Jupyter Notebooks bieten einen schnellen und interaktiven Einstieg in die Welt der Datenanalyse. Zahlreiche Data Scientisten und Python-Entwickler haben hiermit ihre ersten Schritte gemacht und sich so sehr an den Umgang mit interaktiven Zellen gewöhnt, dass sie Notebooks für jegliche Aufgaben nutzen.
Jedoch haben Notebooks zahlreiche Schwächen: Die Ausführungsreihenfolge der Zellen führt immer wieder zu Fehlern, Versionskontrolle und Team-Kollaboration sind schwierig, und das Funktionsset hinkt noch weit hinter modernen IDEs hinterher.
Dieser Vortrag schlägt die Brücke zwischen interaktiven Notebooks und klassischer Skript-Entwicklung:
- Welche Best-Practices und Plugins ermöglichen eine saubere Entwicklung im Notebook?
- Wie schaffe ich die Workflow-Integration meines Lieblingseditors?
- Wie führe ich die Versionskontrolle der Notebooks richtig durch?
Der interaktive Vortrag setzt auf Jupyter und die IDE statt auf PowerPoint.