Jupyter Notebook ist eine Webanwendung, mit der du Computercode austauschen kannst. Hier erfährst du alles, was du über dieses Tool wissen musst, das bei Entwicklern sehr beliebt ist, aber auch in der Data Science nicht fehlen darf.
Jedes Programmierprojekt muss an einem bestimmten Punkt seines Fortschritts geteilt werden. Es ist möglich, den Quellcode zu teilen, aber dieses Format kann schwer zu verstehen sein.
Für eine bessere Lesbarkeit ist es am besten, wenn der Code von derselben Oberfläche aus betrachtet und ausgeführt werden kann. Auf diese Weise können die Ergebnisse von Änderungen am Code in Echtzeit wahrgenommen werden. Genau das bietet Jupyter Notebook.
Diese Webanwendung wurde entwickelt, um das Teilen von Programmierarbeiten und die Zusammenarbeit an Projekten zu vereinfachen. Sie ermöglicht es, Code, Kommentare, Multimediadateien und Visualisierungen in einem interaktiven Dokument, dem Notebook, zu kombinieren. Dieses Dokument kann geteilt, wiederverwendet und bearbeitet werden.
Was ist das Jupyter Notebook ?
Jupyter Notebook ist eine Open-Source-Webanwendung zum Erstellen und Weitergeben von Dokumenten, die Code, Gleichungen, Visualisierungen und erzählenden Text enthalten. Früher hieß es IPython Notebooks und ist eine webbasierte, interaktive Rechenumgebung zum Erstellen von Notebook-Dokumenten.
Je nach Kontext kann der Begriff Notebook verschiedene Entitäten bezeichnen. Es kann sich dabei um die Jupyter-Webanwendung, den Jupyter-Python-Webserver oder ein Jupyter-Dokument handeln. Das Jupyter-Projekt hat sich zum Ziel gesetzt, Open-Source-Software, offene Standards und Dienste für interaktives Computing in mehreren Dutzend Computersprachen zu schaffen.
Der Name „Jupyter“ ist eigentlich ein Akronym für Julia, Python und R. Diese Programmiersprachen waren die ersten Zielsetzungen der Jupyter-Anwendung, die mittlerweile eine Vielzahl von Sprachen unterstützt.
Jupiter wird für eine Vielzahl von Anwendungen eingesetzt: Datenbereinigung und -umwandlung, numerische Simulation, statistische Modellierung, Machine Learning, etc.
Was ist die Jupyter Notebook App?
Die Jupyter Notebook App ist eine Server-Client-Anwendung. Sie ermöglicht das Bearbeiten und Ausführen von Notebooks über einen Webbrowser. Diese Anwendung kann auf einem PC ohne Internetzugang ausgeführt werden oder auf einem entfernten Server installiert werden, auf den man über das Internet zugreifen kann.
Die beiden Hauptkomponenten dieser Anwendung sind die Kernel und das Dashboard. Ein Kernel ist ein Programm, das den Code des Benutzers ausführt und inspiziert. Die Jupyter Notebook App hat einen Kernel für Python-Code, aber es gibt auch Kernels für andere Programmiersprachen.
Das Dashboard der App zeigt die vom Benutzer erstellten Notebook-Dokumente an und ermöglicht es, sie erneut zu öffnen. Es kann auch verwendet werden, um die Kernel zu verwalten, einschließlich ihrer Aktivierung oder Deaktivierung.
Beginn der Nutzung von Jupyter Notebooks
Nach Abschluss der Installation kannst du mit der Nutzung von Jupyter Notebooks beginnen. Nachdem du den Befehl zum Öffnen benutzt hast, wird die Anwendung im Webbrowser unter der Adresse „http://localhost:8888“ geöffnet.
Deine Dateien werden auf der Registerkarte „Files“ gelagert. Die Prozessverfolgung kann im Reiter „Running“ eingesehen werden und auf das Parallel-Computing-Framework von IPython kann über den Reiter „Clusters“ zugegriffen werden.
