2024年十大数据科学笔记本

基于笔记本的数据科学软件正变得越来越受欢迎。与传统的BI工具相比，它更轻量和灵活，这对早期创业公司和快速发展的团队尤其有利，因为数据科学笔记本更适合处理混乱、未组织的原始数据。

在本文中，我们将探讨2024年十大优秀的数据科学笔记本，考虑到它们的功能、局限性和独特之处。

1. Jupyter Notebook/Lab

Jupyter Notebook多年来一直是数据科学社区的主力，其演变成JupyterLab进一步提升了其可用性。

• 开源网页应用：Jupyter是一个开源项目，任何人都可以访问。
• 支持多种编程语言：虽然主要用于Python，但通过各种内核，Jupyter还支持R和Julia等其他语言。
• 广泛用于数据科学社区：其简单性和可扩展性使其成为数据科学家的首选。
• 可以不受限制地使用所有包：你可以完全控制你的环境，安装并使用任何Python包。

Jupyter对于需要一个坚固、可定制环境并能很好地集成各种工具和数据源的人来说，仍然是一个强有力的选择。

尽管Python和Jupyter中的数据可视化仍然复杂，但像PyGWalker这样的新开源库简化了这个过程。PyGWalker通过简单的拖放操作，轻松创建数据可视化。这个强大的功能使得Jupyter在交互式可视化方面成为首选，性能超过了带有图表单元的商业笔记本。

2. Google Colab

Google Colab通过提供基于云的Jupyter笔记本环境，并附加一些额外的优势，革新了数据科学家的工作方式。

• 基于云的Jupyter笔记本环境：无需安装，所有操作都在云端进行。
• 免费GPU和TPU访问：Google提供免费的强大计算资源，便于训练大型模型。
• 简易共享和协作：Google Colab允许像共享Google文档一样轻松共享笔记本。
• 大多数包可以不受限制地使用：包括新兴的数据可视化工具pygwalker，都得到完全支持。

对那些需要强大计算资源但不想管理本地硬件的人来说，Google Colab是理想的选择。

3. Databricks Notebook

Databricks通过将Apache Spark集成到笔记本环境中，为大数据从业者开辟了新天地。

• 与Apache Spark集成：Databricks与Spark紧密集成，使其成为大数据处理的强大工具。
• 支持大数据处理：利用Spark的分布式计算功能，轻松处理海量数据集。
• 团队项目的协作功能：为团队协作而设计，允许团队共同处理大规模项目。

对于处理大量数据的组织，Databricks因其Spark集成和强大的协作功能而成为首选的笔记本。

4. Hex.tech

Hex.tech是数据科学笔记本领域的一个相对较新的参与者，提供了SQL和Python支持以及内置的可视化工具的独特组合。

• 具有笔记本界面的数据科学平台：Hex.tech的平台旨在满足需要在工作流中结合SQL和Python的数据科学家的需求。
• SQL和Python支持：在同一笔记本中连接SQL查询和Python代码。
• 内置数据可视化工具：Hex.tech提供简单的随插即用可视化工具，便于进行数据的简易视觉探索。

虽然图表单元功能令人印象深刻，但在更为互动的探索方面，它具有显著的局限性。

Hex.tech非常适合那些频繁使用SQL和Python的数据科学家，提供了一种针对这些需求的集成环境。

5. Deepnote

Deepnote对数据科学笔记本提供了一种现代化的诠释，配备了为实时协作和简易部署而设计的功能。

• 实时协作：与团队实时协作，实时查看彼此的更改。
• 版本控制集成：通过内置版本控制，更有效地管理笔记本的历史记录和协作。
• 简易的机器学习模型部署：直接从Deepnote部署模型，简化从开发到生产的过渡。

对于需要密切协作并迅速部署机器学习模型的团队来说，Deepnote是一个出色的选择。

6. Kaggle Notebooks

以数据科学竞赛而闻名的Kaggle，其笔记本环境与其平台紧密集成。

• 访问公用数据集：Kaggle Notebooks提供了方便访问大量公共数据集的功能。
• 社区驱动平台：通过探索丰富的社区发布的笔记本，从他人学习。
• 竞赛和学习资源：直接在笔记本环境中参加竞赛并访问教程。
• 支持pygwalker：可以在Kaggle Notebooks中使用pygwalker和其他流行的库。

