주피터 노트북에 익숙하다면 라이브 코드, 방정식, 시각화, 내러티브 텍스트가 포함된 문서를 만들고 공유할 수 있는 훌륭한 도구라는 것을 알고 계실 것입니다.
하지만 데이터 과학과 코딩의 세계는 끊임없이 진화하고 있으며, 협업과 대화형 노트북 환경은 필수입니다. 일부 사용자들은 데이터 버전 관리와 코드 완료 기능이 부족하다는 이유로 Jupyter의 대안을 찾기도 합니다.
이제 더 이상 여러 버전의 Jupyter 노트북을 공유하고 관리할 필요가 없습니다! 협업을 촉진하는 대화형 도구를 선택하세요.
지금부터 최고의 Jupyter 대안 및 경쟁 제품 10가지를 살펴보세요. 노련한 데이터 과학자든 이제 막 코딩을 시작한 초보자이든, 모두에게 적합한 도구가 있습니다.
주피터 노트북 대안에서 무엇을 찾아야 하나요?
Jupyter 대안을 검색할 때는 다음과 같은 기능을 갖춘 제품을 후보 목록에 올려야 합니다:
- 뛰어난 사용자 경험 제공 : 탐색을 단순화하고 직관적인 인터페이스로 사용자 경험을 최적화하는 Jupyter 대안을 찾아보세요
- 일관된 협업 지원: 선택한 도구가 공동 작업을 얼마나 잘 지원할 수 있는지 고려하세요. 실시간 업데이트, 적응 제어, 기록 공유 기능을 살펴보세요
- 데이터 시각화 지원: 대화형 플롯과 대시보드를 통해 데이터를 효과적으로 시각화할 수 있는 Jupyter 대안을 선택하세요
- 뛰어난 온보딩 및 지원 제공자: 포괄적인 문서와 지원 가능한 데이터 과학 커뮤니티 또는 고객 지원팀에 대한 액세스를 제공하는 솔루션을 선택하세요
- 원활한 작업 지원: 선택한 도구가 일반 프로그래밍 언어 및 파일 형식과 호환되는지 확인합니다
2024년에 사용할 수 있는 최고의 Jupyter 노트북 대안 10가지
이제 2024년 데이터 과학을 위한 최고의 Jupyter 대안을 살펴보겠습니다.
1. ClickUp
ClickUp은 프로젝트와 문서를 관리하기 위한 다목적 협업 방식을 제공하는 올인원 도구입니다.
중요한 정보를 문서화하고 팀과 공유하려면 ClickUp 문서를 사용하세요
사용자 친화적 인 인터페이스와 다양한 형식 옵션을 통해 쉽게 사용할 수 있습니다 ClickUp 문서 를 클릭하여 프로젝트, 로드맵, 지식창고 또는 작업에 대한 문서를 만들고 편집할 수 있습니다.
그뿐이 아닙니다. ClickUp 문서를 사용하면 팀과 실시간으로 협업할 수도 있습니다. 한 곳에서 함께 문서를 작업하고, 아이디어를 공유하고, 필요에 따라 변경하는 것을 상상해 보세요.
버전 관리 기능을 사용하면 변경 사항을 추적하고 이전 버전으로 되돌릴 수 있습니다. 더 이상 혼동이나 혼란이 없습니다!
프로젝트에 코드 조각을 손쉽게 통합하는 프로세스를 간소화하도록 설계된 AI 코드 조각 생성기로 코딩 여정을 간소화하세요
또한 HTML 파일을 추가하고, 테스트 사양을 생성하고, 코드 스니펫을 생성할 수도 있습니다 ClickUp Brain 데이터를 저장할 템플릿과 테이블을 만드는 데 도움을 주는 올인원 AI 비서입니다.
데이터 분석이 걱정되신다면 ClickUp이 그 문제도 해결해 드립니다. 클릭업의 ClickUp 데이터 분석 결과 템플릿 는 결과를 정리하고 발표하는 데 유용합니다.
주요 결과를 요약하고, 데이터를 시각화하고, 권장 사항을 제공하기 위한 섹션이 있는 이 템플릿을 쉽게 만들고, 편집하고, 팀과 공유할 수 있습니다.
