Stai cercando i migliori jupyter notebook? Allora sei nel posto giusto! Abbiamo creato una classifica con i 10 modelli che reputiamo migliori, la nostra graduatoria prende in considerazione diversi parametri come il prezzo, la reputazione del brand, l’apprezzamento e le critiche nel web, le recensioni delle persone che lo hanno acquistato e anche se ci sono eventuali offerte.

Guida all’acquisto dei migliori jupyter notebook

Siamo sicuri che grazie alla nostra classifica troverai il prodotto che più rispecchia le tue esigenze, in ogni caso prima di procedere all’acquisto ti vogliamo dare alcuni consigli che potranno tornarti utili. Quando fai acquisti online (e anche in negozi fisici) è sempre buona norma segnarsi le caratteristiche che cerchiamo in un determinato prodotto, dopo che abbiamo segnato queste specifiche possiamo analizzare la classifica e vedere se il prodotto ha tutto quello che cerchiamo (clicca sul pulsante “Maggiori informazioni” dentro le scheda prodotto della classifica per vedere informazioni interessanti che possono tornarti utili per la scelta).

Non dimenticarti di fissare un budget per la spesa, anche in questo caso ricorda che spendere meno non è sempre una buona idea, a volte per risparmiare rinunciamo a caratteristiche fondamentali che in futuro ci faranno pentire della nostra scelta perché sentiamo la mancanza di quella particolare funzione di cui abbiamo bisogno. In questo caso la scelta migliore è di aumentare un pò il budget e cercare di capire se così riusciamo ad avere tutto quello di cui abbiamo necessità.

Anche spendere troppo per funzioni che non sono necessarie non è una buona scelta, può capitare che spendiamo di più e poi non utilizziamo a pieno il bene che abbiamo acquistato. Bisogna solo prestare un pò di attenzione nel momento dell’acquisto.

Inoltre, a volte, è meglio acquistare da marchi più conosciuti perché generalmente riescono a fornirti una migliore assistenza in caso di problemi (n.b. non è sempre detto, a volte capita proprio l’opposto) ed è per questo che nella nostra lista cerchiamo di tenere i migliori brand di jupyter notebook.

Ecco 3 jupyter notebook che consigliamo

Machine Learning for Hackers: R and Jupyter Notebooks

Al primo posto, sul gradino più alto del podio, abbiamo Machine Learning for Hackers: R and Jupyter Notebooks, vi citiamo alcuni punti di forza di questo prodotto:

• What is machine learning (ML)? What is data science (DS)? Ask any two data scientists either question and you will get two different answers. These subjects encompass a wide variety of data analysis techniques. Some of these techniques were invented and in common practice long before the invention of computers. Many new ones are being invented every day. Broadly speaking, these techniques encompass classification and regression, but both ML and DS have a wider reach. This is a book for hackers, programmers, engineers, scientists, and anyone else who wants to get down and dirty with machine learning but doesn’t necessarily have the mathematical sophistication to learn a lot o advanced theory. Think of it as a lab manual in machine learning. The target audience is advanced community college students and lower division math, computer, and engineering students. Online supplement includes jupyter notebooks that contain all code examples discussed in the book.

Svantaggi:

• Nessuna nota negativa da segnalare.

Problem Solving with Python 3.7 Edition: A beginner's guide to Python & open-source programming tools

Il secondo prodotto che suggeriamo è Problem Solving with Python 3.7 Edition: A beginner's guide to Python & open-source programming tools, per completezza vi elenchiamo alcune caratteristiche interessanti:

• Get started solving problems with the Python programming language!This book introduces some of the most famous scientific libraries for Python: * Python's math and statistics module to do calculations * Matplotlib to build 2D and 3D plots * NumPy to complete calculations on arrays * Jupiter Notebooks to share results with a team * SymPy to solve equations * PySerial to control an Arduino with Python * MicroPython to control an LEDThis book is great for budding engineers and data scientists. The text starts with the basics but finishes with topics rarely included in other engineering and data science programming books like SymPy and PySerial and MicroPython.

Svantaggi:

• Nessuna nota negativa da segnalare.

Docker for Data Science: Building Scalable and Extensible Data Infrastructure Around the Jupyter Notebook Server (English Edition)

Anche se è al gradino più basso del podio è un’ottima alternativa ai già citati prodotti, ecco delle funzioni che potrebbero esservi utili:

• Learn Docker "infrastructure as code" technology to define a system for performing standard but non-trivial data tasks on medium- to large-scale data sets, using Jupyter as the master controller.It is not uncommon for a real-world data set to fail to be easily managed. The set may not fit well into access memory or may require prohibitively long processing. These are significant challenges to skilled software engineers and they can render the standard Jupyter system unusable. As a solution to this problem, Docker for Data Science proposes using Docker. You will learn how to use existing pre-compiled public images created by the major open-source technologies—Python, Jupyter, Postgres—as well as using the Dockerfile to extend these images to suit your specific purposes. The Docker-Compose technology is examined and you will learn how it can be used to build a linked system with Python churning data behind the scenes and Jupyter managing these background tasks. Best practices in using existing images are explored as well as developing your own images to deploy state-of-the-art machine learning and optimization algorithms.What You'll Learn Master interactive development using the Jupyter platformRun and build Docker containers from scratch and from publicly available open-source imagesWrite infrastructure as code using the docker-compose tool and its docker-compose.yml file typeDeploy a multi-service data science application across a cloud-based systemWho This Book Is ForData scientists, machine learning engineers, artificial intelligence researchers, Kagglers, and software developers

Svantaggi:

• Nessuna nota negativa da segnalare.

Conclusione

Per concludere vi ringraziamo di cuore per aver letto la nostra guida e se il sito vi è stato utile o se vi è piaciuto aggiungeteci ai preferiti e condividetelo con i vostri amici! Inoltre se avete tempo potreste anche leggere i 10 migliori notebook png.