J'aime la remarquable polyvalence avec laquelle je peux exécuter et tester mon code directement dans l'environnement Jupyter Notebook, même lorsque je travaille avec des serveurs distants ; Le Jupyter Notebook non seulement a la capacité de visualiser et d'organiser mes scripts et résultats dans une page de navigateur, mais me permet également de travailler dans plusieurs formats tels que Markdown ou même SQL, me faisant gagner du temps et réduisant les erreurs potentielles dans l'analyse finale.

Il a l'interface utilisateur la plus facile et compréhensible. Un débutant trouverait facile d'utiliser tous les outils, comment créer des chemins pour les fichiers et réaliser des projets. De plus, le code s'exécute dans des cellules, ce qui facilite le débogage et la suppression de toute erreur ou problème dans le programme dès qu'il est détecté. Il offre la fonctionnalité de décorer vos textes dans le code comme des commentaires ou une simple ligne en changeant la taille, l'épaisseur et la police du texte. Il prend en charge divers langages comme Python, R, Ruby, etc., ce qui lui permet également d'avoir un meilleur support inter-langages dans le programme. L'utilisation de modules de visualisation de données comme Matplotlib et Seaborn est assez efficace sur cette plateforme. Je l'utilise souvent pour réaliser mes projets en Python et mes projets de ML.

The User Interface that allows flexibility of Data Analysis