Top 10 Notebooks de Ciência de Dados em 2024

O software de ciência de dados baseado em notebooks está ganhando popularidade hoje em dia. É mais leve e flexível para equipes de ciência de dados do que ferramentas tradicionais de BI. Isso é especialmente benéfico para startups em estágio inicial e equipes de rápido desenvolvimento, pois os notebooks de ciência de dados são mais adequados para lidar com dados brutos desorganizados e bagunçados.

Neste artigo, vamos explorar os 10 principais notebooks de ciência de dados em 2024, considerando suas características, limitações e ofertas exclusivas.

1. Jupyter Notebook/Lab

O Jupyter Notebook tem sido um pilar na comunidade de ciência de dados por anos, e sua evolução para o JupyterLab só melhorou sua usabilidade.

• Aplicativo web de código aberto: O Jupyter é um projeto de código aberto, tornando-o acessível a todos.
• Suporte a múltiplas linguagens de programação: Embora seja usado principalmente para Python, o Jupyter suporta outras linguagens como R e Julia através de diversos kernels.
• Amplamente usado na comunidade de ciência de dados: Sua simplicidade e extensibilidade fazem dele uma escolha frequente para cientistas de dados.
• Todos os pacotes podem ser usados sem limitação: Com controle total sobre seu ambiente, você pode instalar e usar qualquer pacote Python.

O Jupyter continua sendo uma escolha forte para aqueles que precisam de um ambiente robusto e personalizável que se integra bem a uma variedade de ferramentas e fontes de dados.

Embora a visualização de dados em Python e Jupyter permaneça complexa, novas bibliotecas de código aberto como PyGWalker simplificaram o processo. O PyGWalker permite a criação fácil de visualizações de dados através de operações simples de arrastar e soltar. Essa capacidade poderosa torna o Jupyter uma das melhores escolhas para visualização interativa, superando notebooks comerciais com suas células de gráficos.

2. Google Colab

O Google Colab revolucionou a forma como os cientistas de dados trabalham oferecendo um ambiente de notebook Jupyter baseado na nuvem, com vantagens adicionais.

• Ambiente de notebook Jupyter baseado na nuvem: Não é necessária instalação; tudo é executado na nuvem.
• Acesso gratuito a GPU e TPU: O Google oferece acesso gratuito a recursos computacionais poderosos, facilitando o treinamento de grandes modelos.
• Compartilhamento e colaboração fáceis: O Google Colab permite o fácil compartilhamento de notebooks com outras pessoas, semelhante à forma como você compartilha um Google Doc.
• A maioria dos pacotes pode ser usada sem limitação: Bibliotecas populares, incluindo a ferramenta emergente de visualização de dados pygwalker, são totalmente suportadas.

O Google Colab é ideal para aqueles que precisam de recursos computacionais poderosos sem a sobrecarga de gerenciamento de hardware local.

3. Databricks Notebook

O Databricks se destacou por integrar o Apache Spark em seu ambiente de notebook, atendendo aos praticantes de big data.

• Integrado com o Apache Spark: A integração estreita do Databricks com o Spark o torna uma potência para processamento de big data.
• Suporte ao processamento de big data: Lide com conjuntos de dados massivos com facilidade, aproveitando as capacidades de computação distribuída do Spark.
• Recursos colaborativos para projetos em equipe: O Databricks é projetado para colaboração, permitindo que equipes trabalhem juntas em projetos de grande escala.

O Databricks é o notebook de escolha para organizações que lidam com grandes quantidades de dados, graças à sua integração com o Spark e seus robustos recursos de colaboração.

4. Hex.tech

Hex.tech é um jogador relativamente novo no espaço de notebooks de ciência de dados, oferecendo uma combinação única de suporte a SQL e Python com ferramentas de visualização integradas.

• Plataforma de ciência de dados com interface de notebook: A plataforma da Hex.tech é projetada para cientistas de dados que precisam combinar SQL e Python em seus fluxos de trabalho.
• Suporte a SQL e Python: Conexão entre consultas SQL e código Python no mesmo notebook.
• Ferramentas de visualização de dados integradas: A Hex.tech oferece ferramentas de visualização simples e prontas para uso, facilitando a exploração visual de dados.
• Embora o recurso de célula de gráfico seja impressionante, tem limitações notáveis para visualização, especialmente no que diz respeito à exploração interativa.

Hex.tech é perfeito para cientistas de dados que frequentemente trabalham tanto com SQL quanto com Python, oferecendo um ambiente integrado adaptado a essas necessidades.

5. Deepnote

Deepnote oferece uma abordagem moderna ao notebook de ciência de dados, com recursos projetados para colaboração em tempo real e implantação fácil.

• Colaboração em tempo real: Trabalhe com sua equipe em tempo real, vendo as mudanças de cada um à medida que acontecem.
• Integração com controle de versão: Gerencie o histórico do seu notebook e colabore de forma mais eficaz com controle de versão integrado.
• Implantação fácil de modelos de aprendizado de máquina: Implante modelos diretamente do Deepnote, simplificando a transição do desenvolvimento para a produção.

Deepnote é uma escolha excelente para equipes que precisam colaborar de perto e implantar modelos de aprendizado de máquina rapidamente.

6. Kaggle Notebooks

Kaggle, conhecido por suas competições de ciência de dados, oferece um ambiente de notebook que é integrado de perto com sua plataforma.

