Databook-数据之书

Databook-数据之书

用于数据分析的Jupyter Notebooks。

• 不需购买服务器，快速开始本身的数据分析过程。
• 源码：https://github.com/databooks/databook
• 源码镜像：https://gitlab.com/databooks/databook
• 做者：openthings，https://github.com/databooks/，2018.07.

快速建立步骤

• 建立一个 github.com 帐号。
• 复制本代码仓库到本身的repository，点击fork便可。
• 打开 https://mybinder.org , 填入上面的github repository地址，点击“launch”开始构建本身的远程服务。
• 服务网页打开后，将后缀/tree改成/lab，以使用最新的多窗口界面。
• 添加notebook, 而后运行、修改，shift+enter便可执行cell中的代码。
• 提交更新到本身的 github repository, 经过运行 ./commit.sh。
• 从 https://github.com/databooks/databook 拉取更新, 运行 ./upstream-pull.sh.
• 提交一个 pull-request, 将本身的 notebook 合并到上游 upstream, 须要从 github webUI上操做。

运行到k8s集群

该项目能够运行到本身的k8s集群之中，须要构建从新为jupyterhub-k8s构建镜像和部署。   

参考：

• https://github.com/databooks/databook/build-tools
• Docker build-容器构建加速攻略

快速使用教程

• QuickStart，快速开始教程，入门先来试一试。
  • Markdown，Markdown格式教程。
  • pybasic01，Python初体验。

安装的支持库

• jupyter, 包含 notebook, jupyterhub, jupyterlab webUI.
• conda, 功能强大的python科学数据分析版, 使用 miniconda更小，只包含基本安装包。
• mlflow，使用 mlflow进行机器学习，该库由databricks公司进行开发。
• airflow, 数据流水线处理工具-airflow, 由Apache Software Foundation资助开发。
• tushare, 金融数据获取sdk，提供中国金融相关数据, 基于python api。
• matplotlib, 图形绘制库，在 jupyter notebook 中使用，先执行 %matplotlib inline。
• ipyleaflet , 在Jupyter Notebook中显示地图，提供jupyterlab extension, 是 jupyter-widgets的一部分。

更多资源

• jupyterviewer, python 和 jupyter notebook 教程。
• The Jupyter Widget Ecosystem， Jupyter Widgets教程。
• openthings, 大数据、机器学习、容器与kubernetes、DevOps等软件资源。