Criar, organizar e compartilhar documentos de computação é essencial na programação e ciências de dados. A maioria das pessoas recorre a uma das duas ferramentas populares – Google Colab e Jupyter Pocket book – para ajudá-las a gerenciar seus arquivos.
VER: Aprenda como se tornar um cientista de dados.
O que é o Google Colab?
Google Colab é uma ferramenta oferecida pelo Google Analysis que permite aos usuários escrever e executar código Python em seus navegadores. Colab é baseado no código aberto Jupyter e permite criar e compartilhar arquivos de computação hospedados na nuvem sem baixar ou instalar nada.
O que é o Caderno Jupyter?
Jupyter é a plataforma de computação interativa unique, gratuita, de código aberto e baseada na Internet, derivada do Projeto IPython; Jupyter Pocket book é um aplicativo internet que permite aos usuários criar e compartilhar documentos de computação.
Google Colab x Jupyter Pocket book: tabela de comparação
| Programas | ||
|---|---|---|
| Preço inicial | ||
| Plano grátis | ||
| Baseado em nuvem | ||
| Sincronização de arquivos | ||
| Compartilhamento de arquivos | ||
| Instalação da biblioteca | ||
| Visualização de arquivos sem instalação |
Google Colab e Jupyter Pocket book: preços
O Google Colab e o Jupyter Pocket book são de uso gratuito. O Jupyter Pocket book foi lançado como uma ferramenta de código aberto sob os termos liberais da licença BSD modificada, tornando seu uso 100% gratuito.
Embora o Google Colab também seja gratuito, você pode ter que pagar por recursos avançados à medida que suas necessidades de computação aumentam. A seguir estão os planos pagos oferecidos pelo Google Colab:
- Pague conforme o uso: Para este plano não há taxas de assinatura fixas; você só paga pelo que usa.
- Colab Professional: Por US$ 9,99 por mês, você obtém 100 unidades de computação, acesso a máquinas com maior memória e a capacidade de usar um terminal com a máquina digital conectada.
- Colab Professional+: Por US$ 49,99 mensais, você obterá 500 unidades de computação, GPUs mais rápidas e capacidade de execução em segundo plano.
Comparação de recursos: Google Colab vs. Jupyter Pocket book
Baseado em nuvem
O principal diferencial do Google Colab em relação ao Jupyter Pocket book é que ele é baseado em nuvem, e o Jupyter não. Se você trabalha no Google Collab, não precisa se preocupar em baixar e instalar nada em seu {hardware}. Isso também significa que você pode ficar tranquilo sabendo que seu trabalho será salvo automaticamente e fará backup na nuvem sem que você exact fazer nada.
O Google Colab é ótimo se você precisa trabalhar em vários dispositivos – como um computador em casa e outro no trabalho ou um laptop computer e um pill – porque ele sincroniza perfeitamente entre os dispositivos.
Por outro lado, o Jupyter Pocket book é executado em sua máquina native e os arquivos são salvos em seu disco rígido. O Jupyter oferece um intervalo de salvamento automático que você pode alterar, mas não faz backup na nuvem. Portanto, se sua máquina for afetada, você estará sem sorte. O Jupyter não pode sincronizar ou compartilhar seus arquivos entre dispositivos sem um serviço de compartilhamento de arquivos de terceiros, como Dropbox ou GitHub.
Colaboração
Não poderíamos falar sobre Jupyter Pocket book versus Google Colab sem mencionar a colaboração. Como o nome sugere, o Google Colab foi desenvolvido para facilitar o compartilhamento de seus blocos de anotações com qualquer pessoa, mesmo que não seja um cientista de dados. Outras pessoas podem visualizar seu pocket book sem baixar nenhum software program – uma grande vantagem se você trabalha regularmente com não-técnicos que precisam acessar os arquivos.
Por outro lado, qualquer outra pessoa deve instalar o Jupyter Pocket book em seu dispositivo para compartilhar seus notebooks. Isso não será um obstáculo se você trabalhar apenas com desenvolvedores, cientistas de dados e outros profissionais de tecnologia que já possuem o Jupyter instalado. Se você trabalha em uma equipe mais diversificada, considere o Google Colab porque compartilhar arquivos é mais fácil.
