Top 10 Data Science Notebooks im Jahr 2024

Notebook-basierte Data Science Software gewinnt heutzutage an Beliebtheit. Sie ist für Data Science Teams leichter und flexibler als traditionelle BI-Tools. Dies ist besonders vorteilhaft für Start-ups in der Frühphase und schnell agierende Teams, da Data Science Notebooks besser geeignet sind, unorganisierte Rohdaten zu bearbeiten.

In diesem Artikel werden wir die Top 10 Data Science Notebooks im Jahr 2024 betrachten und dabei ihre Funktionen, Einschränkungen und einzigartigen Angebote berücksichtigen.

1. Jupyter Notebook/Lab

Jupyter Notebook ist seit Jahren ein Grundpfeiler in der Data Science Community, und seine Weiterentwicklung zu JupyterLab hat seine Benutzerfreundlichkeit nur noch verbessert.

• Open-Source-Webanwendung: Jupyter ist ein Open-Source-Projekt und somit für jeden zugänglich.
• Unterstützt mehrere Programmiersprachen: Obwohl es hauptsächlich für Python verwendet wird, unterstützt Jupyter auch andere Sprachen wie R und Julia über verschiedene Kernel.
• Weit verbreitet in der Data Science Community: Seine Einfachheit und Erweiterbarkeit machen es zur ersten Wahl für Data Scientists.
• Alle Pakete können uneingeschränkt genutzt werden: Mit vollständiger Kontrolle über Ihre Umgebung können Sie jedes Python-Paket installieren und verwenden.

Jupyter bleibt eine starke Wahl für alle, die eine robuste, anpassbare Umgebung benötigen, die gut mit einer Vielzahl von Tools und Datenquellen integriert werden kann.

Jupyter mit Pygwalker zur Visualisierung

Obwohl die Datenvisualisierung in Python und Jupyter immer noch komplex bleibt, haben neue Open-Source-Bibliotheken wie PyGWalker den Prozess vereinfacht. PyGWalker ermöglicht die einfache Erstellung von Datenvisualisierungen durch einfache Drag-and-Drop-Operationen. Diese leistungsstarke Möglichkeit macht Jupyter zu einer Top-Wahl für interaktive Visualisierungen und übertrifft kommerzielle Notebooks mit ihren Diagrammzellen.

2. Google Colab

Google Colab hat revolutioniert, wie Data Scientists arbeiten, indem es eine cloudbasierte Jupyter Notebook-Umgebung mit zusätzlichen Vorteilen bietet.

• Cloudbasierte Jupyter Notebook-Umgebung: Keine Installation erforderlich; alles läuft in der Cloud.
• Kostenloser Zugriff auf GPU und TPU: Google bietet kostenlosen Zugang zu leistungsstarken Rechenressourcen, was das Training großer Modelle erleichtert.
• Einfache Freigabe und Zusammenarbeit: Google Colab ermöglicht die einfache Freigabe von Notebooks mit anderen, ähnlich wie das Teilen eines Google Docs.
• Die meisten Pakete können uneingeschränkt verwendet werden: Beliebte Bibliotheken, einschließlich des aufstrebenden Datenvisualisierungstools pygwalker, werden vollständig unterstützt.

Google Colab ist ideal für alle, die leistungsstarke Rechenressourcen benötigen, ohne den Aufwand, lokale Hardware verwalten zu müssen.

3. Databricks Notebook

Databricks hat sich einen Namen gemacht, indem es Apache Spark in seine Notebook-Umgebung integriert hat und sich so an Big-Data-Anwender richtet.

• Integration mit Apache Spark: Die enge Integration von Databricks mit Spark macht es zu einer Powerhouse für Big-Data-Verarbeitung.
• Unterstützt Big-Data-Verarbeitung: Bewältigen Sie mühelos massive Datensätze durch die verteilten Rechenmöglichkeiten von Spark.
• Kollaborative Funktionen für Teamprojekte: Databricks ist für die Zusammenarbeit konzipiert und ermöglicht Teams, an großangelegten Projekten zu arbeiten.

Databricks ist das Notebook der Wahl für Organisationen, die mit großen Datenmengen umgehen müssen, dank seiner Spark-Integration und robusten Kollaborationsfunktionen.

4. Hex.tech

Hex.tech ist ein relativ neuer Akteur im Bereich der Data Science Notebooks und bietet eine einzigartige Mischung aus SQL- und Python-Unterstützung mit integrierten Visualisierungstools.

