Сравниваю Jupyter Notebook, Google Colab, Kaggle и Marimo глазами исследователя и начинающего Data Scientist
Я пришел в Data Science не сразу. Учился в магистратуре по вечерам, работая в совершенно другой сфере (строительство). Осваивать машинное обучение и анализ данных было интересно, но один из самых неожиданных вопросов, который возник буквально сразу - в какой среде писать код?На первый взгляд кажется, что Jupyter Notebook, Google Colab, Kaggle и сравнительно новая Marimo - это одно и то же, ноутбук с ячейками и Python (так же поддерживаются другие языки программирования). Но на практике каждая из этих сред подходит для разных задач, где-то удобнее учиться, а где-то работать командой.
Как генерировать Jupyter Notebooks из Python-скриптов с удобством
Jupyter Notebook — прекрасный инструмент для исследовательской работы. Автоматическое форматирование LaTeX формул, структурированная логика в ячейках, результаты выполнения прямо в документе — всё это делает ноутбуки идеальными для презентации результатов анализа данных, обучения и демонстраций. Что может быть лучше?Однако наличествуют проблемы.ПроблемыОтладка
Почему Python стал языком нейросетей и как это работает на практике
Python давно перестал быть просто «языком скриптов» и уверенно вышел в лидеры среди инструментов для нейросетей. Его синтаксис понятен «с первого взгляда», а мощные библиотеки позволяют сосредоточиться на идее, а не на рутине. Сегодня, от первых численных расчётов в NumPy до сложных моделей в TensorFlow и PyTorch, всё строится вокруг привычного Python-кода. В этой статье мы пройдём путь от базовых скриптов до «ручных» нейросетей и ноукод-решений, чтобы понять, почему именно Python стал стандартом в мире ИИ и как с его помощью оживить ваши первые нейросети.Как Python стал удобным языком для искусственного интеллекта
To Docker or not to Docker? Вот в чём JupyterLab
Локальная работа в Jupyter-ноутбуках – неотъемлемая часть исследований и экспериментов нашего ML-отдела. Но из какой среды эти ноутбуки лучше запускать? Мы пользуемся двумя вариантами: запуском из Docker-контейнера и запуском в изолированном локальном Poetry-окружении.О чем и для кого эта статья
Google представила Data Science Agent в Colab для упрощения анализа
Google выпустила обновление для Colab, которое позволит изменить способ анализа данных. Бесплатная облачная среда Jupyter Notebook теперь включает в себя Data Science Agent на базе Gemini, который автоматизирует такие задачи, как импорт библиотек, загрузка данных и написание шаблонного кода.
