2024년 최고의 데이터 사이언스 노트북 Top 10

노트북 기반의 데이터 사이언스 소프트웨어가 요즘 인기를 끌고 있습니다. 이는 전통적인 BI 도구보다 더 가볍고 데이터 사이언스 팀에게 유연성을 제공하기 때문입니다. 특히 초창기 스타트업과 빠르게 움직이는 팀에게는 데이터를 보다 잘 처리할 수 있는 데이터 사이언스 노트북이 더 적합합니다.

이 글에서는 2024년 최고의 데이터 사이언스 노트북 10개를 특징, 한계 및 고유한 기능을 고려하여 살펴보겠습니다.

1. Jupyter Notebook/Lab

Jupyter Notebook은 데이터 사이언스 커뮤니티에서 오랫동안 사랑받아 왔으며, JupyterLab으로의 진화는 사용성을 더욱 향상시켰습니다.

• 오픈 소스 웹 애플리케이션: Jupyter는 오픈 소스 프로젝트로, 누구나 접근할 수 있습니다.
• 다양한 프로그래밍 언어 지원: 주로 Python용으로 사용되지만, 다양한 커널을 통해 R과 Julia 같은 다른 언어도 지원합니다.
• 데이터 사이언스 커뮤니티 내에서 널리 사용됨: 단순성과 확장성 덕분에 데이터 과학자들에게 인기가 있습니다.
• 모든 패키지 사용에 제한 없음: 환경에 대한 완전한 제어권을 가지고 어떤 Python 패키지든 설치하고 사용할 수 있습니다.

Jupyter는 다양한 도구 및 데이터 소스와 잘 통합된 강력하고 맞춤화 가능한 환경이 필요한 사람들에게 여전히 강력한 선택입니다.

Jupyter와 시각화를 위한 pygwalker

Python과 Jupyter에서의 데이터 시각화는 여전히 복잡하지만, PyGWalker와 같은 새로운 오픈 소스 라이브러리는 이 과정을 단순화했습니다. PyGWalker는 단순한 드래그 앤 드롭 작업을 통해 데이터 시각화를 쉽게 생성할 수 있습니다. 이 강력한 기능 덕분에 Jupyter는 상업용 노트북보다 상호작용적인 시각화에서 더 우수한 선택이 됩니다.

2. Google Colab

Google Colab은 클라우드 기반 Jupyter 노트북 환경을 제공하며, 추가적인 혜택도 제공합니다.

• 클라우드 기반 Jupyter 노트북 환경: 설치가 필요 없으며 모든 것이 클라우드에서 실행됩니다.
• 무료 GPU 및 TPU 제공: Google은 강력한 계산 자원을 무료로 제공하여 대형 모델 훈련을 쉽게 만듭니다.
• 쉬운 공유 및 협업: Google Colab은 Google 문서처럼 노트북을 쉽게 공유할 수 있는 기능을 제공합니다.
• 대부분의 패키지를 제한 없이 사용할 수 있음: emerging data visualization tool pygwalker을 포함한 인기 라이브러리들이 완전히 지원됩니다.

Google Colab은 로컬 하드웨어를 관리하는 오버헤드 없이 강력한 컴퓨팅 자원이 필요한 사람들에게 이상적입니다.

3. Databricks Notebook

Databricks는 노트북 환경에 Apache Spark를 통합하여 빅 데이터 전문가에게 맞춤형 솔루션을 제공합니다.

• Apache Spark와 통합: Databricks의 Spark와의 긴밀한 통합은 빅 데이터 처리를 위한 강력한 도구입니다.
• 빅 데이터 처리 지원: 대규모 데이터셋을 Spark의 분산 컴퓨팅 기능을 활용하여 쉽게 처리합니다.
• 팀 프로젝트를 위한 협업 기능: Databricks는 대규모 프로젝트에서 팀이 함께 작업할 수 있도록 설계되었습니다.

Databricks는 방대한 데이터와 협업 기능이 필요한 조직에게 적합한 노트북입니다.

