《数据科学的前7个免费云笔记本》
《打造时尚美丽的7种免费云笔记本软件》
云笔记本在如今成为数据科学家和分析师运行代码和生成分析报告的常态。云笔记本提供了一个基于浏览器的界面，可以在不需要在本地安装任何软件的情况下编写和执行代码。此外，高端硬件可用于加速机器学习研究和开发。
云笔记本平台不仅提供免费计算和预构建环境，还提供了第三方工具集成、协作和发布选项。在本博客中，我们将探索七大云笔记本及其最佳功能。利用这些功能可以增强您当前的数据科学开发堆栈。
1. Deepnote
Deepnote现在排在首位。为什么呢？最近，他们引入了新功能，将简化您的开发体验。我喜欢这个平台、团队和社区。此外，我在每个数据科学和机器学习项目中都使用它。
您可以在不到一分钟的时间内启动一个虚拟机，并从预构建的环境中受益。它还支持各种编程语言，并且您可以使用Docker Hub创建自己的环境。
我强烈建议您创建一个帐户并亲自体验一下。即使非技术专业人员也可以使用Deepnote的人工智能功能来编写和调试代码。
2. Kaggle
与Deepnote一样，Kaggle今年也推出了新功能。例如，他们正在增加新的高端GPU，安排运行、专用模型选项卡和快速加载数据集。唯一需要赶上的是实时协作和评论。
使用Kaggle，您可以免费获取高端CPU、GPU和TPU。此外，您还可以获得免费存储空间、访问开源数据集和代码、Google Cloud集成以及版本控制。
当我参加竞赛或尝试深度学习模型时，这是我首选的平台。
再次强烈推荐Kaggle，因为它拥有强大的社区和高端硬件，适用于您的AI项目。
3. Hex
Hex现已向公众开放，它是用于数据科学和分析任务的热门选择。它提供了与Deepnote类似的功能，但由于加载环境和运行代码较慢，我将其排在第三位。此外，它在许多方面受到了限制。
Hex是一个现代化的数据工作空间，旨在使与数据的工作更轻松、更具协作性。它允许用户连接各种数据源，包括数据库、云存储和API。一旦连接数据，用户可以在交互式笔记本中使用SQL或Python进行分析。
4. Noteable
我在Noteable作为ChatGPT插件引入时了解到它的存在。在那之前，我对它毫无了解。它简单、快速，并具备各种功能。
该平台提供数据连接、加载、版本控制、笔记本发布、实时协作和快速环境加载。这个平台最好的部分是它的简约设计。另外，您还可以将其与ChatGPT连接起来，以生成和运行带有输出的代码。这个功能使其在笔记本类别中非常有价值。
5. Google Colab
Google Colab 是我们所喜爱和珍惜的旧日云笔记本。我们使用它们来运行我们的深度学习代码，有时它是一个优秀和方便的工具。多年来，情况发生了变化，因为它们限制了免费层，并且专注于付费选项。
除了免费 GPU 的易用性和快速加载时间之外，Google Colab 提供的内容并不多。它并不是你每天想要使用的完整的数据科学平台。
6. Naas
Naas 以其针对各种问题的数据模板而闻名。该平台通过将自动化、分析和人工智能相结合，为创建强大的数据产品提供了低代码解决方案。
它的计算和功能有限。它确实每个月提供免费的积分供您运行和执行代码。除此之外，它就是云上的 JupyterLab。
7. Datalore
JetBrains Datalore 与 Noteable 相似，但速度较慢且缺少一些关键功能。您的计算也受到限制。我过去常在 Datalore 上运行我的代码，但自从它推出以来，该平台几乎没有什么改进或变化。看来 JetBrains 已经把它忘记了。
它具有一些 Deepnote 中可以获得的功能，但对于任何初学者来说，其用户界面是令人困惑的。唯一好的一点是它提供免费的存储和计算。
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结论
总之，云笔记本已成为数据科学家和分析师高效进行工作的重要工具。顶级选项提供了免费的 GPU、简便的设置、协作功能以及与其他服务的集成，为您提供了巨大的价值。在快速环境加载、人工智能辅助、实时协作和发布功能方面，Deepnote 是最全面功能的选择。
Kaggle 对于深度学习非常好，因为它具有高级硬件访问权限。Hex 和 Noteable 提供了现代化界面和像 ChatGPT 等的集成。而Google Colab和其他平台有各自的应用场景，Deepnote似乎在端到端数据科学工作流方面处于领先地位。无论您选择哪个平台，云笔记本无疑会增强您的数据科学项目和洞察力的能力。 Abid Ali Awan（@1abidaliawan）是一名持有认证的数据科学家，热衷于构建机器学习模型。目前，他专注于内容创作，并在机器学习和数据科学技术方面撰写技术博客。Abid拥有技术管理硕士学位和电信工程学士学位。他的愿景是利用图神经网络为那些患有心理疾病的学生构建AI产品。