• Data Science-Plattform mit Notebook-Oberfläche: Hex.techs Plattform ist für Data Scientists konzipiert, die SQL und Python in ihre Workflows integrieren müssen.
• SQL- und Python-Unterstützung: Verbindung zwischen SQL-Abfragen und Python-Code innerhalb desselben Notebooks.
• Integrierte Datenvisualisierungstools: Hex.tech bietet einfache, sofort einsatzbereite Visualisierungstools, die eine einfachere visuelle Datenexploration ermöglichen.
• Obwohl die Diagrammzellen-Funktion beeindruckend ist, hat sie erhebliche Einschränkungen bei der Visualisierung, insbesondere bei interaktiverer Exploration.

Hex.tech ist perfekt für Data Scientists, die häufig mit sowohl SQL als auch Python arbeiten und eine integrierte Umgebung benötigen, die auf diese Anforderungen zugeschnitten ist.

5. Deepnote

Deepnote bietet eine moderne Variante des Data Science Notebooks mit Funktionen, die für Echtzeit-Zusammenarbeit und einfache Bereitstellung ausgelegt sind.

• Echtzeit-Zusammenarbeit: Arbeiten Sie in Echtzeit mit Ihrem Team und sehen Sie die Änderungen der anderen in Echtzeit.
• Integration der Versionskontrolle: Verwalten Sie die Historie Ihres Notebooks und arbeiten Sie effektiver zusammen mit integrierter Versionskontrolle.
• Einfache Bereitstellung von maschinellen Lernmodellen: Stellen Sie Modelle direkt aus Deepnote bereit und erleichtern Sie so den Übergang von der Entwicklung zur Produktion.

Deepnote ist eine ausgezeichnete Wahl für Teams, die eng zusammenarbeiten und maschinelle Lernmodelle schnell bereitstellen müssen.

6. Kaggle Notebooks

Kaggle, bekannt für seine Data-Science-Wettbewerbe, bietet eine Notebook-Umgebung, die eng in seine Plattform integriert ist.

• Zugriff auf öffentliche Datensätze: Kaggle Notebooks bieten einfachen Zugang zu einer Vielzahl öffentlicher Datensätze.
• Gemeinschaftsgetriebene Plattform: Lernen Sie von anderen, indem Sie eine reichhaltige Sammlung von veröffentlichten Notebooks erkunden.
• Wettbewerbe und Lernressourcen: Nehmen Sie an Wettbewerben teil und greifen Sie direkt aus der Notebook-Umgebung auf Tutorials zu.
• Unterstützt pygwalker: Sie können pygwalker und andere beliebte Bibliotheken innerhalb von Kaggle Notebooks nutzen.

Kaggle Notebooks sind ideal für diejenigen, die lernen, konkurrieren oder öffentliche Datensätze mit minimalem Aufwand erkunden möchten.

7. Azure Notebooks

Azure Notebooks ist Microsofts Vorstoß in cloudbasierte Jupyter Notebooks und bietet eine enge Integration mit Azure-Diensten.

• Microsofts cloudbasierte Jupyter Notebooks: Nutzen Sie die Leistungsfähigkeit von Azures Cloud-Infrastruktur mit einer vertrauten Jupyter-Oberfläche.
• Integration mit Azure-Diensten: Stellen Sie problemlos Verbindungen zu Azure-Datenbanken, Speicher- und maschinellen Lernservices her.
• Kostenlose Rechenressourcen: Azure bietet kostenlose Ressourcen für den Einstieg, was es für Anfänger zugänglich macht.

Azure Notebooks sind eine großartige Option für diejenigen, die bereits in das Microsoft-Ökosystem investiert haben, aber die Azure-Plattform ist für Benutzer sehr komplex.

8. Amazon SageMaker Studio

Amazon SageMaker Studio ist eine integrierte Entwicklungsumgebung für maschinelles Lernen, die den gesamten ML-Lebenszyklus vereinfachen soll.