Instalação da biblioteca
Como o Google Colab é baseado em nuvem, a ferramenta vem pré-instalada com várias bibliotecas. Isso significa que você não precisa separar espaço ou tempo precioso em disco para baixar as bibliotecas manualmente. A versão gratuita também vem com um certo nível de unidades de processamento gráfico, memória e tempo de execução, que pode variar. Você pode atualizar para um dos planos pagos se for necessária capacidade adicional. O Google não divulga limites para nenhum de seus planos Colab devido à necessidade de flexibilidade.
Com o Jupyter Pocket book, você precisará instalar cada biblioteca que deseja usar em seu dispositivo usando pip ou outro gerenciador de pacotes. Você também estará limitado pela RAM, espaço em disco, GPU e CPU disponíveis em seu computador. Ter os notebooks armazenados em seu {hardware} é mais seguro do que em uma nuvem de terceiros. Portanto, a instalação guide da biblioteca pode ser uma vantagem para dados confidenciais.
Scripts R
Tanto o Google Colab quanto o Jupyter Pocket book permitem que os usuários executem scripts R, embora sejam projetados principalmente para Python. No Google Colab, os usuários agora podem optar por trabalhar com R selecionando-o no menu Runtime. Para Jupyter Pocket book, os usuários devem instalar um kernel R para funcionar com R em seus computadores.
Prós e contras do Google Colab
Prós
- Interface simples e fácil de navegar.
- Acesse os tempos de execução de GPU e TPU gratuitamente.
- Importe projetos compatíveis de aprendizado de máquina e ciência de dados de outras fontes.
- Controle automático de versão semelhante ao Google Docs.
- Capacidade de colaboração em tempo actual.
- Integra-se com outras ferramentas, incluindo GitHub, Jupyter Pocket book, BLACKBOX AI, Codeium, CodeSquire, Google Workspace, Neptune.ai, StrongDM, Google Drive e muito mais.
Contras
- O plano gratuito oferece recursos limitados.
- Alguns usuários relataram problemas com a velocidade de carregamento de novos bancos de dados e frames de dados presentes offline.
Prós e contras do Jupyter Pocket book
Prós
- Interface de usuário moderna, intuitiva e interativa.
- Suporta linguagem markdown para documentação.
- A interface interativa facilita aos usuários o compartilhamento de imagens, código e texto em um só lugar.
- Suporta várias linguagens de programação, incluindo Python, R e Julia.
Contras
- Alguns usuários relataram que o software program fica lento ou trava às vezes ao trabalhar com grandes conjuntos de dados ou realizar cálculos complexos.
- Alguns usuários do Jupyter Pocket book relataram que rastrear alterações e colaborar usando ferramentas de controle de versão como o Git pode ser complicado porque os notebooks são armazenados como arquivos JSON.
Sua organização deve usar Google Colab ou Jupyter Pocket book?
Tanto o Jupyter Pocket book quanto o Google Colab podem ser a escolha certa em circunstâncias específicas. O Google Colab é uma excelente escolha para desenvolvedores iniciantes ou não programadores que desejam começar rapidamente, sem instalar nada. Também é uma ótima ideia para quem precisa compartilhar arquivos do pocket book com pessoas que não terão o software program adequado instalado em seus dispositivos.
Por fim, o Google Colab é obrigatório para quem deseja fazer backup de seu trabalho na nuvem e sincronizar seus notebooks em vários dispositivos – mas a facilidade de compartilhamento na nuvem significa redução na segurança dos dados.
Enquanto isso, o Jupyter é melhor para arquivos confidenciais que devem ser mantidos fora da nuvem. Instalar os notebooks em seu próprio {hardware} também significa que você nunca terá que se preocupar com a aceleração da GPU ou do tempo de execução, o que pode acontecer às vezes nas contas gratuitas do Colab.
Metodologia de revisão
Revisamos ambas as ferramentas coletando dados primários dos websites e da documentação dos fornecedores; essas informações incluem recursos, preços e casos de uso. Também testamos cada solução para obter experiência em primeira mão com sua usabilidade. Para saber mais sobre a experiência dos usuários, avaliamos o suggestions dos usuários atuais e anteriores de websites de avaliação de terceiros.
Ben Abbott atualizou este artigo em janeiro de 2024.