Блокноты Jupyter — это, уже довольно давно, один из самых неоднозначных инструментов в среде дата‑сайентистов. Одни яро критикуют Jupyter, другие горячо поддерживают этот проект. Но, тем не менее, многие согласятся с тем, что блокноты Jupyter, при правильном их использовании, могут быть очень ценным инструментом. Именно этому и посвящена данная статья — вторая в серии моих материалов про науку о данных и машинное обучение. Я поделюсь здесь методическими рекомендациями по использованию Jupyter Notebook для разведочного анализа данных.
Но для начала нам надо ответить на вопрос о том, почему блокноты Jupyter обосновались именно в научном сообществе. Когда тема Data Science была у всех на слуху, блокноты Jupyter ещё ничего из себя не представляли. До них у нас был IPython, интерактивная оболочка для Python, которую встраивали в различные IDE, вроде Spyder. Эти IDE пытались подражать работе RStudio или Matlab. Подобные инструменты получили широкое распространение среди исследователей.
В 2014 году из среды IPython вырос проект Jupyter. Масштабы его использования очень быстро стали просто огромными, чему, в основном, способствовали исследователи, которые перенесли в бизнес‑среду то, чем пользовались, занимаясь наукой. Но те подходы к использованию блокнотов, которые хороши для научных учреждений, не всегда нормально переносятся на анализ данных, проводимый в обычных организациях. Часто бывает так, что дата‑сайентистам, взятым на работу сразу после университета, очень сложно выдать то, что от них ожидают в бизнесе. Речь идёт о структуре аналитических разработок и об оформлении их результатов.