이뿐만이 아닙니다! ClickUp 메모장 는 주피터 노트북보다 노트 필기, 브레인스토밍, 아이디어 정리를 위한 더 다양한 접근 방식을 제공합니다. 계층 구조로 노트를 만들고 정리할 수 있어 다양한 주제와 하위 주제를 쉽게 추적할 수 있습니다. 또한 굵게, 이탤릭체, 글머리 기호 등 다양한 형식 옵션을 사용해 노트를 더욱 유익하고 시각적으로 매력적으로 만들 수 있습니다.
ClickUp 메모장으로 빠른 노트, 아이디어, 알림을 캡처하세요
ClickUp 메모장은 다른 ClickUp 기능과 원활하게 통합됩니다. 노트를 작업, 문서 또는 다른 ClickUp 항목에 연결해 관련 정보를 쉽게 참조할 수 있습니다. 또한 실시간 협업 기능을 통해 팀원들이 어디에 있든 아이디어를 브레인스토밍하고 공유할 수 있습니다.
ClickUp 주요 기능
- Jupyter Notebook, RStudio 또는 Python과 통합하여 데이터 분석 워크플로우 향상
- AI 어시스턴트인 ClickUp Brain을 사용하여 ClickUp에 연결된 모든 작업에서 상황에 맞는 정확한 답변을 즉각적으로 얻으세요
- ClickUp 문서로 텍스트, 코드, 표준 운용 절차(SOP) 문서, 데이터 정책 등을 생성, 분석 및 공유하세요
- 간트 차트, 달력 및 타임라인과 같은 다양한 시각화 옵션을 사용하여 작업, 프로젝트 및 팀과 관련된 데이터를 시각화합니다
- Google 스프레드시트, Microsoft Excel, Tableau와 같은 타사 도구와 통합하여 데이터를 효율적으로 분석하고 시각화할 수 있습니다
- 맞춤형 워크플로우, 사용자 정의 필드 및 자동화와 같은 기능을 사용하여 데이터 수집, 분석 및 시각화와 같은 데이터 관련 작업을 자동화하여 시간과 노력을 절약합니다
- 암호화, 액세스 제어 및 감사 로그를 통해 데이터 보안 및 프라이버시를 보장하여 중요한 데이터를 보호합니다
ClickUp 한도
- ClickUp에는 많은 기능이 있으며 다양한 역할에 맞게 맞춤형으로 설정할 수 있으므로 신규 사용자가 모든 것을 배우는 데 시간이 걸릴 수 있습니다
ClickUp 가격
- free Forever
- 무제한: 사용자 당 $ 7 / 월
- Business: 사용자당 $12/월
- Enterprise: 가격 문의는 영업팀에 문의하세요
- ClickUp Brain은 모든 유료 플랜에서 작업 공간 회원당 월 $5에 사용할 수 있습니다
ClickUp 평가 및 리뷰 보기
- G2: 4.7/5(9,380개 이상의 리뷰)
- Capterra: 4.7/5 (4,000개 이상의 리뷰)
2. CoCalc
를 통해 CoCalc 의 공동 계산 및 데이터 과학(CoCalc)은 공동 코딩을 위한 온라인 플랫폼입니다. 학생, 연구자, 교육자가 공동 프로젝트와 원격 교육을 할 때 가장 적합합니다.
파이썬, R, 줄리아, 세이지매쓰 등 다양한 프로그래밍 언어로 코드를 생성, 편집, 실행할 수 있는 환경을 제공합니다.
CoCalc는 LaTeX도 지원합니다 문서 편집 와 통합됩니다.
코캘크 최고의 기능
- 실시간 협업 기능으로 동일한 프로젝트에서 동시에 작업 가능
- 데이터 시각화 도구를 사용하여 프로젝트 내에서 차트, 그래프, 도표를 생성하세요
- 내장된 채팅 및 비디오 회의 기능을 통해 공동 작업자와 커뮤니케이션 가능
코캘크 한도
- 무료 티어에는 메모리 및 CPU 할당량과 같은 리소스 한도가 있어 복잡한 계산이나 대용량 데이터 세트를 제한할 수 있습니다
CoCalc 가격
- 애호가: $10.86/월
- 학술 연구자 그룹: $123.98/월
- 비즈니스 워킹 그룹 : $ 104.16 / 월
CoCalc 평가 및 리뷰
- G2: 리뷰 없음
- Capterra: 리뷰 없음
3. Nextjournal
via 다음 저널 Nextjournal은 계산 코드와 내러티브 텍스트를 통합하는 웹 기반 플랫폼입니다.
