Ich mag die bemerkenswerte Vielseitigkeit, mit der ich meinen Code direkt in der Jupyter Notebook-Umgebung ausführen und testen kann, selbst wenn ich mit entfernten Servern arbeite; Das Jupyter Notebook hat nicht nur die Fähigkeit, meine Skripte und Ausgaben auf einer Browserseite zu visualisieren und zu organisieren, sondern ermöglicht es mir auch, in mehreren Formaten wie Markdown oder sogar SQL zu arbeiten, was mir Zeit spart und potenzielle Fehler in der abschließenden Analyse reduziert.

Es hat die einfachste und verständlichste Benutzeroberfläche. Ein Anfänger würde es leicht finden, alle Werkzeuge zu benutzen, wie man Pfade für die Dateien erstellt und Projekte macht. Auch der Code läuft in Zellen, was es einfacher macht, Fehler zu debuggen und zu entfernen, sobald sie erkannt werden. Es bietet die Möglichkeit, Ihre Texte im Code wie Kommentare oder eine einfache Zeile zu dekorieren, indem Sie die Größe, Fettung und Schriftart des Textes ändern. Es unterstützt verschiedene Sprachen wie Python, R, Ruby usw., was auch eine bessere Unterstützung für mehrere Sprachen im Programm ermöglicht. Die Verwendung von Datenvisualisierungsmodulen wie Matplotlib und Seaborn ist auf dieser Plattform recht effizient. Ich benutze dies oft, um meine Python-Projekte und ML-Projekte zu erstellen.

The User Interface that allows flexibility of Data Analysis