• Acesso a conjuntos de dados públicos: Os notebooks do Kaggle fornecem fácil acesso a uma vasta gama de conjuntos de dados públicos.
• Plataforma orientada pela comunidade: Aprenda com os outros explorando uma rica coleção de notebooks publicados pela comunidade.
• Competição e recursos de aprendizado: Participe de competições e acesse tutoriais diretamente do ambiente de notebook.
• Suporta pygwalker: Você pode usar pygwalker e outras bibliotecas populares nos notebooks do Kaggle.

Os notebooks do Kaggle são ideais para aqueles que desejam aprender, competir ou explorar conjuntos de dados públicos com configuração mínima.

7. Azure Notebooks

Azure Notebooks é a incursão da Microsoft em notebooks Jupyter baseados na nuvem, oferecendo integração estreita com os serviços da Azure.

• Notebooks Jupyter baseados na nuvem da Microsoft: Aproveite o poder da infraestrutura de nuvem da Azure com uma interface Jupyter familiar.
• Integração com serviços da Azure: Conecte-se facilmente a bancos de dados, armazenamento e serviços de aprendizado de máquina da Azure.
• Recursos computacionais gratuitos: A Azure oferece recursos gratuitos para começar, tornando-o acessível para iniciantes.

Azure Notebooks são uma ótima opção para aqueles que já estão investidos no ecossistema da Microsoft, mas a plataforma Azure é super complexa para os usuários.

8. Amazon SageMaker Studio

Amazon SageMaker Studio é um ambiente de desenvolvimento integrado para aprendizado de máquina, criado para simplificar todo o ciclo de vida do ML.

• Ambiente de desenvolvimento integrado para ML: SageMaker Studio fornece um ambiente abrangente para desenvolver, treinar e implantar modelos de ML.
• Experiência insuficiente para usuários: Como outros produtos da AWS, Amazon SageMaker Studio carece de foco na facilidade de uso. Para pequenas equipes que visam trabalhar rápida e eficientemente, pode não ser a escolha ideal.
• Ferramentas integradas de treinamento e implantação de modelos: SageMaker Studio simplifica o processo de treinamento e implantação de modelos de aprendizado de máquina em escala.

Para empresas que já usam AWS, SageMaker Studio é uma escolha óbvia, oferecendo integração profunda com outros serviços da AWS. No entanto, para pequenas equipes, pode não valer o investimento.

9. Snowflake Notebooks

A Snowflake, conhecida por sua plataforma de dados na nuvem, introduziu um novo recurso de notebook que permite a interação direta com dados armazenados na Snowflake.

• Pode interagir com dados na Snowflake diretamente: Execute consultas SQL e código Python diretamente no ambiente da Snowflake.
• Suporte a SQL, Python, Markdown: O notebook suporta múltiplas linguagens, tornando-o versátil para diferentes tarefas.
• Pode ser usado com Streamlit: Incorpore aplicativos Streamlit diretamente em uma célula de notebook para criar dashboards interativos.
• Problema: limitações de pacote: Usuários não podem instalar pacotes adicionais de Python ou usar Conda, o que pode ser restritivo.

Os Notebooks Snowflake são perfeitos para usuários que trabalham fortemente dentro do ecossistema Snowflake, embora as limitações na instalação de pacotes possam ser um ponto negativo para alguns.

10. Zeppelin

Zeppelin é um notebook de código aberto que suporta uma variedade de interpretadores, tornando-o uma ferramenta versátil para cientistas de dados.

• Suporte a múltiplos interpretadores: O Zeppelin suporta SQL, Scala, Python e mais, tornando-o uma escolha flexível para projetos multilíngues.
• Opções de visualização integradas: O Zeppelin inclui uma gama de ferramentas de visualização, ajudando os usuários a explorar seus dados visualmente.
• Integração com ferramentas de big data: O Zeppelin integra-se bem com ferramentas de big data como Hadoop e Spark, tornando-o adequado para processamento de dados em larga escala.

Zeppelin é uma boa escolha para aqueles que precisam de um ambiente multilíngue com capacidades de big data, especialmente em projetos de código aberto.

Principais Características para Comparar

Ao escolher um notebook de ciência de dados, considere as seguintes características principais:

• Facilidade de uso: Quão intuitiva é a interface? É fácil de configurar e começar a usar?
• Capacidades de colaboração: O notebook suporta colaboração em tempo real? Como ele se integra com sistemas de controle de versão?
• Integração com fontes de dados e ferramentas: Você pode facilmente se conectar a bancos de dados, serviços de nuvem ou outras ferramentas em seu fluxo de trabalho?
• Recursos computacionais disponíveis: O notebook oferece acesso a GPUs, TPUs ou instâncias de grande memória para cálculos pesados?
• Capacidades de visualização: Quão robustas e flexíveis são as ferramentas de visualização integradas?
• Suporte a diferentes linguagens de programação: O notebook suporta as linguagens de programação que você precisa para seu trabalho?
• Custo e modelos de precificação: Quais são os custos associados ao uso do notebook, e eles se alinhavam com seu orçamento?

Com base no artigo fornecido e em insights adicionais, aqui está uma tabela comparativa dos 10 principais notebooks de ciência de dados em 2024. Esta tabela visa ajudá-lo a decidir qual software de notebook melhor atende às suas necessidades.

Tabela Comparativa dos 10 Principais Notebooks de Ciência de Dados