이 플랫폼은 파이썬, R, 줄리아, 클로저 등 다양한 프로그래밍 언어와 외부 데이터 소스 및 라이브러리를 지원합니다.
Nextjournal의 핵심 기능 중 하나는 결과를 재현하는 데 필요한 모든 코드, 데이터, 시각화를 포함하는 재현 가능한 연구 논문을 생성할 수 있다는 점입니다. 이를 통해 투명성을 보장하고 다른 사람들이 작업을 기반으로 구축할 수 있습니다.
또한 Nextjournal은 여러 사용자가 같은 노트북에서 동시에 작업할 수 있는 협업 기능을 제공합니다. 이를 통해 팀은 프로젝트에서 쉽게 협업하고 다른 사람들과 작업을 공유할 수 있습니다.
Nextjournal 주요 기능
- 코드를 작성하고, 실시간으로 실행하고, 텍스트, 이미지, 인터랙티브 플롯을 통해 결과를 시각화하세요
- 내 일을 공유하고 다른 사람들과 협업하세요
- 자동 버전 관리로 변경 사항을 빠르게 추적합니다
Nextjournal 한도
- 일부 사용자는 다음 요구 사항을 충족하지 못할 수 있습니다제품 요구 사항 문서 Jupyter Notebook의 또 다른 대안은 Deepnote입니다. 여러분과 같은 데이터 과학자 및 분석가들이 더 쉽게 협업하고 재현할 수 있도록 하는 것을 목표로 하는 대화형 데이터 과학 플랫폼입니다.
Jupyter와 유사한 코드 에디터와 노트북 인터페이스를 제공하지만 실시간 협업과 같은 추가 기능을 갖추고 있습니다, 버전 관리, 그리고 다른 사람들과 프로젝트를 쉽게 공유할 수 있는 기능.
Deepnote는 pandas, sci-kit-learn, TensorFlow 등 인기 있는 데이터 과학 라이브러리 및 도구와 통합되며 Python, R, SQL 등 광범위한 프로그래밍 언어도 지원합니다.
이 플랫폼은 사용자 친화적으로 설계되어 데이터 과학 프로젝트를 쉽게 시작하고 다른 사람들과 함께 일할 수 있도록 하는 데 중점을 두고 있습니다.
주요 기능 자세히 보기
- Git 통합으로 팀원들과 실시간으로 협업하고 버전 관리를 관리하세요
- 매력적인 그래프 및 차트 형식의 다양한 범위에서 선택 가능
- SQL을 통합하여 노트북 내에서 직접 데이터베이스를 쿼리하여 데이터 분석 프로세스를 간소화합니다
- 링크를 통해 손쉽게 작업을 공유하거나 PDF/HTML 파일로 내보내고, 맞춤형 테마와 바로 가기로 환경을 개인화하여 보다 효율적인 워크플로우를 경험하세요
딥노트 한도
- 프로그래밍 언어에 대한 제한된 지원
- 인터넷 연결에 대한 의존성
딥노트 가격
- 무료
- 팀: 월 $39/에디터/월
- Enterprise: 맞춤형 가격 책정
딥노트 평가 및 리뷰
- G2: 4.8/5 (70개 이상의 리뷰)
- Capterra: 리뷰 없음
5. Google Colab
via Google Colab Google Colab은 Google 공동 작업실이라고도 하며, 브라우저 기반 환경에서 Python 코드를 작성하고 실행할 수 있는 클라우드 기반 서비스입니다. 데이터 분석, 머신 러닝 및 딥 러닝 작업을 위한 인기 있는 Jupyter 대안 중 하나입니다.
빠른 연산을 위해 그래픽 처리 장치(GPU) 및 텐서 처리 장치(TPU)에 대한 액세스를 제공하며, 특히 딥러닝 모델 훈련에 유용합니다. 또한 Google Colab은 Google 드라이브와 통합되어 데이터 세트를 가져오고 결과를 쉽게 내보낼 수 있습니다. 다른 사람들과 노트북을 공유하여 협업할 수도 있습니다.