• Integrierte Entwicklungsumgebung für ML: SageMaker Studio bietet eine umfassende Umgebung für die Entwicklung, das Training und die Bereitstellung von ML-Modellen.
• Schlechte Benutzererfahrung: Wie andere AWS-Produkte legt Amazon SageMaker Studio keinen Fokus auf Benutzerfreundlichkeit. Für kleine Teams, die schnell und effizient arbeiten möchten, ist es möglicherweise nicht die ideale Wahl.
• Integrierte Tools für das Training und die Bereitstellung von Modellen: SageMaker Studio vereinfacht den Prozess des Trainings und der Bereitstellung von maschinellen Lernmodellen im großen Maßstab.

Für Unternehmen, die bereits AWS nutzen, ist SageMaker Studio die naheliegende Wahl, da es eine tiefe Integration mit anderen AWS-Diensten bietet. Für kleine Teams lohnt sich die Investition möglicherweise jedoch nicht.

9. Snowflake Notebooks

Snowflake, bekannt für seine Cloud-Datenplattform, hat eine neue Notebook-Funktion eingeführt, die die direkte Interaktion mit Daten ermöglicht, die in Snowflake gespeichert sind.

• Direkte Interaktion mit Daten in Snowflake: Führen Sie SQL-Abfragen und Python-Code direkt in der Snowflake-Umgebung aus.
• Unterstützt SQL, Python und Markdown: Das Notebook unterstützt mehrere Sprachen und ist somit vielseitig für verschiedene Aufgaben einsetzbar.
• Kann mit Streamlit verwendet werden: Binden Sie Streamlit-Apps direkt in eine Notebook-Zelle ein, um interaktive Dashboards zu erstellen.
• Einschränkung: Paketbeschränkungen: Benutzer können keine zusätzlichen Python-Pakete installieren oder Conda verwenden, was einschränkend sein kann.

Snowflake Notebooks sind perfekt für Benutzer, die stark mit dem Snowflake-Ökosystem arbeiten, obwohl die Einschränkungen bei der Paketinstallation ein Nachteil für einige sein können.

10. Zeppelin

Zeppelin ist ein Open-Source-Notebook, das eine Vielzahl von Interpretern unterstützt und es zu einem vielseitigen Werkzeug für Data Scientists macht.

• Unterstützung für mehrere Interpreter: Zeppelin unterstützt SQL, Scala, Python und mehr, wodurch es flexibel für mehrsprachige Projekte ist.
• Integrierte Visualisierungsoptionen: Zeppelin enthält eine Reihe von Visualisierungstools, die Benutzern helfen, ihre Daten visuell zu erkunden.
• Integration mit Big-Data-Tools: Zeppelin integriert sich gut mit Big-Data-Tools wie Hadoop und Spark, was es für großangelegte Datenverarbeitung geeignet macht.

Zeppelin ist eine gute Wahl für diejenigen, die eine mehrsprachige Umgebung mit Big-Data-Fähigkeiten benötigen, insbesondere in Open-Source-Projekten.

Wichtige Funktionen zum Vergleich

Beim Vergleich von Data Science Notebooks sollten Sie die folgenden Schlüsselfunktionen berücksichtigen:

• Benutzerfreundlichkeit: Wie intuitiv ist die Benutzeroberfläche? Ist es einfach, einzurichten und zu starten?
• Kollaborationsfähigkeiten: Unterstützt das Notebook die Echtzeit-Zusammenarbeit? Wie gut integriert es sich in Versionskontrollsysteme?
• Integration mit Datenquellen und Tools: Können Sie leicht Verbindungen zu Datenbanken, Cloud-Diensten oder anderen Tools in Ihrem Workflow herstellen?
• Verfügbare Rechenressourcen: Bietet das Notebook Zugriff auf GPUs, TPUs oder große Speicherinstanzen für umfangreiche Berechnungen?
• Visualisierungsfähigkeiten: Wie robust und flexibel sind die integrierten Visualisierungstools?
• Unterstützung für verschiedene Programmiersprachen: Unterstützt das Notebook die Programmiersprachen, die Sie für Ihre Arbeit benötigen?
• Kosten und Preismodelle: Welche Kosten sind mit der Nutzung des Notebooks verbunden und passen diese zu Ihrem Budget?

Basierend auf dem bereitgestellten Artikel und zusätzlichen Erkenntnissen finden Sie hier eine Vergleichstabelle der Top 10 Data Science Notebooks im Jahr 2024. Diese Tabelle soll Ihnen bei der Entscheidung helfen, welche Notebook-Software am besten zu Ihren Bedürfnissen passt.

Vergleichstabelle der Top 10 Data Science Notebooks