할 수 있는 최고의 Google Colab 대안 10가지

다음은 최고의 기능, 속도 제한, 가격 및 평가에 따라 Google Colab을 대체할 수 있는 최고의 대안 10가지 목록입니다.

1. 주목할 만한

via 주목할 만한 Noteable.io는 웹 기반 클라우드 컴퓨팅 플랫폼으로, 주피터 프로토콜을 기반으로 구축된 풍부한 협업 환경으로 유명한 노트북입니다.

Noteable.io는 파이썬, SQL, R을 지원하는 오픈소스 '코딩이 필요 없는' 플랫폼으로, 구글 빅쿼리, 스노우플레이크, 데이터브릭스, API 등 내부 및 외부 데이터 웨어하우스를 사용할 수 있어 협업 환경을 제공합니다.

Notable.io 주요 기능

• Notable은 주피터 노트북과 원활하게 작동하므로 협업 설정 내에서 코딩, 데이터 시각화, 인사이트 공유가 가능합니다
• 실시간 협업 기능으로 여러 사용자와 함께 일하고 팀워크를 촉진할 수 있습니다
• 인터넷이 연결된 모든 장치에서 프로젝트에 쉽게 액세스하고 작업할 수 있습니다

Notable.io 제한 사항

• 대용량 데이터 세트 또는 여러 프로젝트를 다룰 때 저장소 공간의 제한은 제약이 됩니다
• 안정적인 인터넷 연결이 필요하므로 연결 상태가 좋지 않은 지역에서는 접근성이 한도 제한됨

Noteable.io 가격

• Starter: 무료
• Pro: $30/월
• Enterprise: 맞춤형 가격 책정

Noteable.io 평가 및 리뷰

• G2: 4.5/5 (500개 이상의 리뷰)
• Capterra: 리뷰가 충분하지 않음

2. Jupyter

via Jupyter Jupyter는 라이브 코드, 방정식, 시각화 및 내러티브 텍스트 문서를 만들고 공유할 수 있는 오픈 소스 웹 애플리케이션입니다.

이는

다용도 도구

데이터 과학자, 연구원, 교육자, 분석가들이 대화형 및 재현 가능한 방식으로 자신의 일을 개발하고 발표하는 데 널리 사용됩니다.

Jupyter 주요 기능

• 파이썬, R, 줄리아 등 여러 프로그래밍 언어를 지원하는 사용자 친화적인 노트북 인터페이스를 통해 코드를 원활하게 실행하고 작성할 수 있습니다
• 대화형 출력을 통해 데이터를 즉시 시각화하여 노트북 내에서 시각화, 그래프 및 플롯을 표시할 수 있습니다
• 이메일, Dropbox, GitHub 및 기타 플랫폼을 통한 손쉬운 문서 공유로 협업 향상
• 커널의 유연성으로 단일 노트북 내에서 다양한 프로그래밍 언어로 작업할 수 있습니다
• NumPy, Pandas, Matplotlib와 같은 통합 라이브러리로 데이터 조작, 분석, 시각화를 위한 다양한 기능 활용

Jupyter 제한 사항

• 일부 머신 러너는 초기 학습 단계를 어렵게 생각합니다
• 대규모 데이터 세트 또는 복잡한 계산으로 작업하면 성능이 낮은 머신의 성능에 영향을 미침
• 노트북 공유 시 번거로운 버전 관리로 인해 동일한 문서에서 협업할 때 잠재적인 충돌이 발생할 수 있음

Jupyter 가격

• 무료

주피터 평가 및 리뷰

• G2: 4.6/5 (200개 이상의 리뷰)
• 카테라: 4.8/5 (70개 이상의 리뷰)

3. Microsoft Visual Studio

via Microsoft 비주얼 스튜디오 Microsoft Visual Studio는 C#(C-Sharp), 파이썬, 자바스크립트, C++, 비주얼 베이직 .NET과 같은 다양한 프로그래밍 언어를 제공하는 통합 개발 환경(IDE)입니다.

Microsoft Visual Studio의 주목할 만한 기능은 데이터 탐색, 분석 및 공동 작업 도구에 액세스할 수 있는 가상 실험실을 제공하는 Visual Studio Notebooks입니다.

