Phenquestions
Bien que Jupyter Notebook soit différent et unique, et bien que ces fonctionnalités puissent plaire à certaines personnes, d'autres peuvent avoir du mal à travailler avec Jupyter Notebook. E.g., si vous êtes un développeur qui préfère les tests, vous ne trouverez peut-être pas Jupyter Notebook selon vos goûts.
De même, le flux de travail non linéaire peut ne pas convenir à tout le monde. Donc, si vous recherchez des alternatives à Jupyter Notebook, lisez à l'avance!
Voici une liste des meilleures alternatives Jupyter Notebook.
PyCharme
PyCharm est un IDE développé par JetBrain, principalement utilisé pour la programmation python. Il n'est pas limité à Python uniquement car il prend également en charge le développement Web. Vous pouvez écrire et compiler Angular JS, Javascript, CSS et HTML. Il prend également en charge certains langages de base de données comme MySQL.
En plus de cela, il prend également en charge Python interactif, tout comme Jupyter Notebook. Il offre de nombreuses fonctionnalités par rapport à Jupyter Notebook. L'une de ses principales caractéristiques est qu'il dispose d'un excellent débogueur avec interface graphique. Un inconvénient majeur est que la plupart des fonctionnalités, y compris le débogueur, sont proposées pour les versions professionnelles. Il n'a pas une bonne version communautaire.
Vous devrez donc payer pour obtenir la version sous licence, ou si vous êtes étudiant et que vous avez une adresse e-mail universitaire, vous pouvez vous inscrire à JetBrains en utilisant cette adresse e-mail et obtenir une licence professionnelle PyCharm gratuite jusqu'à l'obtention de votre diplôme.
Apache Zeppelin
Apache Zeppelin est un outil Web open source pour l'analyse de données. Zeppelin Notebook est un notebook polyvalent qui peut gérer tous vos besoins d'analyse, de la visualisation des données et de la collaboration à la découverte de données, l'ingestion de données et l'analyse de données.
RStudio
R est lentement devenu le principal ou l'un des principaux langages utilisés pour l'analyse statistique. Il est principalement utilisé aux côtés de Python en science des données. RStudio est un IDE spécifiquement pour le langage R. Il cherche à fournir un support à d'autres langues à l'avenir. Bien qu'il ne prenne en charge que R, il offre de nombreuses fonctionnalités telles que la mise en évidence du texte, etc.
IDE de rodéo
Si vous êtes un data scientist qui préfère travailler exclusivement avec Python, alors Rodeo IDE est peut-être le logiciel qu'il vous faut. C'est un IDE léger et simple mais qui contient un ensemble fantastique de fonctionnalités. Vous pouvez utiliser la complétion de tabulation à la fois dans la console et dans l'éditeur de texte pour rechercher des modules. Les fichiers ou les scripts s'ouvrent directement dans l'éditeur.
Vous pouvez afficher les variables, les tables, les blocs de données et les listes dans l'onglet environnement. Les images et les tracés sont accessibles dans l'onglet tracés. Vous pouvez également développer et enregistrer des parcelles individuelles. Outre les fonctionnalités, Rodeo IDE offre également une flexibilité. Vous pouvez changer la taille de la police et le thème selon vos envies : votre répertoire de travail et chemin python.
Rodeo prend également en charge les raccourcis clavier vim et emacs. Il existe de nombreux raccourcis clavier pour accélérer votre flux de travail. Vous pouvez configurer votre profil Rodeo où vous pouvez répertorier les informations d'identification de la base de données, les instructions d'importation et les fonctions d'assistance ; ceux-ci sont utiles, mais les gens ont tendance à les oublier facilement. Tous ces éléments sont accessibles à tous les nouveaux scripts que vous écrivez.
Google Colab
Si vous êtes un spécialiste de l'apprentissage automatique ou si vous êtes généralement intéressé par l'apprentissage automatique, alors Google Colab est peut-être fait pour vous. Google Colab est un carnet Jupyter en ligne. Maintenant, si c'est comme Jupyter Notebook, alors pourquoi changer? Ce qui suit est la principale raison pour laquelle vous pourriez être obligé de changer que cela vous plaise ou non.
L'un des obstacles les plus courants, lorsque vous entrez dans le domaine de l'apprentissage automatique, est la configuration matérielle requise. Donc, ce que je veux dire par là, c'est que dans l'apprentissage automatique, vous devez modéliser en utilisant une quantité importante de données pour un temps spécifique. Cette formation demande beaucoup de calculs. Habituellement, lorsque vous vous entraînez, votre processeur est utilisé, mais l'entraînement avec le processeur est très lent et peut chauffer votre ordinateur portable ; c'est là qu'intervient Cuda.
Cuda est une boîte à outils créée par Nvidia qui vous permet d'effectuer les calculs sur votre GPU plutôt que sur votre CPU. La formation du GPU accélère considérablement le processus. Maintenant, un autre problème principal est que si vous avez un GPU AMD, alors Cuda n'est pas pour vous car Cuda n'est pas pour AMD.; c'est là que Google Colab entre en jeu et sauve la mise.
Il fournit un GPU gratuit et un TPU gratuit.
En plus de cela, il a également beaucoup de fonctionnalités. La synchronisation se fait sans effort et vous pouvez importer vos scripts assez facilement. En plus de cela, toutes les bibliothèques sont pré-installées, il vous suffit donc d'écrire une fonction d'importation pour commencer à les utiliser.
Conclusion
Jupyter Notebook est un excellent logiciel, mais pour une raison ou une autre - si ce n'est pas votre type, il existe de nombreux bons logiciels qui peuvent vous fournir de nombreuses fonctionnalités et fonctionnalités. Certains peuvent être payants comme PyCharm, tandis que d'autres peuvent être gratuits comme Google Colab. Chaque logiciel a ses avantages et ses inconvénients. Choisissez celui qui est le plus compatible avec vous et correspond à vos besoins.