Mit der Schaltfläche „Neu“ im Reiter „Files“ kannst du ganz einfach ein neues Notebook erstellen. Du kannst zwischen einer Textdatei, einem Ordner oder einem Terminal wählen. Eine Option ermöglicht es auch, ein Python 3-Notebook zu erstellen, vorausgesetzt, du hast diese Version von Python installiert.
Wie kann ich Jupyter Notebooks freigeben?
Es kann viele Gründe geben, warum du deine Notebooks mit anderen teilen möchtest. Das Ziel kann sein, mit Kollegen an einem Projekt zusammenzuarbeiten oder ein Data Science-Portfolio für zukünftige Vorstellungsgespräche zusammenzustellen.
Notebooks haben die Form von .JSON-Dokumenten, die Text, Quellcode, Multimediaelemente und Metadaten enthalten. Jedes Segment des Dokuments wird in einer Zelle gespeichert.
JSON-Dateien sollten am besten nicht geteilt werden. Als Alternative kannst du auf die Registerkarte „File“ der Anwendung gehen. Dort gibt es eine Option, mit der du das Notebook als HTML-, PDF-, Markdown-, reStructuredText-, Python-Skript- oder Notebook-Datei herunterladen kannst.
Mit dem Befehl „nbconvert“ kannst du eine Notebookdatei auch in ein anderes statisches Format wie HTML, PDF, LaTex, Markdown oder reStructuredText umwandeln. Du musst diesen Befehl nur importieren.
Jupyter Notebook und Data Science: Best Practices
Im Bereich der Data Science wird Jupyter Notebook häufig für die Zusammenarbeit an Projekten verwendet. Dieses Tool bietet wertvolle Unterstützung für Teams von Data Scientists. Es ist jedoch besser, einige Praktiken zu befolgen, um diese Vorteile optimal zu nutzen.
Zunächst einmal ist es besser, zwei Arten von Notebooks für ein Data-Science-Projekt zu verwenden: ein Labor-Notebook und ein „lieferbares“ Notebook. Nur das zweite Notebook wird vom gesamten Data Science-Team geteilt und bearbeitet.
Du kannst auch Tools zur Versionierungskontrolle wie Git oder Github verwenden. Dadurch wird es möglich, jede von den Teammitgliedern vorgenommene Änderung zu genehmigen oder abzulehnen. So kann jeder für sich arbeiten und das Ergebnis teilen.
Wenn dein Versionskontrollsystem keine Rendering-Fähigkeiten hat, ist es wichtig, die HTML-Datei zu teilen. Wende schließlich explizite Regeln für die Benennung von Dokumenten an. Dies hilft, Verwirrung zu vermeiden.
Wie lerne ich, Jupyter Notebooks zu verwenden?
Jupyter Notebooks ist sehr nützlich für jedes Computerprogrammierprojekt, insbesondere für die Data Science. Um zu lernen, wie man es benutzt, kannst du dich von den besten Notebooks inspirieren lassen.
Zu manchen Büchern gehört ein Notebook, wie z. B. das Python Data Science Handbook. Es gibt auch qualitativ hochwertige Tutorials im Internet, die über Plattformen wie YouTube kostenlos zugänglich sind.
Um die Beherrschung von Jupyter Notebook zu erlangen, kannst du die DataScientest-Schulungen wählen. Dieses Tool steht im Mittelpunkt unserer verschiedenen Programme, wie z. B. Data Scientist oder Data Analyst.
Am Ende dieser Kurse wirst du alle Fähigkeiten besitzen, die du brauchst, um ein Profi im Bereich Data Science zu werden. Unsere Studierenden erhalten einen von der Universität Mines ParisTech PSL Executive Education zertifizierten Titel, und 80 % der Alumni haben nach der Weiterbildung einen Job gefunden.
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Du weißt alles über das Jupyter Notebook. Hier erfährst du alles, was du über GitHub wissen musst.