Google Colab에는 NumPy, pandas, matplotlib, TensorFlow 등의 라이브러리가 사전 설치되어 있으므로 데이터 분석 및 머신러닝 작업을 빠르게 시작할 수 있습니다. 또한 Markdown을 지원하므로 다음을 수행할 수 있습니다 디자인 문서 임베드된 코드, 시각화 및 설명 텍스트가 포함되어 있습니다.
링크를 생성하거나 노트북을 .ipynb 파일로 내보내면 다른 사용자와 노트북을 간편하게 공유할 수 있습니다.
Google Colab의 주요 기능
- 강력한 하드웨어 가속기에 무료로 액세스하여 복잡한 계산 속도를 높입니다
- 데이터 세트 가져오기 및 결과 내보내기로 협업 촉진
- 대화형 인터페이스에서 코드 실험 및 결과 시각화
- 접근 가능한 플랫폼으로 머신 러닝과 데이터 과학을 가르치고 배우세요
Google Colab 한도
- 무료 버전에는 최대 실행 시간(12시간), 최대 노트북 크기(100MB), 최대 메모리(25GB)에 대한 제한이 있습니다. 더 많은 리소스가 필요한 경우 유료 플랜으로 업그레이드하거나 다른 플랫폼을 사용해야 할 수 있습니다
Google Colab 가격
- 무료
- 종량제: 100개의 컴퓨팅 유닛에 대해 $11.79부터 시작합니다
- Colab Pro: $11.79/월
- Colab Pro+: $58.99/월
- Colab Enterprise : 사용한 만큼 지불
Google Colab 평가 및 리뷰
- G2: 리뷰 없음
- Capterra: 리뷰 없음
6. Kaggle
를 통해 Kaggle Kaggle은 웹 기반 데이터 과학 노트북 환경에서 데이터 집합을 찾아 게시하고, 모델을 탐색 및 구축하고, 다른 데이터 과학자 및 기계 학습 엔지니어와 함께 일하고, 데이터 과학 문제를 해결하기 위한 경연 대회에 참가할 수 있는 플랫폼입니다.
이 플랫폼은 데이터 정리 및 탐색 도구, 웹 기반 코딩 인터페이스, 클라우드 기반 실행 환경을 제공합니다.
또한, 데이터 과학 및 머신 러닝 기술을 개발하는 데 도움이 되는 튜토리얼, 강좌, 웨비나 등의 교육 리소스도 제공합니다.
Kaggle 최고의 기능
- 다양한 범위의 주제를 탐색하면서 Kaggle의 방대한 데이터 세트 컬렉션을 살펴보세요
- 분석 및 머신 러닝 모델을 생성하고 공유하여 협업을 촉진하는 Kaggle 노트북 인터페이스 사용
- API를 통해 애플리케이션 데이터에 대한 액세스를 허용하고 텍스트 프롬프트에 따라 텍스트 생성
- Kaggle 포럼에 참여하여 질문하고, 아이디어를 공유하고, 다른 데이터 과학자 및 머신 러닝 실무자와 협업할 수 있습니다
Kaggle 한도
- 대회와 데이터 세트가 일반적으로 숙련된 데이터 과학자를 대상으로 하기 때문에 초보자에게는 어렵습니다
- 일부 사용자는 특히 참가자가 많은 대규모 대회에서 자신의 일을 돋보이게 하거나 인정받기가 어려울 수 있습니다
Kaggle 가격
- 무료
Kaggle 평가 및 리뷰
- G2: 4.7/5 (30개 이상의 리뷰)
- Capterra: 리뷰 없음
7. 제플린
via 제플린 Apache Zeppelin은 SQL, Python, Scala, R과 같은 다양한 프로그래밍 언어를 사용하여 데이터를 탐색, 분석, 시각화할 수 있는 강력한 도구입니다.
대규모 데이터 세트로 작업하고 복잡한 분석 작업을 수행하는 데이터 과학자, 분석가, 엔지니어에게 인기 있는 Jupyter 대안 중 하나입니다.
내장된 시각화 도구와 Apache Spark와의 통합을 통해 Zeppelin을 사용하면 대화형 노트북을 만들고, 작업을 공유하고, 데이터 기반 프로젝트에서 다른 사람들과 협업할 수 있습니다.