Microsoft Visual Studio 주요 기능

• 다국어 기능을 통해 Python, R, F와 같은 다양한 프로그래밍 언어를 활용할 수 있습니다
• 통합 개발 환경(IDE)을 통해 다른 코드 프로젝트와 함께 노트북에 액세스할 수 있습니다
• 코드, 비주얼리제이션 및 내러티브 텍스트를 결합하여 대화형 환경에서 효과적인 데이터 스토리텔링 및 분석 가능

Microsoft Visual Studio 제한 사항

• 시각적 스튜디오 노트북은 시각적 스튜디오 에코시스템 내에 통합되어 있으므로 독립 실행형 또는 크로스 플랫폼 노트북 환경을 선호하는 사용자에게 제한이 있습니다
• 초보자나 Visual Studio에 익숙하지 않은 사용자는 광범위한 기능과 에코시스템의 복잡성으로 인해 가파른 학습 곡선에 직면하게 됩니다

Microsoft Visual Studio 가격

개인 및 소규모 팀용

• 개인: 무료 액세스

비즈니스 및 기업용* 기업용

• 전문가 구독 : 사용자 당 월 $ 45
• 기업 구독: 사용자당 월 $250/월

Microsoft Visual Studio 평가 및 리뷰

• G2: 4.6/5 (200개 이상의 리뷰)
• 카테라: 4.8/5 (70개 이상의 리뷰)

4. Kaggle

via Kaggle 데이터 애호가, 연구원 및 전문가를 위한 협업 환경을 제공하는 동시에 데이터 과학 경진 대회를 주최하는 것으로 유명한 Kaggle입니다.

또한, 데이터 과학에 대한 학습과 기술 개발을 촉진하기 위해 튜토리얼, 코스, 커널을 제공하는 교육 허브 역할도 합니다.

초보자를 위해 Kaggle은 분석 기술을 연마하고, 데이터 과학 작업과 기술을 실제 데이터 집합에 적용하고, 데이터 실무자로 구성된 글로벌 커뮤니티와 협업할 수 있도록 도와줍니다.

Kaggle 주요 기능

• 다양한 도메인에 걸쳐 여러 데이터 집합에 액세스하여 다양한 데이터를 탐색하고 작업합니다
• 다양한 데이터 과학 경연 대회에서 실제 문제를 해결하고 보상을 놓고 경쟁하세요
• 커널을 통해 협업 환경에서 코드를 생성하고 공유하여 학습을 촉진합니다
• 실시간 커뮤니티에 참여하여 협업하고 인사이트를 공유하며 서로의 프로젝트를 통해 학습할 수 있습니다

Kaggle 제한 사항

• 일부 전문 필드는 사용 가능한 리소스 또는 경쟁이 적습니다
• 플랫폼이 경쟁에 중점을 두기 때문에 다른 기능은 덜 주목받음

Kaggle 가격

• 무료
• 캐글 노트북: 맞춤형 가격 책정

Kaggle 평가 및 리뷰

• G2: 4.7/5 (30개 이상의 리뷰)
• 카테라: 목록에 없음

5. 데이터브릭스

via 데이터브릭스 데이터브릭스는 다양한 웨어하우스를 클라우드에 결합한 세계 최초의 레이크하우스 플랫폼입니다,

데이터베이스

및 데이터 레이크와 통합하여 데이터와 AI를 위한 개방적이고 통합된 플랫폼을 제공합니다.

이 플랫폼은 공동 저작, 자동 버전 관리, Git 통합 및 RBAC을 통해 Python, R, Scala 및 SQL을 지원합니다.

데이터 레이크 하우스 아키텍처는 모든 데이터 유형을 지원하므로 지원팀은 혁신과 개선을 지속하는 데 필요한 모든 데이터에 대해 협업할 수 있습니다.

데이터브릭스 주요 기능

• 노트북에서 작업을 자동화하고 코드 실행을 예약하여 탐색과 인사이트에 집중하는 동안 분석을 원활하게 실행할 수 있습니다
• 실시간으로 협업하여 여러 사용자와 동시에 노트북을 편집하여 인사이트를 공유하고 함께 문제를 해결할 수 있습니다
• 셀프 호스팅 기능을 통해 필요에 맞게 맞춤형으로 설정하고, 라이브러리를 설치하고, 리소스를 관리할 수 있습니다
• 데이터브릭스에서 주피터 노트북과 원활하게 작동하므로 협업 설정 내에서 코딩, 데이터 시각화, 인사이트 공유가 가능합니다

데이터브릭스 한도

• 불충분한 tools로 인해 데이터 과학자와 분석가가 데이터를 정확하게 해석하기 어려움
• 새로운 업데이트는 종종 진행 중인 작업을 방해하거나 조정이 필요하여 워크플로우 일관성에 영향을 미침

