数据科学用Jupyter Notebook再合适不过了，代码笔记融为一体，交互式操作方便好用，一直以来都是被大家所认可的神器。
最近发现了一个新的Notebook工具，除了基本的功能之外，另外还补充了很多Jupyter Notebook上的一些空缺，这个新的神器就是DeepNote。
DeepNote由一个位于旧金山的小团队开发，它是一种云协作、云硬件，上云的 Notebook 编程环境，可与现有的Jupter兼容，方便部署，并且免费，是新一代的数据科学notebook。
这里要说下，因为Jupyter Notebook最先进入大家的视野，使用起来也没毛病，所以让使用者切换是存在一定的成本，除非新工具的功能强大到足以让你去忽略掉这个成本。
不过有高级科学研究家已发现DeepNote的使用趋势是在缓慢超越Jupyter的，这个趋势说明它确实得到了认可，并且功能上也解决了一部分人群的痛点。
闲篇扯完，下面介绍一下DeepNote的新功能。
1、团队协作
这个功能我觉得是 DeepNote 最大的卖点了。DeepNote 支持在共享计算环境中无缝合作，也就是说当我们在做一个项目时，团队伙伴如果有了好的想法，可以更加快速地分享，而且是实时同步地看到代码运行状态。
实时同步
使用 Jupyter Notebook 的现有的做法是，团队每个人都必须跑完代码保存，然后再通过一些途径传给团队其他人，并且其他人如果想分析或者修改，只能再重新跑一遍，如果数据量很大或者代码很长的话，这样会浪费很多不必要的时间。
这个功能就好比石墨文档可支持多人同时在线操作一样，我们不用再像以前分享Excel文件那样，每个人填好后再由最后一个人来汇总，为多人协作提供了极大的便利。
但这还没完！接着看下面
版本控制
下面展示了多人协作中的 版本控制功能，每个人对于代码的反馈版本清晰地看见。
代码Review
另外，它还提供了代码review功能，我们可追踪团队成员对模型变现的评论，并且如果我们改动了代码也会同步通知评论者。
此外，DeepNote 还提供了不同的权限等级：查看、执行、编辑、管理以及所有者。
举个例子，比如一个项目中，我们和其它合作方联合建模，你分享给对方，但不希望可执行，那么我们就可以分配权限，让自己拥有管理或所有者权限，而对方只有查看权限。再或者在自己的团队中，团队成员是有所有者权限的，可执行代码单位，而审查人员只拥有编辑权限，可提供在线反馈，但无法执行任何单元，只有团队成员持有执行权限。使用场景太多了，可自己脑补。
2、模型开发更高效
DeepNote 不但在多人协作上有很大优势，在个人单独建模分析时也非常的高效。
变量分析可视化
特征工程的时候，我们查看变量很不方便。DeepNote提供了强大的变量可视化功能，并且交互式体验非常棒。
代码智能补全
这个很多编辑器都有这个功能了，有它使用起来更加智能，比Jupyter Notebook好用些。
DeepNote也有自己的快捷键操作，并且正在开发大屏dashboard展示功能，这样可以打通多人协作，实时在线的大屏展示成果。
3、连接云硬盘
数据科学中有 80% 的无关数学和统计学。在云计算设置中，这个比例更接近 90%，还有 10% 的时间损失在为笔记本配置正确的算力上。DeepNote 可以为你无缝访问基于云的硬件。「无缝」的意思是你可以在笔记本界面上进行所有设置，除非你的核处于空闲状态，否则它是不会主动关闭的。
4、Python包的管理
Python 有出色的包管理系统。DeepNote 意识到了这一点，并在工作路径中附有 requirements.txt 文件。即使这样，也很容易忘记安装一些依赖包。除非导入包时触发错误，否则无法意识到这方面有所疏漏。为此，DeepNote 会主动监控包的导入，并根据你生命的需求，提醒你遗漏的依赖。还有，如果需要的文件不存在，它会猜测该文件是什么。剧透预警：它的猜测一般都是正确的。
5、大量的集成
DeepNote 几乎提供了你想要的所有集成。为了使notebook井井有条，你可以从不同连接中选择源码控制库。这可以在创建笔记本和写后台更新时用到。
除了源码控制，DeepNote 笔记本还可以连接云计算数据存储，比如 S3、GCS 以及常用的数据库引擎。
以上就是DeepNote的一些独特特征，很多功能也正在开发，希望它可以越来越好，没准未来会有取代Jupyter Notebook的可能。
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