초보자든 전문가든 관계없이 예측 데이터 분석 를 통해 원시 데이터를 가치 있는 인사이트로 전환할 수 있습니다.
제플린 최고의 기능
- 멋진 시각화 생성 및 복잡한 데이터 분석 수행
- 효율적인 코드 디버깅을 위해 다국어 지원 활성화
- 강력한 빅 데이터 분석 기능 사용
- 대화형 노트북으로 철저한 데이터 탐색 수행
- 분석 환경을 맞춤화하고 대규모 데이터 집합 및 배포 컴퓨팅을 위해 손쉽게 확장 가능
제플린 한도
- 다른 데이터 분석 도구에 비해 데이터 소스에 대한 지원이 제한적입니다
- 초보자에게는 Apache Zeppelin의 인터페이스와 사용법이 가파른 학습 곡선을 가질 수 있습니다
제플린 가격
- 무료
제플린 평가 및 리뷰
- G2: 리뷰가 충분하지 않음
- Capterra: 리뷰가 충분하지 않음
8. 토성 클라우드
를 통해 토성 클라우드 Saturn Cloud는 클라우드 기반 데이터 과학 및 머신 러닝 플랫폼의 선도적인 제공자입니다.
접근성과 협업에 중점을 둔 Saturn Cloud는 데이터 과학자와 분석가가 다양한 머신 러닝 프레임워크와 도구에서 원활하게 작업할 수 있도록 지원합니다. 이 플랫폼은 TensorFlow 및 PyTorch와 같은 인기 있는 프레임워크를 위한 관리형 환경을 제공하여 신속한 모델 개발 및 배포를 지원합니다.
또한, 분산 컴퓨팅에 대한 Saturn Cloud의 지원을 통해 작업량을 효율적으로 확장할 수 있습니다.
버전 제어, 데이터 관리, 배포 기능과 같은 기능을 갖춘 Saturn Cloud는 데이터 팀이 머신 러닝 워크플로우를 간소화하고 모델을 더 빠르게 프로덕션에 도입할 수 있도록 지원합니다.
Saturn Cloud의 주요 기능
- 머신 러닝 프레임워크의 손쉬운 구성 및 확장
- Jupyter 노트북으로 협업하여 대화형으로 작업하고 팀과 인사이트 공유
- 컴퓨팅을 배포하고 여러 머신에 걸쳐 작업량을 확장하여 더 빠르게 처리하세요
- 버전 제어 기능으로 변경 사항을 추적하고 효과적으로 협업하세요
- 플랫폼 내에서 데이터 액세스, 조작 및 시각화
- 간소화프로세스 지도 작성 머신러닝 모델에 대한 프로세스 매핑
Saturn 클라우드 한도
- 사용할 수 있는 컴퓨팅 리소스, 저장소 또는 대역폭의 양에 제약이 있을 수 있습니다
- 특정 기능 또는 통합은 특정 구독 플랜에서만 사용할 수 있습니다
Saturn Cloud 가격
- 호스팅: 무료
- 호스팅된 조직: 맞춤형 요금제
- Enterprise: 맞춤형 가격 책정
Saturn Cloud 평가 및 리뷰
- G2: 5/5 (250개 이상의 리뷰)
- Capterra: 리뷰가 충분하지 않음
9. Microsoft Azure 노트북
via Microsoft Azure 노트북 Microsoft Azure Notebooks는 로컬 컴퓨터에 소프트웨어를 설치하지 않고도 노트북을 만들고 실행할 수 있는 클라우드 기반 환경을 제공합니다.
이 오픈 소스 플랫폼은 인터넷이 연결된 모든 장치에서 동일한 노트북에 액세스할 수 있으므로 팀이 프로젝트에서 더 쉽게 공동 작업할 수 있습니다.
공동 작업 환경을 제공할 뿐만 아니라 Azure Notebook을 사용하면 노트북을 더 쉽게 관리하고 공유할 수 있습니다. 예를 들어 프로젝트를 만들어 노트북을 구성하고 버전 제어를 사용하여 시간 경과에 따른 변경 내용을 추적할 수 있습니다. 또한 다른 사람의 웹 브라우저에서 노트북을 여는 링크를 생성하여 다른 사람과 노트북을 공유할 수도 있습니다.