4. Hex.tech

Hex.tech는 데이터 시각화 도구와 SQL 및 Python 지원을 결합한 비교적 새로운 데이터 사이언스 노트북입니다.

• 노트북 인터페이스를 가진 데이터 사이언스 플랫폼: Hex.tech의 플랫폼은 작업 흐름에서 SQL과 Python을 결합해야 하는 데이터 과학자에게 적합합니다.
• SQL 및 Python 지원: 동일한 노트북 내에서 SQL 쿼리와 Python 코드를 연결합니다.
• 내장된 데이터 시각화 도구: Hex.tech는 간단한 기본 제공 시각화 도구를 제공하여 더 쉬운 시각적 데이터 탐색을 가능하게 합니다.
• 차트 셀 기능이 인상적이지만, 보다 상호작용적인 탐색에 있어 시각화에 대한 제한이 있습니다.

Hex.tech는 SQL과 Python을 자주 사용하는 데이터 과학자에게 적합한 통합 환경을 제공합니다.

5. Deepnote

Deepnote는 실시간 협업과 쉬운 배포를 위해 설계된 현대적인 데이터 사이언스 노트북을 제공합니다.

• 실시간 협업: 실시간으로 팀과 함께 작업하며 변경 사항을 실시간으로 볼 수 있습니다.
• 버전 관리 통합: 내장된 버전 관리를 통해 노트북의 이력을 관리하고 더 효과적으로 협업합니다.
• 머신러닝 모델의 쉬운 배포: Deepnote에서 직접 모델을 배포하여 개발에서 생산까지의 전환을 간소화합니다.

Deepnote는 긴밀한 협업이 필요하고 머신러닝 모델을 신속히 배포해야 하는 팀에게 적합합니다.

6. Kaggle Notebooks

Kaggle은 데이터 사이언스 대회를 위한 플랫폼으로 잘 알려져 있으며, 노트북 환경을 플랫폼과 긴밀히 통합하고 있습니다.

• 공개 데이터셋에 대한 접근: Kaggle 노트북은 다양한 공개 데이터셋에 쉽게 접근할 수 있게 합니다.
• 커뮤니티 기반 플랫폼: 다른 사람들이 게시한 방대한 커뮤니티 노트북 컬렉션을 탐색하며 배우세요.
• 대회 및 학습 자료: 대회에 참여하고 노트북 환경 내에서 튜토리얼에 접근할 수 있습니다.
• pygwalker 지원: Kaggle 노트북 내에서 pygwalker와 다른 인기 라이브러리를 사용할 수 있습니다.

Kaggle 노트북은 최소한의 설정으로 학습, 대회 참여 또는 공개 데이터셋 탐색을 원하는 이들에게 이상적입니다.

7. Azure Notebooks

Azure Notebooks는 Microsoft가 제공하는 클라우드 기반 Jupyter 노트북으로, Azure 서비스와의 긴밀한 통합을 제공합니다.

• Microsoft의 클라우드 기반 Jupyter 노트북: Azure의 클라우드 인프라를 활용하면서 친숙한 Jupyter 인터페이스를 제공합니다.
• Azure 서비스와의 통합: Azure 데이터베이스, 스토리지 및 머신러닝 서비스에 쉽게 연결할 수 있습니다.
• 무료 계산 자원 제공: Azure는 시작할 수 있는 무료 자원을 제공하여 초보자도 쉽게 접근할 수 있습니다.

Azure Notebooks는 Microsoft 에코시스템에 이미 투자한 사용자에게 좋은 선택이지만, 복잡한 사용 경험 때문에 좀 더 쉽고 직관적인 솔루션을 원하는 사용자에게는 적합하지 않을 수 있습니다.

8. Amazon SageMaker Studio

Amazon SageMaker Studio는 머신러닝을 위한 통합 개발 환경으로, 전체 ML 라이프사이클을 간소화합니다.

