2024年のトップ10データサイエンスノートブック

ノートブックベースのデータサイエンスソフトウェアは近年人気が高まっています。これは、従来のBIツールよりもデータサイエンスチームにとって軽量で柔軟なためです。特に初期段階のスタートアップや迅速に動くチームにとって、データサイエンスノートブックは散らかった構造化されていない生データを扱うのに適しています。

この記事では、2024年のトップ10のデータサイエンスノートブックについて、それらの特徴、制限、および独自の提供内容を考察します。

1. Jupyter Notebook/Lab

Jupyter Notebookはデータサイエンスコミュニティで長年の定番となっており、JupyterLabへの進化はその使いやすさをさらに向上させました。

• オープンソースのウェブアプリケーション: Jupyterはオープンソースプロジェクトであり、誰でもアクセス可能です。
• 複数のプログラミング言語をサポート: 主にPythonで使用されますが、さまざまなカーネルを通じてRやJuliaなど他の言語もサポートしています。
• データサイエンスコミュニティで広く使用: そのシンプルさと拡張性により、多くのデータ科学者に利用されています。
• すべてのパッケージが制限なく使用可能: 環境を完全に管理できるため、任意のPythonパッケージをインストールして使用できます。

Jupyterは、多様なツールやデータソースと統合できる堅牢でカスタマイズ可能な環境を求める人々にとって、依然として強力な選択肢です。

jupyter with pygwalker for visualization

PythonとJupyterにおけるデータビジュアライゼーションは依然として複雑ですが、PyGWalkerのような新しいオープンソースライブラリがプロセスを簡素化しています。PyGWalkerはシンプルなドラッグアンドドロップ操作でデータビジュアライゼーションを簡単に作成できるようにします。この強力な機能により、Jupyterはインタラクティブなビジュアライゼーションにおいて商用ノートブックのチャートセルを凌駕しています。

2. Google Colab

Google Colabは、クラウドベースのJupyterノートブック環境を提供し、データサイエンスの世界に革命をもたらしました。

• クラウドベースのJupyterノートブック環境: インストール不要ですべてがクラウド上で実行されます。
• 無料のGPUおよびTPUアクセス: Googleが強力な計算リソースへの無料アクセスを提供し、大規模なモデルのトレーニングが容易になります。
• 簡単な共有とコラボレーション: Google Colabは、Googleドキュメントのようにノートブックの共有を簡単にします。
• ほとんどのパッケージを制限なく使用可能: 人気のライブラリや新興のデータビジュアライゼーションツールpygwalkerも完全にサポートされています。

Google Colabは、ローカルハードウェアの管理の手間なく強力な計算リソースを必要とする人々にとって理想的です。

3. Databricks Notebook

Databricksはノートブック環境にApache Sparkを統合することで、その名を高めました。これにより、ビッグデータの実務者に最適です。

• Apache Sparkと統合: DatabricksのSparkとの密な統合により、ビッグデータ処理の大きな力となります。
• ビッグデータ処理をサポート: Sparkの分散コンピューティング能力を活用し、大規模なデータセットを容易に扱います。
• チームプロジェクト向けの協力機能: Databricksはコラボレーションを重視して設計されており、大規模プロジェクトでチームが協力できるようにします。

Databricksは、巨大なデータ量を扱う組織にとって理想的な選択肢です。Spark統合と強力なコラボレーション機能のおかげで、その価値が際立っています。

4. Hex.tech

Hex.techは、データサイエンスノートブックの分野で比較的新しいプレイヤーであり、SQLとPythonのサポートを組み合わせた独自のビジュアライゼーションツールを提供しています。

• ノートブックインターフェースを持つデータサイエンスプラットフォーム: Hex.techのプラットフォームは、ワークフローでSQLとPythonを組み合わせる必要があるデータサイエンティスト向けに設計されています。
• SQLとPythonのサポート: 同じノートブック内でSQLクエリとPythonコードの接続が可能です。
• 組み込みのデータビジュアライゼーションツール: Hex.techはシンプルな、すぐに使えるビジュアライゼーションツールを提供し、データの視覚的な探索を容易にします。
• チャートセル機能は印象的である一方、特にインタラクティブな探索に関してビジュアライゼーションには制限があります。

Hex.techは、SQLとPythonの両方を頻繁に使用するデータサイエンティストに最適であり、これらのニーズに合わせて統合された環境を提供します。

5. Deepnote

Deepnoteは、リアルタイムコラボレーションと簡単なデプロイメント用に設計されたデータサイエンスノートブックです。

• リアルタイムコラボレーション: チームとリアルタイムで作業し、変更が即座に反映されます。
• バージョン管理との統合: ノートブックの履歴を管理し、バージョン管理を組み込むことで効果的にコラボレーションできます。
• 機械学習モデルの簡単なデプロイメント: Deepnoteから直接モデルをデプロイでき、開発から本番環境への移行を簡素化します。

