12 최고의 협업 데이터 과학 노트북 [Jupyter Alternatives]

데이터 과학 팀의 협업 효율성을 높이는 데 도움이 되는 최고의 데이터 과학 노트북들을 소개합니다. 이러한 노트북들은 협업을 용이하게 하며, Jupyter 노트북의 훌륭한 대안이 될 수 있습니다.

이 가이드에서는 데이터 과학 프로젝트에서 전통적인 Jupyter 노트북을 사용하는 방법부터 시작하여 다양한 데이터 과학 노트북들을 살펴봅니다. 각 노트북의 주요 기능과 특징을 자세히 알아보겠습니다.

이제 본격적으로 시작해 보겠습니다.

데이터 과학을 위한 Jupyter 노트북

Jupyter 노트북은 데이터 과학 프로젝트에서 널리 사용되는 대화형 웹 기반 플랫폼입니다. Python, Scala, R과 같은 다양한 프로그래밍 언어용 커널을 제공하며, 여러 유용한 기능을 포함하고 있습니다.

Jupyter 노트북의 주요 기능은 다음과 같습니다.

수학 방정식, 서식 있는 텍스트, 다양한 미디어 추가 기능
데이터 수집, 정제, 분석 및 시각화 기능 지원
머신 러닝 모델 구축 및 해석 기능 제공

저희는 데이터 과학을 위한 Jupyter 노트북 활용 가이드도 준비했습니다. 이 가이드는 Jupyter 노트북의 기능을 안내하고, 작업 환경을 설정하는 데 도움이 될 것입니다.

하지만, 대규모 데이터 과학 프로젝트를 팀으로 진행하고 확장해야 할 경우, 다른 대안들을 고려해 보는 것이 좋습니다.

이제 Jupyter 노트북과 유사한 기능을 제공하면서도 협업을 촉진하고, 더 큰 유연성과 사용자 정의 기능을 제공하는 다른 데이터 과학 노트북들을 살펴보겠습니다.

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더 자세한 내용은 다음 섹션에서 알아보겠습니다.

Deepnote

Deepnote는 클라우드 기반의 Jupyter 노트북 환경으로, 데이터 과학 팀의 협업을 효과적으로 지원하도록 설계되었습니다.

Deepnote는 무료로 시작할 수 있으며, 개인적으로 데이터 과학 포트폴리오를 구축하거나 팀 구성원으로 협력하여 작업할 수 있습니다.

다음은 Deepnote의 주요 기능 목록입니다.

BigQuery, Snowflake 및 PostgreSQL의 SQL을 사용하여 데이터 쿼리 기능 제공
동일한 노트북 인터페이스에서 SQL 및 Python 코드 사용 가능
Python, Julia, R과 같은 인기 있는 프로그래밍 언어 지원
PyTorch 및 TensorFlow와 같은 딥 러닝 프레임워크 지원
사용자 정의 환경 생성 또는 DockerHub에서 환경 가져오기를 통해 팀 전체의 일관성 보장

Apache Zeppelin

Apache Zeppelin은 웹 브라우저에서 대화형 및 협업 데이터 분석을 수행할 수 있는 웹 기반 노트북입니다. 특히 팀 단위로 빅데이터 분석을 수행하는 데 적합합니다.

Apache Zeppelin 노트북의 주요 특징은 다음과 같습니다.

데이터 과학 파이프라인의 모든 단계에서 사용 가능한 다목적 노트북
Python, SQL, R, Shell, Apache Spark 및 Apache Flink와 같은 다양한 언어 및 프레임워크 지원
빅 데이터 분석을 위한 내장 Apache Spark 통합
동적인 입력 양식 생성 기능 제공

Mode Notebooks

Mode Notebooks는 Mode Analytics의 대표 제품으로, 데이터 스토리텔링의 모범 사례를 준수하면서 팀 간 협업을 지원합니다.

대부분의 데이터 과학 프로젝트에서 데이터 수집 단계에는 데이터베이스 쿼리가 필수적입니다. Mode Notebooks를 사용하면 SQL을 통해 연결된 데이터 소스에서 데이터를 직접 쿼리할 수 있습니다.

데이터 과학을 위한 Mode Notebooks

Mode Notebooks의 주요 기능은 다음과 같습니다.

데이터베이스에 SQL 쿼리 작성 기능 제공
가져온 데이터를 활용한 데이터 분석 수행
기존 분석 결과를 Mode Notebooks를 사용하여 확장
Python 및 R 기반의 공유 가능한 노트북 생성

요약하자면, Mode Notebooks는 SQL 쿼리 작성으로 시작하는 워크플로에 최적의 선택입니다. Python 및 R을 사용하여 분석을 확장할 수 있습니다.

