Jupyter for Data Science Teams

• Programming 在Python、R、Scala等语言方面的经验。
• 数据科学背景

观众

• 数据科学团队

Jupyter 是一个开源的、基于 Web 的交互式 IDE 和计算环境。

这种由讲师指导的现场培训（在线或现场）介绍了数据科学中协作开发的理念，并演示了如何使用 Jupyter 作为团队跟踪和参与“计算思想的生命周期”。  它引导参与者完成基于 Jupyter 生态系统的示例数据科学项目的创建。

在培训结束时，参与者将能够：

• 安装和配置 Jupyter，包括在 Git 上创建和集成团队存储库。
• 使用 Jupyter 功能（如扩展、交互式小部件、多用户模式等）实现项目协作。
• 与团队成员一起创建、共享和组织 Jupyter Notebook。
• 从 Scala、Python、R 中进行选择，以针对 Apache Spark 等大数据系统编写和执行代码，所有这些都通过 Jupyter 接口完成。

课程形式

• 互动讲座和讨论。
• 大量的练习和练习。
• 在现场实验室环境中动手实施。

课程自定义选项

• Jupyter Notebook 支持 40 多种语言，包括 R、Python、Scala、Julia 等。要根据您选择的语言定制本课程，请联系我们进行安排。

Jupyter 简介

• Jupyter 及其生态系统概述
• 安装和设置
• 配置 Jupyter 以实现团队协作

协作功能

• 使用 Git 进行版本控制
• 扩展和互动式小组件
• 多使用者模式

创建和管理笔记本

• 笔记本结构和功能
• 共用和组织笔记本
• 协作的最佳实践

Programming 与 Jupyter

• 选择与使用程式设计语言 （Python， R， Scala）
• 编写和执行代码
• 与大数据系统集成 （Apache Spark）

高级 Jupyter 功能

• 自定义 Jupyter 环境
• 使用 Jupyter 自动化工作流
• 探索高级使用案例

实践环节

• 动手实验
• 真实世界的数据科学专案
• 小组练习和同行评审

总结和后续步骤