Top 7 Quaderni Cloud Gratuiti per Data Science

I Migliori 7 Quaderni Cloud Gratuiti per Data Science

 

I quaderni cloud sono diventati la norma in questi giorni per gli scienziati dei dati e gli analisti per eseguire il proprio codice e generare rapporti analitici. I quaderni cloud forniscono un’interfaccia basata sul browser per scrivere ed eseguire il codice senza la necessità di installare nulla localmente. Inoltre, è possibile accedere a hardware di fascia alta per accelerare la ricerca e lo sviluppo dell’apprendimento automatico.

Le piattaforme di quaderni cloud offrono più di semplice calcolo gratuito e ambienti predefiniti. Offrono anche integrazioni con strumenti di terze parti, collaborazioni e opzioni di pubblicazione. In questo blog, esploreremo i sette migliori quaderni cloud e le loro migliori caratteristiche. Utilizzando queste funzionalità è possibile migliorare il proprio stack di sviluppo della scienza dei dati.

 

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1. Deepnote

 

Deepnote è al primo posto ora. Perché? Di recente, hanno introdotto nuove funzionalità che semplificheranno la tua esperienza di sviluppo. Amo la piattaforma, il team e la comunità. Inoltre, lo uso per ogni progetto di scienza dei dati e apprendimento automatico. 

Puoi avviare una macchina in meno di un minuto e beneficiare di un ambiente di sviluppo predefinito. Supporta anche tutti i tipi di linguaggi di programmazione e puoi creare il tuo ambiente utilizzando Docker Hub.

Consiglio vivamente di creare un account e provarlo tu stesso. È diventato più facile anche per i professionisti non tecnici scrivere e debuggare il codice utilizzando la funzione di intelligenza artificiale di Deepnote. 

 

 

2. Kaggle

 

Con Deepnote, Kaggle ha anche introdotto nuove funzionalità quest’anno. Ad esempio, stanno aggiungendo nuove GPU di fascia alta, programmazione degli eseguibili, schede dedicate per i modelli e caricamento rapido dei dataset. L’unica cosa su cui devono recuperare è la collaborazione in tempo reale e i commenti. 

Con Kaggle, ottieni CPU, GPU e TPU di fascia alta gratuitamente. Inoltre, ottieni archiviazione gratuita, accesso a dataset e codice open-source, integrazioni con Google Cloud e versioning. 

È la mia piattaforma di riferimento quando partecipo a una competizione o faccio esperimenti con modelli di deep learning. 

Di nuovo, consiglio vivamente Kaggle per la sua forte comunità e l’hardware di fascia alta per i tuoi progetti di intelligenza artificiale. 

 

 

3. Hex

 

Hex è ora disponibile per il pubblico ed è l’opzione popolare per le tue attività di scienza dei dati e analisi. Fornisce una funzionalità simile a Deepnote, ma a causa del lento caricamento dell’ambiente e dell’esecuzione del codice, l’ho classificato al terzo posto. È anche limitato in molti modi. 

Hex è un moderno Data Workspace che mira a rendere più facile e collaborativo lavorare con i dati. Consente agli utenti di connettersi a una varietà di fonti di dati, tra cui database, archiviazione cloud e API. Una volta connessi i dati, gli utenti possono analizzarli utilizzando SQL o Python direttamente all’interno di quaderni interattivi. 

 

 

4. Noteable

 

Sono venuto a conoscenza di Noteable quando è stato presentato come plugin di ChatGPT. Prima di allora, non sapevo nemmeno che esistesse. È semplice, veloce e dotato di tutte le tipologie di funzionalità. 

Questa piattaforma fornisce connessione dati, caricamento, versioning, pubblicazione di quaderni, collaborazione in tempo reale e caricamento rapido dell’ambiente. Il punto forte di questa piattaforma è il suo design minimalista. Inoltre, puoi connetterlo a ChatGPT per generare ed eseguire codice con output. Questa funzionalità lo rende estremamente prezioso nella categoria dei quaderni.

 

 

5. Google Colab

 

Google Colab è il solito quaderno cloud che amiamo e apprezziamo. Li usiamo per eseguire il nostro codice di deep learning, e talvolta è un ottimo strumento comodo. Nel corso degli anni le cose sono cambiate poiché hanno limitato la versione gratuita e si sono concentrati sulle opzioni a pagamento. 

Oltre all’accesso facile alle GPU gratuite e al rapido tempo di caricamento, Google Colab ha poco altro. Non è una piattaforma completa di data science che si desidera utilizzare ogni giorno. 

 

 

6. Naas

 

Naas è conosciuto per i suoi modelli di dati per tutti i tipi di problemi. Questa piattaforma offre una soluzione a bassa codifica per creare potenti prodotti dati combinando automazione, analytics e AI.

Ha limitazioni in termini di calcolo e funzionalità. Offre un credito gratuito ogni mese per eseguire e utilizzare il codice. A parte questo, è il JupyterLab nel cloud.  

 

 

7. Datalore

 

JetBrains Datalore è simile a Noteable, ma è lento e manca di alcune funzionalità chiave. Siete anche limitati dal calcolo. Ho usato per eseguire il mio codice su Datalore, ma da quando è stato lanciato, non ci sono state molte migliorie o cambiamenti alla piattaforma. Sembra che JetBrains se ne sia dimenticato. 

Ha alcune funzionalità che si possono trovare in Deepnote, ma l’interfaccia utente è confusa per qualsiasi principiante che cerca di abituarsi ad essa. L’unico punto positivo è che offre memorizzazione e calcolo gratuiti. 

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Conclusione

 

In conclusione, i quaderni cloud sono diventati strumenti essenziali per i data scientist e gli analisti per svolgere efficientemente il loro lavoro. Le migliori opzioni offrono un grande valore con GPU gratuite, facile configurazione, funzionalità di collaborazione e integrazioni con altri servizi. Deepnote spicca come l’opzione più completa, con il suo rapido caricamento dell’ambiente, assistenza AI, collaborazione in tempo reale e capacità di pubblicazione. 

Kaggle è ottimo per lavorare con il deep learning data l’accesso all’hardware di alto livello. Hex e Noteable offrono interfacce moderne e integrazioni come ChatGPT. Mentre Google Colab e altri hanno il loro uso specifico, Deepnote sembra essere in testa con la sua attenzione al flusso di lavoro completo della data science end-to-end. Qualunque piattaforma si scelga, i quaderni cloud miglioreranno indubitabilmente i progetti di data science e la capacità di estrarre informazioni.  Abid Ali Awan (@1abidaliawan) è un professionista certificato in data science che ama creare modelli di machine learning. Attualmente, si sta concentrando sulla creazione di contenuti e sulla scrittura di blog tecnici su tecnologie di machine learning e data science. Abid possiede una laurea magistrale in Technology Management e una laurea in Ingegneria delle Telecomunicazioni. La sua visione è quella di costruire un prodotto AI utilizzando una rete neurale a grafo per gli studenti che lottano con disturbi mentali.