JetBrains Datalore

JetBrains의 Datalore는 팀의 데이터 과학 요구 사항을 충족하는 강력한 Jupyter 노트북 환경을 제공합니다.

개발 측면에서 Datalore는 지능형 코드 편집기와 코드 자동 완성 기능을 제공합니다. 또한 팀은 다양한 데이터 소스를 이용하여 작업할 수 있으며, 협업 및 보고를 위한 추가 기능도 제공합니다.

JetBrains Datalore 노트북

Datalore의 주요 기능은 다음과 같습니다.

Python, Scala, SQL 등의 프로그래밍 언어 환경 제공
다양한 데이터 소스 활용 및 클라우드에 데이터 및 파일 업로드
노트북 환경 내에서 S3 버킷 마운트
작업 공간에서 팀 작업 보고 및 구성
이전 버전으로 복구 가능한 체크포인트 추가
팀 구성원 간 실시간 협업 기능
소셜 미디어, 인터랙티브 플롯, 게시 등에 Datalore 셀 포함

Google Colab

Google Colab은 Google Research에서 제공하는 웹 기반 Jupyter 노트북 환경으로, 무료 Google 계정으로 브라우저에서 접근할 수 있습니다. 데이터 과학 애호가라면 Google Colab을 사용하여 프로젝트를 시작할 수 있습니다.

데이터 과학을 위한 Google Colab

데이터 과학 프로젝트에서 이미 Colab을 사용하고 있다면, 다음 비디오 튜토리얼에서 Colab의 뛰어난 기능들을 확인해 보세요.

Google Colab의 주요 기능은 다음과 같습니다.

다양한 소스에서 데이터 및 파일 가져오기
Google Drive에 노트북 자동 저장
버전 관리를 용이하게 하는 GitHub 연동
scikit-learn, pandas, PyTorch 등 데이터 과학 라이브러리 사전 설치
무료 플랜에서 일정 제한 내에서 GPU 접근 제공 - Colab Pro 구독을 통해 확장된 컴퓨팅 리소스 접근 가능

Nextjournal

Nextjournal은 협업을 위한 또 다른 데이터 과학 노트북입니다. 데이터 과학 프로젝트와 머신 러닝 연구에서, 서로 다른 운영 체제 및 하드웨어 환경으로 인해 재현성이 어려울 수 있습니다.

Nextjournal은 “재현 가능한 연구를 위한 노트북”이라는 모토 아래 실시간 협업과 재현성에 초점을 맞추고 있습니다.

재현 가능한 연구를 위한 Nextjournal

Nextjournal의 고유한 기능들은 다음과 같습니다.

전체 파일 시스템을 도커 이미지로 생성 및 공유 기능
독립적으로 오케스트레이션된 도커 컨테이너 기능
단일 런타임에서 여러 프로그래밍 언어 사용 기능
프로젝트 설치를 위한 Bash 환경 제공
최소 설정으로 GPU 지원 가능

따라서 머신 러닝 연구 논문의 결과를 재현하려는 경우, Nextjournal이 훌륭한 선택이 될 수 있습니다.

Count

Count는 사용자 정의에 높은 유연성을 제공하는 데이터 과학 노트북입니다. Count 노트북을 사용하면 데이터 분석 결과를 KPI 보고서, 심층 보고서 또는 내부 앱 형식으로 게시할 수 있습니다.

Count의 디자인 목표는 데이터 팀의 협업 방식을 혁신하는 것입니다. 분석가와 이해관계자를 연결하는 협업 데이터 플랫폼을 제공하는 것을 목표로 합니다.

Count 노트북

Count의 주요 SQL 노트북 기능은 다음과 같습니다.

다양한 데이터베이스와의 원활한 통합 기능
BigQuery, PostgreSQL, MySQL과 같은 여러 데이터베이스에 연결하여 빠른 쿼리 작성 기능
데이터 시각화를 실시간으로 제공

Hex

Hex는 협업 데이터 작업 공간을 제공하는 또 다른 Jupyter 대안으로, Python 및 SQL을 모두 지원하는 협업 노트북 인터페이스를 제공합니다. Hex는 팀이 데이터 과학 프로젝트를 기획부터 분석까지 빠르게 진행할 수 있도록 지원합니다.

Hex – 협업 데이터 작업 공간

Hex 노트북의 주요 기능은 다음과 같습니다.