Deepnoteは、密に協力して迅速に機械学習モデルをデプロイする必要があるチームにとって優れた選択肢です。

6. Kaggle Notebooks

Kaggleはデータサイエンスのコンペティションで知られており、プラットフォームと緊密に統合されたノートブック環境を提供しています。

• 公的データセットへのアクセス: Kaggleノートブックは、豊富な公的データセットへの簡単なアクセスを提供します。
• コミュニティ主導のプラットフォーム: コミュニティが公開した豊富なノートブックを探索して、他の人から学ぶことができます。
• コンペティションと学習リソース: コンペティションに参加し、ノートブック環境から直接チュートリアルにアクセスできます。
• pygwalkerをサポート: Kaggle Notebooks内でpygwalkerやその他の人気ライブラリを使用できます。

Kaggleノートブックは、学習、競争、または最小限のセットアップで公的データセットを探索する人々に最適です。

7. Azure Notebooks

Azure Notebooksは、MicrosoftのクラウドベースのJupyterノートブックで、Azureサービスと緊密に統合されています。

• MicrosoftのクラウドベースのJupyterノートブック: Azureのクラウドインフラストラクチャの力を活用し、親しみのあるJupyterインターフェースを提供します。
• Azureサービスとの統合: Azureデータベース、ストレージ、および機械学習サービスに簡単に接続できます。
• 無料の計算リソース: Azureは初心者にとってアクセスしやすい無料リソースを提供します。

Azure Notebooksは、すでにMicrosoftのエコシステムに投資している人々にとって素晴らしいオプションですが、Azureプラットフォームはユーザーにとって非常に複雑です。

8. Amazon SageMaker Studio

Amazon SageMaker Studioは、機械学習の全ライフサイクルを合理化するために構築された統合開発環境です。

• 機械学習用の統合開発環境: SageMaker Studioは、MLモデルの開発、トレーニング、デプロイメントのための包括的な環境を提供します。
• ユーザー体験の悪さ: 他のAWS製品と同様に、Amazon SageMaker Studioはユーザーフレンドリーさに欠けます。迅速かつ効率的に作業することを目指す小規模チームにとっては理想的ではないかもしれません。
• モデルのトレーニングとデプロイメントツールの内蔵: SageMaker Studioは、機械学習モデルのトレーニングとデプロイメントのプロセスを簡素化します。

AWSを既に使用している企業にとって、SageMaker Studioは他のAWSサービスとの深い統合を提供する明白な選択肢です。しかし、小規模チームには投資価値がないかもしれません。

9. Snowflake Notebooks

クラウドデータプラットフォームで知られるSnowflakeは、そのデータを直接操作可能な新しいノートブック機能を導入しました。

• Snowflake内のデータと直接対話可能: Snowflake環境内でSQLクエリやPythonコードを実行できます。
• SQL、Python、Markdownのサポート: ノートブックは複数の言語をサポートし、異なるタスクに対して柔軟です。
• Streamlitと連携可能: Streamlitアプリをノートブックセルに直接埋め込んで、インタラクティブなダッシュボードを作成できます。
• 問題: パッケージの制限: 追加のPythonパッケージをインストールできない、またはCondaを使用できないため、制約がある場合があります。

Snowflake Notebooksは、Snowflakeエコシステムを多用するユーザーには理想的ですが、パッケージインストールの制限が一部のユーザーにとって障害となるかもしれません。

10. Zeppelin

Zeppelinは、さまざまなインタープリターをサポートするオープンソースノートブックで、データサイエンティストに多用途のツールを提供します。

• 複数のインタープリタのサポート: ZeppelinはSQL、Scala、Pythonなどをサポートし、マルチランゲージプロジェクトに柔軟です。
• 組み込みのビジュアライゼーションオプション: Zeppelinには幅広いビジュアライゼーションツールが含まれており、データを視覚的に探索するのに役立ちます。
• ビッグデータツールとの統合: ZeppelinはHadoopやSparkなどのビッグデータツールとよく統合されており、大規模なデータ処理に適しています。

Zeppelinは、マルチランゲージ環境とビッグデータの能力を必要とするオープンソースプロジェクトに特に適しています。

比較すべき主要機能

データサイエンスノートブックを選ぶ際には、次の主要機能を考慮してください：

• 使いやすさ: インターフェースは直感的ですか? セットアップと開始が簡単ですか?
• コラボレーション機能: ノートブックはリアルタイムコラボレーションをサポートしていますか? バージョン管理システムとの統合はどれほど良いですか?
• データソースとツールとの統合: ワークフローに含まれるデータベース、クラウドサービス、または他のツールに簡単に接続できますか?
• 利用可能な計算資源: ノートブックはGPU、TPU、または大容量メモリインスタンスのような重い計算リソースを提供していますか?
• ビジュアライゼーション機能: 組み込みビジュアライゼーションツールはどれくらい強力かつ柔軟ですか?
• 異なるプログラミング言語のサポート: ノートブックは仕事に必要なプログラミング言語をサポートしていますか?
• コストと価格モデル: ノートブックを使用する際のコストはどのくらいで、予算に合っていますか?

提供された記事と追加の洞察に基づいて、こちらが2024年のトップ10データサイエンスノートブックの比較表です。この表は、あなたのニーズに最適なノートブックソフトウェアを選ぶのに役立ちます。

トップ10データサイエンスノートブックの比較表

| ノートブックソフトウェア | 主な機能