Jupyter Notebook применяется в научных исследованиях и машинном обучении для выполнения различных задач: 14

• Интерактивное исследование данных. 1 Jupyter Notebook позволяет пошагово выполнять фрагменты кода и отображать результаты в реальном времени. 1
• Документация и совместная работа. 1 Платформа даёт возможность документировать работу и делиться ею с другими. 1 Сочетание кода, визуализаций и пояснительного текста упрощает общение и совместную работу с членами команды. 1
• Воспроизводимость результатов. 1 Каждая ячейка кода может выполняться независимо, что позволяет в любое время воспроизводить результаты. 1
• Визуализация и построение графиков. 1 Jupyter Notebook поддерживает интеграцию популярных библиотек визуализации данных, таких как Matplotlib и Seaborn. 1 Это даёт возможность создавать интерактивные и привлекательные диаграммы, графики и графики для эффективного донесения выводов и принятия решений на основе данных. 1
• Эксперименты и создание прототипов. 1 Jupyter Notebook предлагает среду для быстрых экспериментов и создания прототипов идей. 1 Благодаря возможности выполнять код небольшими фрагментами можно тестировать гипотезы, настраивать параметры и быстро итеративно уточнять модели, экономя время в процессе разработки. 1
• Интеграция с разными языками программирования. 1 Платформа поддерживает несколько языков программирования, включая Python, R и Julia. 1 Это позволяет использовать предпочитаемый язык и связанные библиотеки для задач анализа данных, моделирования и машинного обучения внутри одной записной книжки. 1