데이터베이스 스키마 탐색 기능
SQL 쿼리 작성 및 데이터 프레임 분석 실행 기능
실시간 협업, 버전 관리 및 코드 자동 완성 기능 제공
Snowflake, BigQuery, RedShift와 빅데이터 통합 기능
인터랙티브 데이터 앱으로 분석 결과 게시 가능

따라서 Hex를 사용하면 데이터베이스 연결과 쿼리 작성을 간소화할 수 있습니다.

Kaggle

Kaggle은 재현 가능한 협업 분석을 지원하도록 설계된 웹 기반 Jupyter 노트북 환경을 제공합니다.

Kaggle 노트북은 데이터 과학 프로젝트를 선보일 수 있는 훌륭한 방법입니다. 브라우저에서 바로 데이터 과학 포트폴리오를 구축하는 데 도움이 됩니다.

Kaggle 노트북

Kaggle은 다음 두 가지 기능을 제공합니다.

스크립트: Python 또는 R 스크립트를 작성할 수 있으며, R 사용자는 추가적인 RMarkdown 스크립트를 사용할 수 있습니다.
노트북: 브라우저 내에서 하드웨어 가속기 및 데이터 세트에 접근 가능한 Jupyter 노트북 환경을 제공합니다.

노트북 인터페이스를 통해 데이터 세트와 하드웨어 가속기를 쉽게 관리할 수 있습니다. Kaggle에 노트북을 게시하면, 커뮤니티 구성원 누구나 브라우저에서 직접 해당 노트북을 실행할 수 있습니다.

Kaggle에서 호스팅되는 모든 데이터 세트 또는 대회의 데이터 세트를 사용할 수 있습니다.

데이터 과학 기술을 빠르게 향상시키려면 Kaggle 대회에 참여해 보세요. Kaggle 시작 방법에 대한 비디오 튜토리얼은 다음과 같습니다.

Databricks 노트북

Databricks 노트북도 협업 데이터 과학 노트북 중 하나입니다.

지금까지 살펴본 대부분의 데이터 과학 노트북과 마찬가지로, Databricks 노트북 역시 다양한 데이터 소스에 대한 접근을 지원합니다. 대화형 데이터 시각화 기능도 제공하며, 여러 프로그래밍 언어를 지원합니다.

Databricks 노트북은 실시간 공동 편집 및 버전 관리 기능도 제공합니다.

Databricks 노트북

▶ 다음 비디오 튜토리얼을 통해 Databricks 노트북 사용을 시작해 보세요.

Databricks 노트북의 고유한 기능은 다음과 같습니다.

Spark 기반 데이터 대시보드 제공
대규모 데이터 파이프라인 실행을 위한 작업 스케줄러
다단계 파이프라인을 위한 노트북 워크플로
노트북을 클러스터에 연결하여 컴퓨팅 속도 향상
Tableau, Looker, PowerBI 등과의 통합 기능

CoCalc

CoCalc는 교육 목적에 특히 적합한 Jupyter 노트북 환경을 제공합니다. CoCalc는 기존 Jupyter 노트북 기능 외에도 통합 코스 관리 시스템을 제공합니다.

CoCalc Jupyter 노트북

실시간 동기화를 촉진하여 데이터 과학 교육에 적합한 CoCalc의 주요 기능을 살펴보겠습니다.

학생 제출물에서 모든 파일을 수집
NBGrader를 사용하여 학생 제출물 자동 채점
학계에서 널리 사용되는 Python, R Statistical Software, Julia용 커널 제공

Observable

Observable 노트북은 데이터 과학 팀을 위한 또 다른 협업 플랫폼입니다.

Observable은 "데이터를 탐색, 분석 및 설명하십시오. 팀으로서"라는 목표로 데이터 분석가, 개발자, 의사 결정자를 연결합니다. 또한 팀 간의 원활한 협업을 촉진합니다.

Observable 노트북

Observable 노트북이 제공하는 주요 기능은 다음과 같습니다.

기존 프로젝트 분기 기능을 통해 최소한의 설정으로 바로 시작
데이터 탐색을 위한 시각화 및 UI 요소 제공
노트북 게시 및 내보내기, 웹 페이지에 코드 삽입 기능
협업을 위한 보안 링크 공유 기능

결론

이 데이터 과학 노트북 목록이 여러분에게 도움이 되었기를 바랍니다. 팀 내 및 팀 간 협업을 개선하려는 경우, 이제 다양한 선택지를 고려할 수 있습니다. 적절한 도구를 사용하면 팀이 더욱 효과적으로 협력할 수 있습니다!

빅 데이터 분석부터 학문적 연구 및 재현 가능한 연구에 이르기까지, 다양한 사용 사례에 맞는 데이터 과학 노트북이 있습니다. 즐거운 팀워크와 협업적인 데이터 과학을 경험하세요! 🤝