Jupyter笔记本

Jupyter Notebookとは

Jupyter笔记本は,オープンソースで提供されたWebアプリケーションであり,プログラムや数式,その他のマルチメディアリソースを含むドキュメントを作成・共有する目的で,主にデータサイエンティストに利用されています。

Jupyter Notebookの用途

Jupyter笔记本は探索的データ解析(EDA),データクレンジングとデータ変換,データ可視化,統計モデリング,機械学習,深層学習など,データサイエンスで行われるあらゆる処理に使用されています。

Jupyter Notebookを利用するメリット

Jupyter Notebookは，デ，タチ，ムが実際に行った作業を再現するのに有効です。使い方は簡単で，セルを1。実行するだけです。セルにはコード,マークダウン,リンク,画像を埋め込むことができ,コードが何をしているのかを容易に理解できます。

またJupyter笔记本はWebインターフェースを通じて,標準的な出力形式(HTML、幻灯片、乳胶、PDF、ReStructuredText减价,Python)に柔軟に変換できるため,データサイエンティストは自分の作業を他のユーザーと容易に共有できます。

Jupyter Notebookの仕組み

Jupyter笔记本はフロントエンドのWebページとバックエンドのカーネルの2つの要素で構成されています。网址ペ，ジでは，“セル”と呼ばれる長方形の枠にプログラミングコ，ドやテキストを入力できます。ブラウザはそのコ，ドをカ，ネルに渡し，カ，ネルはそのコ，ドを実行して結果を返します。

Jupyter Notebookのデメリット

• 保守と同期の維持が困難:共同作業でコ，ドを作成する場合，保守と同期の維持が困難です。
• コ，ドの運用が困難: Jupyter笔记本には,機械学習モデルを運用するための統合やツールは組み込まれていません。
• スケ，ルが困難:Jupyter Notebookはシングルノ、ドのデ、タサ、エンス用に設計されています。データが大きすぎてコンピュータのメモリに収まらない場合,Jupyter笔记本の使用は著しく困難になります。

数据库でのJupyter笔记本の利用

数据库は，デ，タサ，。砖の Notebook には、データの可視化とジョブによる運用化が組み込まれており、エンジニアリング、データサイエンス、機械学習の各チーム間で複数の言語を使用した共同作業を行うことができます。数据库の無料トラ电子词典アルでお試しいただけます。

DatabricksにおけるJupyter Notebookのサポ，ト

砖クラスタは,Jupyterエコシステムのオープンソースツール(表示・出力ツールなど)を利用するためにIPythonカ，ネルを使用するよう設定できます。また，.ipynbファルのンポト/エクスポトをサポトしており,砖上においてもJupyter笔记本で中断したところから容易に再開できます。数据库では，数据库機械学習のランタ电子词典ム内において，オプンソスのJupyterのラブラリを長年サポトしています。

数据库でIPythonカ，ネルを使用するには

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