Lista de las mejores alternativas de cuaderno de Jupyter
Aunque el cuaderno de Jupyter es diferente y único, y aunque estas características pueden atraer a algunas personas, otras personas pueden tener dificultades para trabajar con Jupyter Notebook. mi.gramo., Si es un desarrollador que prefiere impulsado por las pruebas, entonces es posible que no encuentre el cuaderno de Jupyter de acuerdo con su gusto.
Del mismo modo, el flujo de trabajo no lineal puede no ser para todos. Entonces, si está buscando alternativas de cuaderno Jupyter, lea con anticipación!
El siguiente es una lista de las mejores alternativas de cuaderno de Jupyter.
Píchm
Pycharm es un IDE desarrollado por JetBrain, utilizado principalmente para la programación de Python. No se limita solo a Python, ya que también admite el desarrollo web. Puede escribir y compilar Angular JS, JavaScript, CSS y HTML. También es compatible con algunos lenguajes de bases de datos como mysql.
Además de esto, también admite Python interactivo, al igual que Jupyter Notebook. Proporciona muchas características en comparación con Jupyter Notebook. Una de sus características principales es que tiene un excelente depurador con GUI. Un inconveniente importante es que la mayoría de las características, incluido el depurador, se ofrecen para versiones profesionales. No tiene una buena versión comunitaria.
Por lo tanto, tendrá que pagar para obtener la versión con licencia, o si es un estudiante y tiene un correo electrónico de la universidad, puede registrarse en JetBrains usando ese correo electrónico y obtener una licencia profesional gratuita de Pycharm hasta que se gradúe.
Apache zeppelin
Apache Zeppelin es una herramienta basada en la web de código abierto para el análisis de datos. El cuaderno Zeppelin es un cuaderno multipropósito que puede manejar todas sus necesidades de análisis, desde la visualización de datos y la colaboración hasta el descubrimiento de datos, la ingestión de datos y el análisis de datos.
Rstudio
R se ha convertido lentamente en el principal o uno de los idiomas principales utilizados para el análisis estadístico. Se usa principalmente junto con Python en Data Science. Rstudio es un IDE específicamente para el lenguaje R. Está buscando brindar apoyo a otros idiomas en el futuro. Aunque solo tiene soporte para R, ofrece muchas características y funcionalidades como resaltar de texto, etc.
Rodeo IDE
Si usted es un científico de datos que prefiere trabajar exclusivamente utilizando Python, entonces Rodeo IDE podría ser el software para usted. Es un IDE liviano y simple, pero incluye un fantástico conjunto de características. Puede usar la finalización de la pestaña tanto en la consola como en el editor de texto para buscar módulos. Archivos o scripts se abren directamente en el editor.
Puede ver variables, tablas, marcos de datos y listas en la pestaña de entorno. Se puede acceder a imágenes y tramas en la pestaña PROTS. También puede expandir y guardar tramas individuales. Además de las características, Rodeo IDE también proporciona flexibilidad. Puede cambiar el tamaño de fuente y el tema de acuerdo con su gusto: su directorio de trabajo y su camino de Python.
Rodeo también cuenta con soporte para Vim y Emacs Keybindings. Hay muchos atajos de teclado para ayudar a acelerar su flujo de trabajo. Puede configurar su perfil de rodeo donde puede enumerar las credenciales de la base de datos, las declaraciones de importación y las funciones auxiliares; Estos son útiles, pero las personas tienden a olvidarlos fácilmente. Todos estos son accesibles para cualquier script nuevo que escriba.
Google Colab
Si usted es especialista en aprendizaje automático o en general tiene interés en aprender aprendizaje automático, entonces Google Colab podría ser el indicado para usted. Google Colab es un cuaderno Jupyter en línea. Ahora, si es como el cuaderno de Jupyter, entonces ¿por qué cambiar? La siguiente es la razón principal por la que podría verse obligado a cambiar si le gusta o no.
Uno de los obstáculos más comunes, cuando ingresa al campo del aprendizaje automático, son los requisitos de hardware. Entonces, lo que quiero decir con esto es que en el aprendizaje automático, debe modelar utilizando una cantidad significativa de datos durante un tiempo específico. Esta capacitación requiere muchos cálculos. Por lo general, cuando entrena, se usa su CPU, pero el entrenamiento con CPU es muy lento y puede calentar su computadora portátil; Aquí es donde entra Cuda.
CUDA es un kit de herramientas creado por NVIDIA que le permite realizar los cálculos de su GPU en lugar de CPU. El entrenamiento de GPU acelera el proceso por mucho. Ahora otro problema principal es que si tiene una GPU AMD, entonces CUDA no es para usted, ya que CUDA no es para AMD.; Aquí es donde entra Google Colab y guarda el día.
Proporciona GPU gratuita y TPU gratis.
Además de esto, también tiene muchas características. La sincronización es sin esfuerzo y puede importar sus scripts con bastante facilidad. Además de esto, todas las bibliotecas están preinstaladas, por lo que solo debe escribir una función de importación para comenzar a usarlas.
Conclusión
El cuaderno Jupyter es un software excelente, pero por una razón u otra: si no es su tipo, hay muchos buenos softwares que pueden proporcionarle muchas características y funcionalidades. Algunos se pueden pagar como Pycharm, mientras que otros pueden ser libres como Google Colab. Cada software tiene sus pros y contras. Elija el que sea más compatible con usted y coincida con sus necesidades.