Einführung

Status

-Contributors Commits License Docs

Zielgruppe

Die Nutzer von Jupyter-Notebooks sind vielfältig von Daten-Wissenschaftlern über -Ingenieure und -Analysten bis hin zu System-Ingenieuren. Dabei sind ihre Fähigkeiten und Arbeitsabläufe sehr unterschiedlich. Eine der großen Stärken von Jupyter-Notebooks ist jedoch, dass sie eine enge Zusammenarbeit dieser unterschiedlichen Experten in funktionsübergreifenden Teams ermöglichen.

  • Daten-Wissenschaftler führen Experimente mit verschiedenen Koeffizienten durch und fassen die Ergebnisse zusammen.

  • Daten-Ingenieure überprüfen die Qualität des Codes und machen ihn robuster, effizienter und skalierbar.

  • Daten-Analysten führen systematische Untersuchungen der Daten durch, wobei sie den von Dateningenieuren bereitgestellten Code verwenden.

  • System-Ingenieure erstellen das Hub, die Kernel, Erweiterungen etc. und gewährleisten den möglichst reibungslosen Betrieb dieser Infrastruktur.

In diesem Tutorial wenden wir uns zunächst vor allem an System-Ingenieure, die eine Plattform auf Basis von Jupyter-Notebooks aufbauen und betreiben wollen. In der Folge erläutern wir dann, wie diese Plattform effektiv von Datenwissenschaftlern, -Ingenieuren und -Analysten genutzt werden kann.

Aufbau des Jupyter-Tutorial

Das Jupyter-Tutorial folgt ab Kapitel 3 dem prototypischen Verlauf eines Forschungsprojekts:

  1. Arbeitsbereich einrichten mit der Installation und Konfiguration von IPython, Jupyter mit nbextensions und ipywidgets.

  2. Daten sammeln, entweder durch eine Rest-API oder direkt von einer HTML-Seite.

  3. Daten bereinigen ist eine wiederkehrende Aufgabe, die u.a. redundante, inkonsistente oder falsch formatierte Daten entfernen oder modifizieren soll.

  4. Erschließen der Daten – Daten visualisieren umfasst expolorative Analysen und das Visualisieren von Daten.

  5. Refactoring umfasst das Parametrisieren, Validieren und Performance-Optimierungen, u.a. durch Parallelisierung.

  6. Produkt erstellen umfasst das Testen, Loggen und Dokumentieren der Methoden und Funktionen sowie das Erstellen von Paketen.

  7. Web-Anwendungen können entweder aus Jupyter-Notebooks Dashboards generieren oder umfassendere Applikationslogik benötigen, wie z.B. in Bokeh-Plots in Flask einbinden demonstriert, oder Daten über eine RESTful API bereitstellen.

Warum Jupyter?

Wie können nun diese vielfältigen Aufgaben vereinfacht werden? Es wird sich kaum ein Werkzeug finden, das all diese Aufgaben abdeckt und selbst für einzelne Aufgaben sind häufig mehrere Werkzeuge notwendig. Daher suchen wir auf einer abstrakteren Ebene allgemeinere Muster für Tools und Sprachen, mit denen Daten analysiert und visualisiert sowie ein Projekt dokumentiert und präsentiert werden kann. Genau dies wir mit dem Project Jupyter angestrebt.

Das Projekt Jupyter startete 2014 mit dem Ziel, ein konsistentes Set von Open-Source-Tools für wissenschaftliche Forschung, reproduzierbare Workflows, Computational Narratives und Datenanalyse zu erstellen. Bereits 2017 wurde Jupyter dann mit dem ACM Software Systems Award ausgezeichnet - eine prestigeträchtige Auszeichnung, die es u.a. mit Unix und dem Web teilt.

Um zu verstehen, warum Jupyter-Notebooks so erfolgreich sind, schauen wir uns die Kernfunktionen einmal genauer an:

Jupyter Notebook Format

Jupyter Notebooks sind ein offenes, auf JSON basierendes Dokumentenformat mit vollständigen Aufzeichnungen der Sitzungen des Benutzers und des enthalten Code.

Interactive Computing Protocol

Das Notebook kommuniziert mit Rechenkernel über das Interactive Computing Protocol, einem offenen Netzwerkprotokoll basierend auf JSON-Daten über ZMQ und WebSockets.

Kernels

Kernel sind Prozesse, die interaktiven Code in einer bestimmten Programmiersprache ausführen und die Ausgabe an den Benutzer zurückgeben.

Jupyter-Infrastruktur

Eine Plattform für die oben genannten Use Cases erfordert eine umfangreiche Infrastruktur, die nicht nur die Bereitstellung der Kernel sowie die Parametrisierung, Zeitsteuerung und Parallelisierung von Notebooks erlaubt, sondern darüberhinaus auch die gleichmäßige Bereitstellung der Ressourcen.

Mit diesem Tutorial wird eine Plattform bereitgestellt, die über Jupyter Notebooks hinaus schnelle, flexible und umfassende Datenanalysen ermöglicht. Aktuell gehen wir jedoch noch nicht darauf ein, wie sie sich um Streaming Pipelines und Domain Driven Data Stores erweitern lässt.

Die Beispiele des Jupyter-Tutorials könnt Ihr jedoch auch lokal erstellen und ausführen.