Kaggle Notebooks是理想的选择，特别适合那些想学习、竞赛或探索公共数据集并最小化设置的人。

7. Azure Notebooks

Azure Notebooks是微软推出的基于云的Jupyter笔记本，提供与Azure服务的紧密集成。

• 微软的基于云的Jupyter笔记本：利用Azure云基础设施的强大功能，提供一种熟悉的Jupyter界面。
• 与Azure服务集成：轻松连接到Azure数据库、存储和机器学习服务。
• 免费的计算资源：Azure提供免费的资源，便于入门，为初学者提升了可及性。

Azure Notebooks对于已经投资于微软生态系统的用户来说，是一个优秀的选择，但Azure平台对用户来说非常复杂。

8. Amazon SageMaker Studio

Amazon SageMaker Studio是一个用于机器学习的集成开发环境，旨在简化整个ML生命周期。

• 用于ML的集成开发环境：SageMaker Studio提供一个全面的环境，用于开发、训练和部署ML模型。
• 用户体验差：与其他AWS产品类似，Amazon SageMaker Studio缺乏对用户友好的关注。对于小型团队来说，可能不是理想的选择。
• 内置模型训练和部署工具：SageMaker Studio简化了大规模训练和部署机器学习模型的过程。

对于已经使用AWS的企业来说，SageMaker Studio是一个显而易见的选择，提供了与其他AWS服务的深度集成。然而，对于小团队来说，可能不值得投入。

9. Snowflake Notebooks

以其云数据平台闻名的Snowflake，推出了新的笔记本功能，使用户可以直接与存储在Snowflake中的数据进行交互。

• 可以直接与Snowflake中的数据交互：直接在Snowflake环境中运行SQL查询和Python代码。
• 支持SQL、Python和Markdown：笔记本支持多种语言，使之在不同任务中具有多功能性。
• 可以与Streamlit一起使用：在笔记本单元格中嵌入Streamlit应用以创建交互式仪表板。
• 问题：包的限制：用户不能安装其他Python包或使用Conda，这可能会有一些限制。

Snowflake笔记本非常适合那些在Snowflake生态系统中工作较多的用户，但包安装限制可能对某些用户造成困扰。

10. Zeppelin

Zeppelin是一款支持多种解释器的开源笔记本，是数据科学家多功能工具的优秀选择。

• 支持多种解释器：Zeppelin支持SQL、Scala、Python等，使其成为多语言项目中的灵活选择。
• 内置的可视化选项：Zeppelin包含多种可视化工具，帮助用户直观地探索数据。
• 与大数据工具的集成：Zeppelin与Hadoop和Spark等大数据工具集成良好，非常适合大规模数据处理。

Zeppelin对于需要多语言环境和大数据处理能力，尤其是在开源项目中的用户来说，是一个不错的选择。

关键特性对比

在选择数据科学笔记本时，考虑以下关键特性：

• 易用性：界面有多直观？设置和入门有多容易？
• 协作能力：笔记本是否支持实时协作？它与版本控制系统的集成程度如何？
• 与数据源和工具的集成：你是否可以轻松连接到数据库、云服务或工作流程中的其他工具？
• 计算资源的可用性：笔记本是否提供访问GPU、TPU或大内存实例以用于重度计算？
• 可视化功能：内置的可视化工具有多么强大和灵活？
• 对不同编程语言的支持：笔记本是否支持你工作中所需的编程语言？
• 成本和定价模式：使用笔记本的成本是多少，是否与您的预算相符？

根据提供的文章和额外的信息，以下是2024年十大数据科学笔记本软件的对比表。这张表旨在帮助你决定哪种笔记本软件最适合你的需求。

2024年十大数据科学笔记本对比表

结论

在2024年，数据科学笔记本继续在数据科学家和工程师的工作流中扮演关键角色。可供选择的选项从基于云的解决方案如Google Colab和Azure Notebooks到更为专业的环境如Databricks和Snowflake Notebooks，它们种类繁多。 根据你的具体需求做出选择， 无论是优先考虑协作，计算能力，还是在你现有工具中的集成， 这份榜单中都有一个适合你的笔记本工具，帮助你在数据科学项目中取得成功。