• ML을 위한 통합 개발 환경: SageMaker Studio는 ML 모델을 개발, 훈련 및 배포할 수 있는 종합적인 환경을 제공합니다.
• 낮은 사용자 경험: 다른 AWS 제품들처럼 Amazon SageMaker Studio는 사용자 친화성이 부족합니다. 작은 팀이 빠르고 효율적으로 작업하는 데에는 이상적인 선택이 아닐 수 있습니다.
• 내장된 모델 훈련 및 배포 도구: SageMaker Studio는 대규모로 머신러닝 모델을 훈련하고 배포하는 작업을 간소화합니다.

이미 AWS를 사용하고 있는 기업에게는 SageMaker Studio가 당연한 선택일 것입니다. 그러나 작은 팀에게는 투자 가치가 없을 수 있습니다.

9. Snowflake Notebooks

Snowflake는 클라우드 데이터 플랫폼으로 잘 알려져 있으며, Snowflake에 저장된 데이터와 직접 상호작용할 수 있는 새로운 노트북 기능을 도입했습니다.

• Snowflake 데이터와 직접 상호작용할 수 있음: Snowflake 환경 내에서 SQL 쿼리와 Python 코드를 실행합니다.
• SQL, Python, Markdown 지원: 노트북은 여러 언어를 지원하여 다양한 작업에 유연하게 사용할 수 있습니다.
• Streamlit과 함께 사용 가능: 노트북 셀 내에 Streamlit 앱을 직접 포함하여 상호작용 대시보드를 생성합니다.
• 패키지 제한: 추가 Python 패키지를 설치할 수 없으며, Conda를 사용할 수 없어 제한적일 수 있습니다.

Snowflake Notebooks는 Snowflake 에코시스템 내에서 주로 작업하는 사용자에게 적합하지만, 패키지 설치 제한이 일부 사용자에게는 단점이 될 수 있습니다.

10. Zeppelin

Zeppelin은 다양한 인터프리터를 지원하는 오픈 소스 노트북으로, 데이터 과학자에게 유연한 도구가 됩니다.

• 다중 인터프리터 지원: Zeppelin은 SQL, Scala, Python 등을 지원하여 다중 언어 프로젝트에 유연한 선택이 됩니다.
• 내장된 시각화 옵션: Zeppelin은 다양한 시각화 도구를 포함하여 데이터를 시각적으로 탐색하는 데 도움이 됩니다.
• 빅 데이터 도구와의 통합: Zeppelin은 Hadoop과 Spark 같은 빅 데이터 도구와 잘 통합되어 대규모 데이터 처리에 적합합니다.

Zeppelin은 다중 언어 환경에서 빅 데이터 기능이 필요한 사용자에게 적합한 선택입니다.

비교해야 할 주요 기능

데이터 사이언스 노트북을 선택할 때 다음 주요 기능을 고려하세요:

• 사용 용이성: 인터페이스가 얼마나 직관적인가요? 설정 및 시작이 쉬운가요?
• 협업 기능: 노트북이 실시간 협업을 지원하나요? 버전 관리 시스템과 얼마나 잘 통합되나요?
• 데이터 소스 및 도구와의 통합: 워크플로우에서 데이터베이스, 클라우드 서비스 또는 다른 도구에 쉽게 연결할 수 있나요?
• 사용 가능한 계산 자원: 노트북에서 GPU, TPU 또는 대용량 메모리 인스턴스와 같은 무거운 계산을 위한 자원에 접근할 수 있나요?
• 시각화 기능: 내장된 시각화 도구가 얼마나 강력하고 유연한가요?
• 다양한 프로그래밍 언어 지원: 노트북이 귀하의 작업에 필요한 프로그래밍 언어를 지원하나요?
• 비용 및 가격 모델: 노트북 사용에 따른 비용은 어떻게 되며, 예산에 맞나요?

제공된 기사와 추가적인 인사이트를 바탕으로, 아래는 2024년 최고의 데이터 사이언스 노트북 10개의 비교표입니다. 이 표는 귀하의 필요에 가장 적합한 노트북 소프트웨어를 선택하는 데 도움을 주기 위한 것입니다.

2024년 최고의 데이터 사이언스 노트북 비교표