Azure Notebook은 Azure 기계 학습과 같은 다른 Azure 서비스와 통합되어 있으므로 노트북에서 만든 기계 학습 모델을 클라우드에 쉽게 배포할 수 있습니다. 따라서 머신 러닝 솔루션을 더 쉽게 개발하고 배포할 수 있습니다.
Microsoft Azure Notebook의 주요 기능
- 노트북을 만들고 공유하여 프로젝트에서 동료 및 이해 관계자와 공동 작업하기
- Azure 서비스와 통합하고, 기계 학습 모델을 배포하고, 필요에 따라 작업량 확장
- 다양한 프로그래밍 언어를 사용하여 대화형 데이터 시각화를 만들고, 데이터를 분석하고, 결과에서 학습하세요
- 마크다운 셀을 사용하여 전문적인 프레젠테이션을 위해 노트북의 형식을 지정하고 Azure의 강력한 기능을 사용하여 데이터 보안 및 규정 준수 보장
- 로컬 또는 클라우드에서 노트북을 실행하고, 변경 사항을 추적하고, 작업을 반복하고, 데이터를 탐색하세요
Microsoft Azure Notebook 한도
- 무료 티어에는 제한된 CPU 및 메모리 리소스를 포함한 리소스 제한이 있습니다
- 노트북, 특히 맞춤형 테마 및 확장에 대한 제한된 사용자 지정 옵션
Microsoft Azure Notebook 가격
- 무료
Microsoft Azure 노트북 평가 및 리뷰
- G2: 리뷰 없음
- Capterra: 리뷰 없음
10. IBM 왓슨 스튜디오
via IBM 왓슨 스튜디오 Jupyter 대안 목록의 마지막 tool은 IBM 왓슨 스튜디오입니다. 이것은 비즈니스에서 AI 모델을 구축, 훈련 및 배포할 수 있도록 설계된 포괄적인 데이터 과학 및 머신 러닝 플랫폼입니다.
데이터 준비, 모델 개발, 배포를 위한 도구와 데이터 과학자 및 비즈니스 분석가 간의 팀워크를 촉진하는 협업 기능을 제공합니다.
왓슨 스튜디오는 Python, R 등 널리 사용되는 프로그래밍 언어를 지원하며 다양한 데이터 소스 및 클라우드 환경과 통합됩니다.
이 플랫폼에는 다음과 같은 고급 기능도 포함되어 있습니다 프로세스 문서화, 와 왓슨 머신 러닝을 통해 모델을 쉽게 배포하고 관리할 수 있습니다.
IBM 왓슨 스튜디오 주요 기능
- AutoAI를 사용하여 머신러닝 모델 생성 및 최적화 프로세스 가속화
- 다양한 데이터 소스의 데이터를 연결 및 통합하여 포괄적이고 효율적인 데이터 분석 보장
- 실제 사용을 위해 머신러닝 모델을 프로덕션 환경에 배포하는 과정을 간소화
IBM 왓슨 스튜디오 한도
- 프리미엄 기능 및 서비스는 높은 운영 비용을 초래할 수 있습니다
IBM 왓슨 스튜디오 가격
- 데이터용 IBM 클라우드 팩 가격: 맞춤형 요금제
- 서비스형 데이터용 IBM 클라우드 팩 가격 맞춤형 요금제
IBM 왓슨 스튜디오 평가 및 리뷰
- G2: 4.2/5(160개 이상의 리뷰)
- Capterra: 리뷰가 충분하지 않음
ClickUp으로 데이터 과학 프로젝트 강화 # 데이터 과학 프로젝트 강화
문서 작성과 공유만 원하는 경우 고려할 수 있는 다양한 범위의 Jupyter 대안이 있습니다. 하지만 ClickUp을 사용하면 훨씬 더 많은 일을 할 수 있습니다. 이 플랫폼은 문서와 데이터 분석에만 국한된 것이 아닙니다. 프로젝트 관리, 문서화, 협업, 자동화 기능을 제공하는 다목적 도구로, 훌륭한 올인원 솔루션입니다.
따라서 데이터 과학 프로젝트를 효율적으로 관리하기 위해 새로운 것을 시도해보고 싶으시다면 이 플랫폼을 사용해보세요, clickUp을 사용해 보세요 를 통해 워크플로우에 어떤 변화를 가져올 수 있는지 확인해 보세요.