Los 10 Mejores Cuadernos de Ciencia de Datos en 2024

El software de ciencia de datos basado en cuadernos está ganando popularidad en estos días. Es más liviano y flexible para los equipos de ciencia de datos que las herramientas tradicionales de BI. Esto es especialmente beneficioso para startups en etapa inicial y equipos que se mueven rápidamente, ya que los cuadernos de ciencia de datos están mejor equipados para manejar datos en sucios y desorganizados.

En este artículo, exploraremos los 10 mejores cuadernos de ciencia de datos en 2024, considerando sus características, limitaciones y ofertas únicas.

1. Jupyter Notebook/Lab

Jupyter Notebook ha sido un pilar en la comunidad de ciencia de datos durante años, y su evolución a JupyterLab solo ha mejorado su usabilidad.

• Aplicación web de código abierto: Jupyter es un proyecto de código abierto, lo que lo hace accesible para todos.
• Compatible con múltiples lenguajes de programación: Aunque se utiliza principalmente para Python, Jupyter admite otros lenguajes como R y Julia a través de varios kernels.
• Ampliamente utilizado en la comunidad de ciencia de datos: Su simplicidad y extensibilidad lo convierten en una opción preferida por los científicos de datos.
• Todos los paquetes pueden ser utilizados sin limitaciones: Con control total sobre tu entorno, puedes instalar y utilizar cualquier paquete de Python.

Jupyter sigue siendo una opción sólida para aquellos que necesitan un entorno robusto y personalizable que se integre bien con una variedad de herramientas y fuentes de datos.

jupyter with pygwalker for visualization

Aunque la visualización de datos en Python y Jupyter sigue siendo compleja, nuevas bibliotecas de código abierto como PyGWalker han simplificado el proceso. PyGWalker permite la creación fácil de visualizaciones de datos mediante operaciones de arrastrar y soltar. Esta capacidad potente convierte a Jupyter en una elección destacada para la visualización interactiva, superando en algunas áreas a los cuadernos comerciales con sus celdas de gráficos.

2. Google Colab

Google Colab ha revolucionado el trabajo de los científicos de datos al ofrecer un entorno de cuaderno Jupyter basado en la nube, con beneficios adicionales.

• Entorno de cuaderno Jupyter basado en la nube: No se requiere instalación; todo se ejecuta en la nube.
• Acceso gratuito a GPU y TPU: Google ofrece acceso gratuito a recursos computacionales potentes, facilitando el entrenamiento de modelos grandes.
• Facilidad para compartir y colaborar: Google Colab permite compartir cuadernos fácilmente con otros, similar a cómo compartirías un documento de Google.
• La mayoría de los paquetes pueden ser utilizados sin limitaciones: Las bibliotecas populares, incluyendo la emergente herramienta de visualización pygwalker, están totalmente soportadas.

Google Colab es ideal para aquellos que necesitan recursos computacionales potentes sin la carga de gestionar hardware local.

3. Databricks Notebook

Databricks ha dejado su marca al integrar Apache Spark en su entorno de cuaderno, atendiendo a los practicantes de grandes volúmenes de datos.

• Integrado con Apache Spark: La integración estrecha de Databricks con Spark lo convierte en una potencia para el procesamiento de grandes volúmenes de datos.
• Soporta el procesamiento de grandes volúmenes de datos: Maneja conjuntos de datos masivos con facilidad, aprovechando las capacidades de computación distribuida de Spark.
• Caracteristicas colaborativas para proyectos de equipo: Databricks está diseñado para la colaboración, permitiendo que los equipos trabajen juntos en proyectos a gran escala.

Databricks es el cuaderno preferido para las organizaciones que manejan grandes cantidades de datos, gracias a su integración con Spark y robustas características de colaboración.

4. Hex.tech

Hex.tech es un jugador relativamente nuevo en el espacio de cuadernos de ciencia de datos, ofreciendo una combinación única de soporte para SQL y Python con herramientas de visualización integradas.

• Plataforma de ciencia de datos con interfaz de cuaderno: La plataforma de Hex.tech está diseñada para científicos de datos que necesitan combinar SQL y Python en sus flujos de trabajo.
• Soporte para SQL y Python: Conexión entre consultas SQL y código Python dentro del mismo cuaderno.
• Herramientas de visualización de datos integradas: Hex.tech ofrece herramientas de visualización simples, facilitando la exploración visual de datos.
• Si bien la característica de celda de gráficos es impresionante, tiene limitaciones notables para la visualización, especialmente en lo que respecta a la exploración más interactiva.

Hex.tech es perfecto para los científicos de datos que trabajan con frecuencia con SQL y Python, ofreciendo un entorno integrado adaptado a estas necesidades.

5. Deepnote

Deepnote ofrece una versión moderna del cuaderno de ciencia de datos, con características diseñadas para la colaboración en tiempo real y el despliegue fácil.

• Colaboración en tiempo real: Trabaja con tu equipo en tiempo real, viendo los cambios de los demás a medida que ocurren.
• Integración con control de versiones: Gestiona el historial de tu cuaderno y colabora de manera más efectiva con el control de versiones incorporado.
• Despliegue fácil de modelos de aprendizaje automático: Despliega modelos directamente desde Deepnote, agilizando la transición del desarrollo a la producción.

Deepnote es una excelente opción para equipos que necesitan colaborar de cerca y desplegar modelos de aprendizaje automático rápidamente.

6. Kaggle Notebooks

Kaggle, conocido por sus competiciones de ciencia de datos, ofrece un entorno de cuaderno que está estrechamente integrado con su plataforma.

