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...hier ein kurzer Überblick auf DataScienceNotebooks: Jupyter bis Kaggle - ein Überblick Google-Colab, JupyterLab, Kaggle u. mehr.....
der kleine Überblick auf die - sagen wir mal wichtigsten oder bekanntesten Data-Science-Notebooks
Data-Science-Notebooks sind interaktive Arbeitsumgebungen, in denen Code, Text, Visualisierungen und Daten in einem einzigen Dokument zusammenkommen. Sie werden besonders in Data Science, Machine Learning, Lehre, Rapid Prototyping und kollaborativer Forschung genutzt.
Es gibt inzwischen sehr viele Notebook-Varianten: lokal installierbare Open-Source-Tools, Cloud-Plattformen, kommerzielle Lösungen oder spezielle Forschungs-Umgebungen. Unten folgt ein kurzer Überblick über einige verbreitete Vertreter.
1. Google Colab
Google Colab ist eine vollständig cloudbasierte Jupyter-Notebook-Umgebung, die direkt im Browser läuft – ohne lokale Installation.
Besonderheit: Kostenloser Zugang zu GPU/TPU, ideal für Machine-Learning-Experimente.
Kurzprofil
* basiert auf Jupyter
* Python-Unterstützung, eingeschränkt auch R
* sehr einfache Einstiegshürde
* großer Vorteil für ML-/DL-Prototyping
Link: [https://colab.resear...arch.google.com)
2. Kaggle Notebooks
Kaggle Notebooks sind ebenfalls browserbasierte Jupyter-Umgebungen, Bestandteil der Data-Science-Plattform Kaggle.
Besonders attraktiv, wenn man mit öffentlichen Datensätzen, Wettbewerben oder Kernel-Sharing arbeitet.
Kurzprofil
* kostenlos, inkl. GPU/TPU
* starke Integration in Datasets, Leaderboards, Wettbewerbe
* gut für kollaboratives Lernen und reproduzierbare Forschung
Link: [https://www.kaggle.c.../docs/notebooks)
3. Projekt Jupyter, Jupyter Notebook & JupyterLab
Diese bilden die Grundlage vieler anderer Notebook-Plattformen.
Projekt Jupyter
Ein offenes, herstellerunabhängiges Ökosystem mit dem Ziel, wissenschaftliches Arbeiten reproduzierbar, transparent und kollaborativ zu machen.....Stammt ursprünglich aus dem IPython-Projekt.
Jupyter Notebook
* klassische Notebook-Oberfläche
* `.ipynb` als offenes Dateiformat
* Mischung aus Code, Markdown, Visualisierungen
* läuft lokal oder auf Servern
JupyterLab
* „Next-Generation“-UI für Jupyter
* mehrere Notebooks, Terminals, Viewer und Editoren nebeneinander
* ideal für größere Projekte oder produktive Workflows
Infos: [https://en.wikipedia...Project_Jupyter)
und hier noch ein kleiner Einblick in das Juper-Projekt: vom Notebook bis zu JupyterLab....
:Jupyter Notebook Complete Beginner Guide - From Jupyter to Jupyterlab, Google Colab and Kaggle!:
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Dieser Beitrag wurde von d-hubs bearbeitet: 29. Oktober 2025 - 18:43
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