Data Science Notebook 역사
FREE online access to Jupyter notebooks running in the cloud on Microsoft Azure.
Jupyter Notebooks can run locally as well as on the cloud,
and you can bring code that’s developed on Azure (cloud) into a private Jupyter Notebook (another cloud)
드디어 기다리고 기다리던 진정한 FREE Cloud Computing이,
엄청난 대기업인 Microsoft가 제공되기 시작했다.
개인적인 선호는
Software 측면에서는 Google, Amazon
Hardware 측면에서는 Microsoft, Intel, Nvidia 인데
Software에 Microsoft가 FREE Cloud Computing을 제공하는 것이다. 다시 한번 감사드립니다.
- Amazon의 AWS - 사용하기 쉽고, 싸고, 편하다. 하지만 무료는 아니다.
- Google의 Google Cloud Platform - 초보자는 조금 복잡할 수가 있고, 싸다. 하지만 무료는 아니다.
- Microsoft의 Azure - Server OS가 Windows이겠거니 생각이 들어, 아예 고려도 안했다. 하지만 이제 Jupyter notebook은 무료다.
하지만,
Azure Notebooks is not a full implementation of Jupyter Notebooks, but the subset that Microsoft offers is tailored to the tools in Azure’s analytics and machine learning platforms. It’s also currently free, though there are some memory and storage limitations: You can use only 4GB of memory per user, with 1GB of stored data.
이제 Azure Notebooks 안에서 해볼일은
- Python의 여러 Library가 import 가능한지
- R 코드 실행
- LaTex 써보기
- HTML/CSS 로 Export
- Github 등으로 Share
< Data Science Notebooks의 역사 >
여기서 Notebooks라고 함은 Laptop이 아닌 Interactive Computing을 위한 GUI를 말함.
- mid-1980 : Matlab by Mathworks (비쌈. 하지만 너무 쉽고 너무 좋음)
- 1987: Mathematica (비쌈. Symbolic Math로 Closed form solution 구하는 건 최고)
- 1989: Maple (비쌈. 2000년도 대학때 숙제용)
- AJAX (Asynchronous JavaScript and XML)의 발전으로, Web Browser가 Automatic Refresh
- 2012: IPython Notebook - IPython의 강점은 Parallel Computing.
- 2014: Jupyter Project - Python, Julia, R 순으로 Kernel (execution environments) 지원 시도. J for Jupiter, PY for python, and R for R. 이제는 이 3개 뿐만 아니라, there are over 100 Jupyter kernels as of May 2018.
- JupyterLab - Brower에서 Jupyter Notebook + Text Editor + File Manager + Terminal Emulator + Process monitor + IPython cluster manager + Help page 사용하기. 이제는 딱 Matlab 같이 되는 걸까요. 물론 Free로요.
한편,
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