• Acceso a conjuntos de datos públicos: Los cuadernos de Kaggle proporcionan acceso fácil a una gran variedad de conjuntos de datos públicos.
• Plataforma impulsada por la comunidad: Aprende de otros explorando una rica colección de cuadernos publicados por la comunidad.
• Recursos de competiciones y aprendizaje: Participa en competiciones y accede a tutoriales directamente desde el entorno del cuaderno.
• Compatibilidad con pygwalker: Puedes utilizar pygwalker y otras bibliotecas populares dentro de los cuadernos de Kaggle.

Los cuadernos de Kaggle son ideales para aquellos que buscan aprender, competir o explorar conjuntos de datos públicos con una configuración mínima.

7. Azure Notebooks

Azure Notebooks es la incursión de Microsoft en los cuadernos Jupyter basados en la nube, ofreciendo una integración estrecha con los servicios de Azure.

• Cuadernos Jupyter en la nube de Microsoft: Aprovecha el poder de la infraestructura en la nube de Azure con una interfaz Jupyter familiar.
• Integración con servicios de Azure: Conéctate fácilmente a bases de datos de Azure, almacenamiento y servicios de aprendizaje automático.
• Recursos computacionales gratuitos: Azure ofrece recursos gratuitos para comenzar, haciéndolo accesible para principiantes.

Azure Notebooks son una gran opción para aquellos que ya están invertidos en el ecosistema de Microsoft, pero la plataforma de Azure es súper compleja para los usuarios.

8. Amazon SageMaker Studio

Amazon SageMaker Studio es un entorno de desarrollo integrado para el aprendizaje automático, diseñado para agilizar todo el ciclo de vida del ML.

• Entorno de desarrollo integrado para ML: SageMaker Studio proporciona un entorno completo para desarrollar, entrenar y desplegar modelos de ML.
• Pobre experiencia del usuario: Al igual que otros productos de AWS, Amazon SageMaker Studio carece de enfoque en la facilidad de uso. Para equipos pequeños que buscan trabajar de manera rápida y eficiente, puede que no sea la elección ideal.
• Herramientas integradas de entrenamiento y despliegue de modelos: SageMaker Studio simplifica el proceso de entrenamiento y despliegue de modelos de aprendizaje automático a gran escala.

Para las empresas que ya utilizan AWS, SageMaker Studio es una elección obvia, ofreciendo una integración profunda con otros servicios de AWS. Sin embargo, para equipos pequeños, no vale la inversión.

9. Snowflake Notebooks

Snowflake, conocido por su plataforma de datos en la nube, ha introducido una nueva función de cuaderno que permite la interacción directa con datos almacenados en Snowflake.

• Interacción directa con los datos en Snowflake: Ejecuta consultas SQL y código Python directamente dentro del entorno de Snowflake.
• Soporta SQL, Python, Markdown: El cuaderno admite múltiples lenguajes, haciéndolo versátil para diferentes tareas.
• Uso con Streamlit: Inserta aplicaciones de Streamlit directamente dentro de una celda del cuaderno para crear paneles interactivos.
• Problema: limitaciones de paquetes: Los usuarios no pueden instalar paquetes adicionales de Python o usar Conda, lo cual puede ser restrictivo.

Los cuadernos de Snowflake son perfectos para los usuarios que trabajan intensamente dentro del ecosistema de Snowflake, aunque las limitaciones en la instalación de paquetes pueden ser un inconveniente para algunos.

10. Zeppelin

Zeppelin es un cuaderno de código abierto que soporta una variedad de intérpretes, haciéndolo una herramienta versátil para los científicos de datos.

• Soporte para múltiples intérpretes: Zeppelin soporta SQL, Scala, Python, y más, haciéndolo una opción flexible para proyectos multilenguaje.
• Opciones integradas de visualización: Zeppelin incluye una gama de herramientas de visualización, ayudando a los usuarios a explorar sus datos visualmente.
• Integración con herramientas de big data: Zeppelin se integra bien con herramientas de big data como Hadoop y Spark, haciéndolo adecuado para el procesamiento de grandes volúmenes de datos.

Zeppelin es una buena elección para aquellos que necesitan un entorno multilenguaje con capacidades de big data, especialmente en proyectos de código abierto.

Características Clave para Comparar

Al elegir un cuaderno de ciencia de datos, considera las siguientes características clave:

• Facilidad de uso: ¿Qué tan intuitiva es la interfaz? ¿Es fácil de configurar y comenzar?
• Capacidades de colaboración: ¿El cuaderno soporta la colaboración en tiempo real? ¿Qué tan bien se integra con los sistemas de control de versiones?
• Integración con fuentes de datos y herramientas: ¿Puedes conectar fácilmente a bases de datos, servicios en la nube u otras herramientas en tu flujo de trabajo?
• Recursos computacionales disponibles: ¿El cuaderno ofrece acceso a GPUs, TPUs, o instancias de gran memoria para cómputos pesados?
• Capacidades de visualización: ¿Qué tan robustas y flexibles son las herramientas de visualización integradas?
• Soporte para diferentes lenguajes de programación: ¿El cuaderno soporta los lenguajes de programación que necesitas para tu trabajo?
• Costos y modelos de precios: ¿Cuáles son los costos asociados con el uso del cuaderno y se alinean con tu presupuesto?

Basado en el artículo proporcionado y conocimientos adicionales, aquí tienes una tabla comparativa de los 10 mejores cuadernos de ciencia de datos en 2024. Esta tabla tiene como objetivo ayudarte a decidir cuál software de cuaderno se adapta mejor a tus necesidades.

Tabla Comparativa de los 10 Mejores Cuadernos de Ciencia de Datos