데이터브릭스 가격

• 사용량 기반 가격 모델, 14일 무료 체험판 제공
• 작업: $0.07/사용자
• 델타 라이브 테이블 : $ 0.20 / 사용자
• 데이터브릭스 SQL: $0.22/사용자
• 맞춤형 작업량 플랜: $0.40/사용자
• 서버리스 실시간 간섭 : $ 0.07 / 사용자
• 데이터브릭스 플랫폼 및 애드온 : 맞춤형 가격 책정

Databricks 평가 및 리뷰

• G2: 4.5/5 (200개 이상의 리뷰)
• Capterra: 4.5/5 (20개 이상의 리뷰)

6. Paperspace

via 페이퍼스페이스 Paperspace는 머신 러닝(ML) 워크플로우를 간소화하고 AI 모델 개발, 학습 및 배포를 지원하는 클라우드 기반 플랫폼입니다.

데이터 준비부터 딥러닝 모델 훈련, 프로젝트 협업, 사용 모델 배포에 이르기까지 머신 러닝 프로세스의 모든 단계를 지원하는 기본 제공 도구로 유명합니다.

페이퍼스페이스 주요 기능

• 기본 제공 버전 제어 기능으로 머신 러닝 모델과 데이터 세트의 변경 사항을 추적하세요
• 강력하게 구축된 보안 프로토콜과 조치를 통해 민감한 데이터와 모델을 보호하고 데이터 보호 표준을 준수할 수 있습니다
• API 통합을 통해 더욱 통합된 데이터 과학 워크플로우를 즐길 수 있습니다
• 요구 사항에 따라 리소스를 확장 또는 축소할 수 있습니다

페이퍼스페이스 한도

• Paperspace는 사용자당 저장소 용량이 100GB로 제한되어 있어 대용량 데이터 세트나 딥 러닝 모델을 처리할 때 제한적입니다
• 기술 쿼리에 대한 응답 시간이 길거나 지원 옵션이 제한적입니다
• NVIDIA H100 GPU를 신청하려면 대기자 리스트에 이름을 올려야 합니다

페이퍼스페이스 가격

• 무료
• Pro: $8/월
• 성장: $39/월
• Enterprise: 맞춤형 요금제

페이퍼 스페이스 평가 및 리뷰

• G2: 리뷰가 충분하지 않음
• 카테라: 3.4/5 (20개 이상의 리뷰)

7. Amazon 세이지 메이커

via Amazon 세이지 메이커 Amazon AWS SageMaker는 대규모 ML 프로젝트의 구축, 교육 및 배포 프로세스를 간소화하는 Amazon Web Services(AWS)에서 제공하는 머신 러닝(ML) 플랫폼입니다.

애플리케이션에 쉽게 통합할 수 있는 AI 알고리즘을 제공하는 것으로 알려져 있습니다.

Amazon SageMaker 주요 기능

• 스토리지 호환성 측면을 통해 대용량 저장소(S3)에 데이터 세트를 저장할 수 있습니다
• 계산 기능을 통해 여러 데이터 세트를 동시에 실행할 수 있습니다
• 엔드투엔드 머신러닝 및 딥러닝 모델 개발 지원

Amazon SageMaker 제한 사항

• CPU/GPU 유형 또는 메모리 할당과 같은 사양 측면에서 맞춤형 설정이 한도 제한됨
• 세이지메이커는 다양한 내장 알고리즘 배열을 제공하지만, 특수 알고리즘 통합은 지원되지 않습니다

Amazon SageMaker 가격

• 무료 티어: 첫 두 달
• 온 디맨드 플랜 : 맞춤형 가격
• 절약 플랜 : 맞춤형 가격
• 새지메이커 스튜디오: 맞춤형 요금제

Amazon Sagemaker 평가 및 리뷰

• G2: 4.2/5 (30개 이상의 리뷰)
• 카테라: 리뷰가 충분하지 않음

8. Cocalc

via Cocalc Cocalc는 오픈 소스 과학, 엔지니어링 및 수학 도구에 액세스할 수 있는 온라인 플랫폼으로, 지속적인 액세스와 실시간 협업을 강조합니다.

이를 통해 많은 팀, 학생, 연구원들이 Jupyter 노트북, Linux 터미널, 라텍스 또는 마크다운 문서 v/s 코드 서버 X11을 사용하여 협업할 수 있습니다.

