Jupyter Lab ist die Re-Implementierung der beliebten Jupyter Notebooks und bietet neben einem modernem, aufgeräumten Frontend zahlreiche neue Funktionalitäten für einen verbesserten Workflow. Eine flexible Fensterverwaltung verspricht mehr Übersicht, automatische Reloads ermöglichen das Arbeiten mit Echtzeitdaten. Des Weiteren ermöglicht die neue Plugin-Architektur Funktionalitäten wie paralleles Arbeiten an einem Notebook im Google Docs Stil sowie die Möglichkeit, das Bedienkonzept auf den eigenen Workflow anzupassen. Neben den neuen Jupyter Lab Funktionalitäten zeige ich im Vortrag einige meiner Best-Practices und Lieblings Bibliotheken für die Datenanalyse mit Python.
Vorraussetzungen
Grundlegendes Verständnis für Python und gängiger Technologien Bibliotheken wie Pandas
Lernziele
- Einführung in die neuen Möglichkeiten mit Jupyter Lab
- Erklärung wie Jupyter Lab mit eigenen Plugins erweitert werden kann
- Hilfreicher Tipps & Tricks bei der Datenanalyse
- Zeigen einiger hilfreicher Python Bibliotheken (pandas-profiling, RISE, ..)