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Aunque Jupyter Notebook es diferente y único, y aunque estas características pueden resultar atractivas para algunas personas, a otras les puede resultar difícil trabajar con Jupyter Notebook. mi.gramo., Si es un desarrollador que prefiere las pruebas, es posible que no encuentre Jupyter Notebook de acuerdo con sus gustos.
Del mismo modo, el flujo de trabajo no lineal puede no ser para todos. Entonces, si está buscando alternativas de Jupyter Notebook, siga leyendo!
A continuación se muestra una lista de las mejores alternativas de Jupyter Notebook.
PyCharm
PyCharm es un IDE desarrollado por JetBrain, utilizado principalmente para la programación de Python. No se limita solo a Python, ya que también es compatible con 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 es compatible con Python interactivo, al igual que Jupyter Notebook. Proporciona muchas funciones en comparación con Jupyter Notebook. Una de sus principales características es que cuenta con un excelente depurador con GUI. Un inconveniente importante es que la mayoría de las funciones, 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 web de código abierto para el análisis de datos. Zeppelin Notebook es un portátil 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 principales lenguajes utilizados para el análisis estadístico. Se usa principalmente junto con Python en ciencia de datos. RStudio es un IDE específicamente para el lenguaje R. Busca brindar soporte a otros idiomas en el futuro. Aunque solo tiene soporte para R, ofrece muchas características y funcionalidades como resaltado de texto, etc.
IDE de rodeo
Si es un científico de datos que prefiere trabajar exclusivamente con Python, entonces Rodeo IDE podría ser el software para usted. Es un IDE liviano y simple, pero incluye un fantástico conjunto de características. Puede utilizar la función de tabulación tanto en la consola como en el editor de texto para buscar módulos. Los 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 gráficos en la pestaña de gráficos. También puede expandir y guardar parcelas individuales. Aparte de las funciones, Rodeo IDE también proporciona flexibilidad. Puede cambiar el tamaño de fuente y el tema de acuerdo a su gusto: su directorio de trabajo y ruta de Python.
Rodeo también tiene soporte para combinaciones de teclas vim y emacs. 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 la gente tiende a olvidarlos fácilmente. Todos estos son accesibles para cualquier nuevo script que escriba.
Google Colab
Si es un especialista en aprendizaje automático o, en general, tiene interés en aprender el aprendizaje automático, entonces Google Colab podría ser el indicado para usted. Google Colab es un cuaderno de Jupyter en línea. Ahora, si es como Jupyter Notebook, ¿por qué cambiar? La siguiente es la razón principal por la que podría verse obligado a cambiar, le guste 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, debes modelar usando una cantidad significativa de datos durante un tiempo específico. Esta formación 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 en juego Cuda.
Cuda es un conjunto de herramientas creado por Nvidia que le permite realizar los cálculos en su GPU en lugar de CPU. El entrenamiento de GPU acelera mucho el proceso. Ahora, otro problema principal es que si tienes una GPU AMD, entonces Cuda no es para ti como Cuda no es para AMD.; aquí es donde entra Google Colab y salva el día.
Proporciona GPU y TPU gratuitos.
Además de esto, también tiene muchas características. La sincronización es sencilla y puede importar sus scripts con bastante facilidad. Además de esto, todas las bibliotecas están preinstaladas, por lo que solo tienes que escribir una función de importación para comenzar a usarlas.
Conclusión
Jupyter Notebook es un software excelente, pero por una razón u otra: si no es su tipo, existen muchos buenos softwares que pueden proporcionarle muchas características y funcionalidades. Algunos pueden pagarse como PyCharm, mientras que otros pueden ser gratuitos como Google Colab. Cada software tiene sus pros y sus contras. Elija el que sea más compatible con usted y se adapte a sus necesidades.