코코알크 주요 기능

• 프로젝트에서 함께 일하세요, 문서 편집 동시에 편집하고 실시간으로 변경 사항을 보기
• 그룹을 위한 공유 작업 공간으로 공동 프로젝트 또는 팀 기반 작업에 편리함
• 과학 및 수학 문서 작성을 위해 Jupyter Notebooks, SageMath, LaTeX 에디터와 같은 계산 도구를 사용하세요

코칼크 한도

• 오프라인 기능이 부족하여 인터넷 연결 없이 프로젝트 또는 도구에 액세스하기 어려움
• 기본 플랜은 특정 도구 또는 협업 기능에 대한 액세스를 제한합니다

Cocalc 가격

• 애호가: 그룹당 월 $10.86
• 학술 연구 그룹 : 그룹당 $123.98/월
• 비즈니스 워킹 그룹 : 그룹당 $ 104.16 / 월

Cocalc 평가 및 리뷰

• G2: 리뷰가 충분하지 않음
• 카테라: 목록에 없음

9. Deepnote

via 딥노트 Deepnote는 협업 데이터 과학(단일 IDE) 플랫폼으로, 다음과 같은 기능을 결합합니다

코드 에디터

(코드 호스팅 필요 없음) 및 컴퓨팅 환경을 제공하여 코드를 작성 및 실행하고 데이터를 시각화하며

프로젝트 공동 작업

.

웹 기반 인터페이스로 데이터 분석 도구를 쉽게 통합할 수 있으며 Python 코드와 같은 다양한 프로그래밍 언어를 지원합니다.

Deepnote 주요 기능

• 코드 개발 및 실험을 위한 웹 기반 Jupyter 노트북 사용
• 단일 플랫폼에서 임베디드 코드 실험 및 생성
• 다양한 도구를 활용해 다양한 실험과 모델 버전을 실시간으로 구성, 추적, 비교 가능
• 작업 공간 및 버전 제어와 같은 기능을 사용하여 ML 프로젝트에서 팀과 협업하세요

Deepnote 제한 사항

• 오른쪽에 고정된 창은 작업 공간을 한도로 제한하여 작은 화면을 가진 사람들에게는 어렵습니다
• 프로젝트를 로드하고 클러스터를 시작하는 동안 플랫폼이 약간 지연됩니다

Deepnote 가격

• free 개인: $31/일
• 팀: 에디터당 $31/월
• Enterprise: 맞춤형 요금제

딥노트 평가 및 리뷰

• G2: 4.8/5 (70개 이상의 리뷰)
• Capterra: 리뷰가 충분하지 않음

10. Replit

via Replit Replit은 무료 협업 온라인 코딩 플랫폼입니다. 50개 이상의 언어로 코드를 작성하고, 데이터 집약적인 프로젝트를 개발하고, 협업할 수 있는 브라우저 내 통합 개발 환경(IDE)을 제공합니다. 또한 애플리케이션을 호스팅할 수도 있습니다.

특히 초보자와 교육자에게 설정에 시간을 들이지 않고도 원활하고 접근하기 쉬운 코딩 환경을 제공합니다.

Replit 최고의 기능

• 자체 구축된 자연어 프로세서(NLP)를 사용하여 자연어를 디버그, 자동 완성 및 코드로 변환하세요
• 설정할 필요 없이 모든 프로그래밍 언어로 특정 ML 프로젝트 개발 시작
• 생성 및 원격 팀과 협업하기 모든 기기에서 액세스 가능

리플리트 한도

• CPU 사용량 또는 메모리 할당과 같은 컴퓨팅 리소스, 특히 Free Plan의 한도 제한

리핏 가격

• 스타터: 무료
• 리플리트 코어: $220/년
• 팀 : 맞춤형 가격 책정

Replit 평가 및 리뷰

• G2: 4.4/5 (20개 이상의 리뷰)
• Capterra: 리뷰가 충분하지 않음

기타 AI 도구

Google Colab Alternatives와 유사한 노트북은 협업 코딩, 데이터 분석 및 머신러닝 모델 개발을 위한 환경을 제공하는 데 중점을 둡니다. 하지만 일부 도구는 훨씬 더 많은 기능을 제공합니다.

프로젝트 관리 플랫폼

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• 무제한: 사용자당 $7/월
• Business: 사용자당 $12/월
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ClickUp 평가 및 리뷰

• G2: 4.7/5 (8,000개 이상의 리뷰)
• Capterra: 4.7/5 (3,000개 이상의 리뷰)

데이터 과학과 그 너머

Google Colab의 올바른 대안을 찾는 것은 팀에 필요한 것이 무엇인지에 따라 달라집니다. 각 플랫폼마다 강점과 한도가 있습니다.

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