功能比较
平台 | 语言支持 | 扩展性 | 数据连接 | 可视化能力 |
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Deepnote | Python、R、SQL | 中等,依赖云端 | 支持主要云平台(BigQuery、Snowflake等) | 内置仪表盘与交互图表 |
JupyterLab | 多种语言,插件支持广泛 | 极高,完全可自定义 | 使用库(如SQLAlchemy)需手动配置 | 支持 Matplotlib、Plotly等 |
Colab | 主要支持 Python | 低,仅限 Google 生态 | Google Drive 直接集成 | 支持常见的 Python 图表库 |
SageMaker | Python、R、Scala | 高,AWS 原生服务 | 深度集成 AWS 数据源 | 使用库,需手动处理 |
VS Code | 支持多种语言与扩展 | 极高,完全依赖用户配置 | 需通过插件连接数据 | 无原生支持,依赖扩展库 |
协作与团队支持
平台 | 多人协作 | 权限控制 | 实时编辑 |
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Deepnote | 强,多人实时编辑、评论功能 | 精细权限管理 | 支持 |
JupyterLab | 弱,需借助第三方工具(如 JupyterHub) | 无直接支持 | 不支持 |
Colab | 中,支持分享但权限控制较少 | 基本分享功能 | 不支持 |
SageMaker | 中,支持协作但较复杂 | AWS 用户权限体系 | 支持 |
VS Code | 中,通过 Live Share 插件实现 | 依赖扩展或第三方工具 | 支持,但需额外设置 |
性能与资源支持
平台 | 云端托管 | 计算资源(GPU/TPU) | 扩展能力 |
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Deepnote | 云端托管,无需配置 | 可用,但需选择付费计划 | 集成工具有限 |
JupyterLab | 本地或自托管 | 取决于运行环境 | 可通过插件自由扩展 |
Colab | 完全云端 | 免费 GPU/TPU(有限) | 高度依赖 Google 生态 |
SageMaker | 云端托管 | AWS 支持大规模 GPU/TPU 任务 | 与 AWS 无缝集成 |
VS Code | 本地为主,可结合云服务 | 依赖用户配置或远程服务器 | 灵活度极高,插件支持广泛 |
用户体验与易用性
平台 | 界面友好度 | 学习曲线 | 适合初学者 |
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Deepnote | 高,现代化设计,易上手 | 平缓 | 是 |
JupyterLab | 中,界面偏开发者风格 | 中等 | 是 |
Colab | 高,直观界面,紧密结合 Google | 平缓 | 是 |
SageMaker | 中,针对数据科学家设计 | 陡峭(需学习 AWS 基础) | 否 |
VS Code | 高,可深度定制但需配置 | 陡峭(依赖用户经验) | 否 |
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