Jupyter Notebook

Das Jupyter Notebook ist eine Open-Source-Webanwendung, mit der Sie Dokumente erstellen und freigeben können, die Live-Code, Gleichungen, Visualisierungen und Text enthalten. Code lässt sich auf diese Weise hervorragend nicht nur programmieren sondern zugleich auch auch dokumentieren.

Der Name Jupyter leitet sich von den unterstützten Programmiersprachen ab, die das Projekt unterstützt: Julia, Python und R.

Installation

Jupyter Notebook kommt mit der Anaconda Entwicklungsumgebung. Es kann z.b. aber auch isoliert auf der Kommandozeile installiert werden:

$ pip install jupyter

Start des Jupyter Notebook Servers

Öffnen eines Notebooks auf im CLI:

python -m notebook

oder unter Windows

jupyter notebook

Jupyter wird gestartet und der Systembrowser oder ein neuer Tab mit folgender URL http://localhost:8888/tree gestartet.

Start von Jupyter Notebook

Quelle: https://realpython.com/jupyter-notebook-introduction/  (07.02.2022)

Cloud-Ressourcen

Da es sich beim Jupyter-Notebook um eine Client-Server-Anwendung handelt, liegt es natürlich nahe, die Jupyter-Notebooks auch im Internet verfügbar zu machen. Man kann das selbst machen, es gibt aber auch eine Vielzahl von Jupyter-Notebook-Anbietern. Hier nur die wichtigsten:

• Jupyter Community https://jupyter.org/try
  Eigentlich nur zum Ausprobieren, da keine GPU-Ressourcen zur Verfügung gestellt werden.
  
  
• Google Colaboratory (Colab) https://colab.research.google.com
  GPU/TPU-Ressourcen verfügbar und Verbindung zum eigenen Google-Drive möglich.

• Kaggle https://www.kaggle.com/notebooks
  Data-Science-Platform ist besonders für den Austausch von Ressourcen der Data-Science-Experten untereinander ein Muss.
  
  
• Microsoft Azure https://notebooks.azure.com
  Auch Microsoft engagiert sich stark in der ML-Szene
  
  
• Amazon SageMaker https://aws.amazon.com/de/sagemaker
  Ebenso hat Amazon Jupyter-Notebooks im Angebot.