Для тех кто работает с данными постоянно, выбирает инструменты для экспериментов, создает методологии и исполняемые статьи (executive papers) подборка инструментов для автоматизации работы:
Проекты с открытым кодом:
- Jupyter Notebook и JupyterLab [1] - стандарт де-факто, используется в большинстве проектов
- Apache Zeppelin [2] - система записных книжек с поддержкой SQL и Scala, с открытым кодом
- BeakerX [3] - расширения для Jupyter Notebook с дополнительными возможностями, такими как интерактивными таблицами
- Polynote [4] - платформа для записных книжек на Scala от Netflix
- Elyra [5] - расширения для Jupyter Notebook для работа с AI
Внутри редакторов кода
- Pycharm [6] - поддерживает Jupyter Notebook прямо в среде разработки. Коммерческий
- Hydrogen [7] - поддержка Jupyter Notebook внутри редактора Atom. Открытый и бесплатный
Облачные коммерческие продукты:
- DeepNote [8] - коммерческий продукт совместимый с Jupyter
- franchise [9] - облачные записные книжки для работы с SQL
- Starboard [10] - записные книжки с поддержкой Markdown, Latex, Javascript и Python. Стартап
- Google Colab [11] - облачные записные книжки на базе Jupyter от Google
- Microsoft Azure Notebooks [12] - облачные записные книжки на базе Jupyter от Microsoft
- Wolfram Notebooks [13] - специализированные научные блокноты на базе языка Wolfram
Корпоративные продукты:
- DataIku [14] - комплексный продукт организации работы data scientist'ов
Список наверняка неполный и его ещё не раз можно пополнять.
Ссылки:
[1]
http://jupyter.org[2]
https://zeppelin.apache.org/[3]
http://beakerx.com/[4]
https://polynote.org[5]
https://elyra.readthedocs.io/en/latest/[6]
https://www.jetbrains.com/help/pycharm/jupyter-notebook-support.html[7]
https://nteract.io/atom[8]
https://deepnote.com[9]
https://franchise.cloud/[10]
https://starboard.gg[11]
https://colab.research.google.com[12]
https://notebooks.azure.com/[13]
https://www.wolfram.com/notebooks/[14]
http://dataiku.com/#datascience #tools
