Top 7 Carnets de Notes Cloud Gratuits pour la Science des Données

Top 7 Carnets de Notes Cloud Gratuits pour la Science des Données en 2021

 

Les notebooks Cloud sont devenus la norme ces jours-ci pour les data scientists et les analystes afin d’exécuter leur code et générer des rapports analytiques. Les notebooks Cloud fournissent une interface basée sur un navigateur pour écrire et exécuter du code sans avoir besoin d’installer quoi que ce soit localement. De plus, du matériel de pointe est accessible pour accélérer la recherche et le développement de l’apprentissage automatique.

Les plateformes de notebooks Cloud offrent bien plus que de la puissance de calcul gratuite et des environnements pré-construits. Elles offrent également des intégrations d’outils tiers, des collaborations et des options de publication. Dans ce blog, nous explorerons les sept meilleurs notebooks Cloud et leurs meilleures fonctionnalités. L’utilisation de ces fonctionnalités peut améliorer votre pile de développement en science des données actuelle.

 

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1. Deepnote

 

Deepnote est en tête maintenant. Pourquoi ? Récemment, ils ont introduit de nouvelles fonctionnalités qui simplifieront votre expérience de développement. J’aime la plateforme, l’équipe et la communauté. De plus, je l’utilise pour chaque projet de science des données et d’apprentissage automatique. 

Vous pouvez démarrer une machine en moins d’une minute et bénéficier d’un environnement de développement pré-construit. Il prend également en charge tous les types de langages de programmation, et vous pouvez créer votre propre environnement en utilisant Docker Hub.

Je vous recommande vivement de créer un compte et de le tester vous-même. Il est devenu plus facile même pour les professionnels non techniques d’écrire et de déboguer le code en utilisant la fonctionnalité d’IA de Deepnote. 

 

 

2. Kaggle

 

Avec Deepnote, Kaggle a également introduit de nouvelles fonctionnalités cette année. Par exemple, ils ajoutent de nouvelles GPU de haut niveau, des exécutions programmées, des onglets dédiés aux modèles et un chargement rapide du jeu de données. La seule chose qu’ils doivent rattraper est la collaboration en direct et les commentaires. 

Avec Kaggle, vous obtenez des CPU, des GPU et des TPU de haut niveau gratuitement. De plus, vous bénéficiez d’un stockage gratuit, d’un accès à des jeux de données et à du code open source, d’intégrations Google Cloud et de la gestion des versions. 

C’est ma plateforme de prédilection lorsque je participe à une compétition ou que j’expérimente avec des modèles d’apprentissage profond. 

Encore une fois, je recommande vivement Kaggle en raison de sa communauté solide et de son matériel de haut niveau pour vos projets d’IA. 

 

 

3. Hex

 

Hex est maintenant disponible pour le public, et c’est l’option populaire pour vos tâches de science des données et d’analyse. Il offre une fonctionnalité similaire à Deepnote, mais en raison du chargement lent de l’environnement et de l’exécution du code, je l’ai classé troisième. Il est également limité à bien des égards. 

Hex est un environnement de travail moderne qui vise à rendre le travail avec des données plus simple et plus collaboratif. Il permet aux utilisateurs de se connecter à une variété de sources de données, y compris des bases de données, du stockage Cloud et des interfaces de programmation. Une fois les données connectées, les utilisateurs peuvent les analyser à l’aide de SQL ou Python directement dans des notebooks interactifs. 

 

 

4. Noteable

 

J’ai découvert Noteable lorsqu’il a été introduit en tant que plugin ChatGPT. Avant cela, je ne savais pas qu’il existait. C’est simple, rapide et propose toutes sortes de fonctionnalités. 

Cette plateforme offre une connexion aux données, un chargement, une gestion des versions, une publication de notebooks, une collaboration en direct et un chargement rapide de l’environnement. La meilleure partie de cette plateforme est son design minimaliste. De plus, vous pouvez le connecter à ChatGPT pour générer et exécuter du code avec des sorties. Cette fonctionnalité le rend très précieux dans la catégorie des notebooks.

 

 

5. Google Colab

 

Google Colab est le même ancien bloc-notes cloud que nous aimons et chérissons. Nous les utilisons pour exécuter notre code d’apprentissage approfondi, et parfois, c’est un outil excellent et pratique. Les choses ont changé au fil des ans car ils limitent le niveau gratuit et se concentrent sur des options payantes. 

À part l’accès facile à un GPU gratuit et des temps de chargement rapides, il y a peu à dire sur Google Colab. Ce n’est pas une plateforme complète de science des données que vous souhaitez utiliser au quotidien. 

 

 

6. Naas

 

Naas est connu pour ses modèles de données pour tous les types de problèmes. Cette plateforme offre une solution à faible code pour créer des produits de données puissants en combinant l’automatisation, l’analyse et l’IA.

Il dispose de calculs et de fonctionnalités limités. Il fournit chaque mois un crédit gratuit pour exécuter et exécuter du code. Mis à part cela, c’est le JupyterLab sur le cloud.  

 

 

7. Datalore

 

JetBrains Datalore est similaire à Noteable, mais il est lent et manque de certaines fonctionnalités clés. Vous êtes également limité par le calcul. Avant, j’exécutais mon code sur Datalore, mais depuis son lancement, il n’y a pas eu beaucoup d’améliorations ou de modifications apportées à la plateforme. Il semble que JetBrains l’ait oublié. 

Il possède certaines fonctionnalités que vous pouvez obtenir dans Deepnote, mais l’interface utilisateur est déroutante pour tout débutant qui essaie de s’y habituer. La seule bonne partie, c’est qu’elle offre un stockage et un calcul gratuits. 

 Image par l’auteur

 

Conclusion

 

En conclusion, les cahiers cloud sont devenus des outils essentiels pour les scientifiques des données et les analystes pour réaliser efficacement leur travail. Les meilleures options offrent une grande valeur avec des GPU gratuits, une configuration facile, des fonctionnalités de collaboration et des intégrations avec d’autres services. Deepnote se démarque comme l’option la plus complète, avec son chargement rapide de l’environnement, son assistance en IA, sa collaboration en direct et ses capacités de publication. 

Kaggle est excellent pour travailler avec l’apprentissage approfondi grâce à son accès à du matériel de haute qualité. Hex et Noteable offrent des interfaces modernes et des intégrations telles que ChatGPT. Bien que Google Colab et d’autres aient leurs utilisations spécifiques, Deepnote semble être en tête du peloton avec sa focalisation sur le flux de travail complet de la science des données. Quelle que soit la plateforme que vous choisissez, les cahiers cloud amélioreront sans aucun doute vos projets de science des données et votre capacité à en tirer des informations.  Abid Ali Awan (@1abidaliawan) est un professionnel certifié de la science des données qui aime construire des modèles d’apprentissage automatique. Actuellement, il se concentre sur la création de contenu et l’écriture de blogs techniques sur les technologies d’apprentissage automatique et de science des données. Abid est titulaire d’une maîtrise en gestion de la technologie et d’un baccalauréat en ingénierie des télécommunications. Sa vision est de construire un produit d’IA en utilisant un réseau neuronal graphique pour les étudiants luttant contre les problèmes de santé mentale. 

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