Топ 7 бесплатных облачных блокнотов для науки о данных

Tоп 7 бесплатных облачных сервисов для работы с данными

 

Облачные блокноты стали нормой для сегодняшних дата-ученых и аналитиков, позволяя запускать свой код и создавать аналитические отчеты. Облачные блокноты предоставляют интерфейс на основе браузера для написания и выполнения кода без необходимости установки чего-либо на локальную машину. Кроме того, доступны высокопроизводительные вычислительные ресурсы для ускорения исследований и разработки в области машинного обучения.

Облачные блокноты предоставляют не только бесплатные вычислительные ресурсы и предустановленные среды. Они также предлагают интеграцию сторонних инструментов, возможность совместной работы и публикации результатов. В этом блоге мы рассмотрим семь лучших облачных блокнотов и их особенности. Использование этих функций может улучшить вашу текущую разработку в области дата-науки.

 

1. Deepnote

 

Deepnote сейчас на первом месте. Почему? Недавно они представили новые функции, которые упростят ваш опыт разработки. Мне нравится платформа, команда и сообщество. Кроме того, я использую ее для всех проектов в области дата-науки и машинного обучения. 

Вы можете запустить машину менее чем за минуту и воспользоваться предустановленной средой разработки. Deepnote также поддерживает все виды языков программирования, и вы можете создавать собственную среду с помощью Docker Hub.

Я настоятельно рекомендую вам создать учетную запись и попробовать это самостоятельно. Теперь даже непрофессиональным специалистам без технических навыков стало проще писать и отлаживать код с использованием функции искусственного интеллекта Deepnote. 

 

 

2. Kaggle

 

Вместе с Deepnote Kaggle также представил в этом году новые функции. Например, добавлена поддержка новых мощных видеокарт, планирование запуска, отдельные вкладки для моделей и быстрая загрузка набора данных. Единственное, в чем им нужно догнать, это возможность совместной работы и комментирования. 

С помощью Kaggle вы получаете высокопроизводительные процессоры, графические процессоры и электронейронные процессоры бесплатно. Кроме того, вы получаете бесплатное хранилище, доступ к открытым наборам данных и коду, интеграцию с Google Cloud и систему контроля версий. 

Это моя основная платформа, когда я участвую в соревнованиях или экспериментирую с моделями глубокого обучения. 

Еще раз, я настоятельно рекомендую Kaggle из-за его сильного сообщества и высокопроизводительного оборудования для ваших проектов в области искусственного интеллекта. 

 

 

3. Hex

 

Hex теперь доступен для публики и является популярным выбором для задач в области дата-науки и аналитики. Он обеспечивает функциональность, сходную с Deepnote, но из-за медленной загрузки среды и выполнения кода я поместил его на третье место. Он также ограничен во многих отношениях. 

Hex – это современное рабочее пространство для работы с данными, которое ставит своей целью упрощение и совместную работу с данными. Пользователи могут подключаться к различным источникам данных, включая базы данных, облачное хранилище и API. После подключения данных пользователи могут анализировать их с помощью SQL или Python непосредственно в интерактивных блокнотах. 

 

 

4. Noteable

 

Я узнал о Noteable, когда он был представлен в качестве плагина для ChatGPT. До этого я не знал о его существовании. Это простая, быстрая платформа с множеством полезных функций. 

Эта платформа предоставляет подключение к данным, их загрузку, систему контроля версий, публикацию блокнотов, возможность совместной работы в режиме реального времени и быструю загрузку среды. Самое лучшее в этой платформе – ее минималистичный дизайн. Кроме того, вы можете связать ее с ChatGPT для генерации и выполнения кода с выводами. Эта функция делает ее очень ценной в категории блокнотов.

 

 

5. Google Colab

“`html

Google Colab – это тот же добрый облачный блокнот, которым мы любим пользоваться. Мы используем его для запуска нашего кода глубокого обучения, и иногда это отличный и удобный инструмент. В течение многих лет ситуация изменилась, поскольку они ограничили бесплатный тариф и сосредоточились на платных вариантах.

Помимо удобного доступа к бесплатному GPU и быстрой загрузке, в Google Colab мало чего есть. Это не полноценная платформа для науки о данных, которую вы хотели бы использовать каждый день.

6. Naas

Naas известна своими шаблонами данных для разных типов проблем. Эта платформа предлагает low-code решение для создания мощных продуктов данных путем сочетания автоматизации, аналитики и ИИ.

Она имеет ограниченные возможности вычислений и функций. Она также предоставляет бесплатные кредиты каждый месяц, чтобы вы могли выполнять код. За исключением этого, это просто JupyterLab в облаке.

7. Datalore

JetBrains Datalore похож на Noteable, но он медленный и не имеет некоторых ключевых функций. Вы также ограничены вычислительными мощностями. Раньше я запускал свой код на Datalore, но с момента его запуска платформа практически не претерпевала улучшений или изменений. Кажется, JetBrains забыли о ней.

У Datalore есть некоторые функции, которые вы можете найти в Deepnote, но интерфейс запутан для начинающих. Единственный хороший момент – это предоставление бесплатного хранилища и вычислительных мощностей.

Изображение от автора

Заключение

В конце концов, облачные блокноты стали неотъемлемыми инструментами для работы данных ученых и аналитиков. Лучшие варианты предлагают отличную стоимость с бесплатными GPU, простой установкой, функциями совместной работы и интеграцией с другими службами. Deepnote является наиболее полнофункциональным вариантом, с быстрой загрузкой окружения, помощью ИИ, совместной работой в реальном времени и возможностью публикации.

Kaggle отлично подходит для работы с глубоким обучением благодаря доступу к оборудованию высокого уровня. Hex и Noteable предлагают современные интерфейсы и интеграции, такие как ChatGPT. В то время как Google Colab и другие имеют свои узкоспециализированные применения, Deepnote кажется ведущим вариантом с акцентом на комплексный рабочий процесс для науки о данных. Какую бы платформу вы ни выбрали, облачные блокноты безусловно улучшат ваши проекты по анализу данных и возможность выводить новые идеи. Abid Ali Awan (@1abidaliawan) – сертифицированный профессиональный ученый по данным, который обожает создавать модели машинного обучения. В настоящее время он сосредоточен на создании контента и написании технических блогов о машинном обучении и технологиях анализа данных. Абид имеет степень магистра в управлении технологиями и степень бакалавра в инженерии телекоммуникаций. Его цель – создать продукт искусственного интеллекта с использованием графовых нейронных сетей для студентов, страдающих от психических расстройств.

“`