Las 9 mejores alternativas a Jupyter Notebook en 2026 (gratuitas y de pago)
Jupyter Notebook sigue siendo el lugar predeterminado donde se escriben los análisis. Es gratuito, se ejecuta localmente y casi todos los tutoriales de Python lo dan por sentado. Esa es exactamente la razón por la que la gente busca otra opción.
Las razones se agrupan en varios patrones. Los notebooks son difíciles de revisar y de fusionar. Colaborar significa enviarse archivos de un lado a otro. El resultado es un documento que nadie fuera del equipo puede abrir cómodamente. Y los entornos se rompen al cambiar de máquina.
Esta lista abarca nueve herramientas que dan respuesta al menos a una de esas quejas. Algunas son notebooks con la colaboración ya resuelta. Otras reemplazan el notebook por una interfaz completamente diferente. Los precios son los que cada proveedor mostraba en su propia página de tarifas el 15 de septiembre de 2026.
Cómo se elaboró esta lista
Se evaluaron catorce candidatos. Se eliminaron cinco. Nueve entraron en la lista.
El filtro fue deliberadamente estricto. La herramienta tenía que publicar precios claros en su propio sitio web el día de la redacción. Esto significa en dólares estadounidenses, con planes visibles en lugar de un formulario de contacto. Esta regla descarta buen software, y vale la pena mencionar qué programas quedaron fuera y por qué.
Databricks cobra por DBU en lugar de por usuario, por lo que su página de precios no presenta planes comparables con el resto de esta lista. JetBrains Datalore mostró una página de precios cuyos planes no se podían leer ese día. Google Colab oculta sus planes de pago tras un inicio de sesión. marimo es de código abierto y su sitio no publica una página de precios. CoCalc ahora redirige desde su dominio original a uno nuevo, el tipo de cambio que conviene confirmar antes de recomendar una herramienta.
Dos notas sobre el método importan más que la lista en sí.
En primer lugar, los resultados de la verificación caducan. Una herramienta que publicaba planes claros hace seis meses puede no hacerlo hoy, y una que falló entonces puede aprobar ahora. Ambas cosas ocurrieron al elaborar esta lista. Volver a realizar la comprobación es más fiable que reutilizar una respuesta antigua.
En segundo lugar, una página de precios puede mostrar tarifas para productos distintos al que busca. La página de Anaconda enumera varios productos uno al lado del otro. Las cifras citadas a continuación son las asociadas al producto en cuestión, no el número más alto de la página.
Vale la pena aclarar una cosa más. Esta es una lista de herramientas que cumplen con el requisito de tener precios publicados, ordenada para facilitar la lectura y no clasificada por puntuación. Que una herramienta aparezca antes que otra no dice nada sobre cuál es mejor para su equipo. La sección "Ideal para" cerca del final está diseñada para responder a eso.
Comparación rápida
| Tool | Entry price | Paid tiers start | Best suited to |
|---|---|---|---|
| Powerdrill Bloom | Gratuito | $199.00/año | Análisis sin escribir código |
| Deepnote | Gratuito | $39/editor/mes | Notebooks en equipo con programación |
| Hex | Gratuito | $36/editor/mes | Aplicaciones de datos con SQL y Python |
| Observable | Gratuito | $22/mes | Visualizaciones interactivas publicadas |
| Count | Gratuito | $49/editor/mes | Exploración estilo lienzo |
| Anaconda | Gratuito | $15/usuario/mes | Entornos de Python gobernados |
| Posit Cloud | Gratuito | $25/mes | R y RStudio en el navegador |
| Saturn Cloud | Por hora | $0.09/hora | GPU y computación pesada |
| Nextjournal | Gratuito | $299/mes | Investigación reproducible |
1. Powerdrill Bloom
El enfoque de Powerdrill Bloom aborda el problema desde el extremo opuesto. En lugar de facilitar el uso compartido de los notebooks, elimina el notebook del flujo de trabajo. Se introducen los archivos. Se realiza una solicitud en lenguaje natural. El agente devuelve el análisis junto con el gráfico, documento o presentación que lo expone.
Ideal para
Analistas y equipos cuyo cuello de botella no es la habilidad con Python sino el tiempo de entrega, y cualquiera cuya audiencia necesite un resultado legible en lugar de un archivo de notebook. También se adapta a equipos mixtos, donde algunas personas escriben código y otras no, pero todos necesitan trabajar a partir de los mismos archivos de origen.
Funcionalidades clave
Las cargas admiten Excel, CSV, PDF y documentos generales, y cuenta con búsqueda integrada en fuentes de datos abiertas. A partir de un archivo cargado, el agente genera información de valor, gráficos y resúmenes, y puede crear diapositivas, documentos de Office, hojas de cálculo e imágenes como entregables finales. Las habilidades del agente gestionan rutinas repetibles, y las tareas programadas permiten que un análisis se vuelva a ejecutar por sí solo. Los planes superiores añaden Claude Code y tareas de agente de nivel Codex para trabajos de varios pasos.
Precios
El plan Free cuesta $0.00 e incluye 1,000 créditos que se renuevan diariamente con una tarea programada. Pro cuesta $199.00 al año y añade 5,000 créditos mensuales, análisis más profundos, habilidades de agente personalizadas y 20 tareas programadas. Plus cuesta $399.00 al año con 11,000 créditos mensuales. Premium cuesta $1,990.00 al año con 60,000 créditos mensuales para trabajos de gran volumen. Los planes Team tienen un precio por usuario con créditos de equipo compartidos.
Pros
El resultado se entrega en formatos que otras personas pueden abrir, lo que elimina por completo el paso de exportación. El lenguaje natural evita que los analistas que no escriben Python se queden estancados. Las tareas programadas convierten un análisis puntual en uno recurrente sin necesidad de herramientas adicionales. Dado que la entrada es un archivo en lugar de un almacén de datos conectado, no hay fase de configuración antes de la primera pregunta.
Contras
El plan Free incluye solo una tarea programada, por lo que el trabajo recurrente requiere de forma efectiva un plan de pago. Los créditos son la unidad de consumo en lugar de las horas de computación. Este es un modelo mental diferente al que utilizan las otras herramientas de aquí. Los usuarios intensivos deben vigilar el límite mensual. Tampoco es la opción adecuada si el objetivo es específicamente escribir y conservar código de Python.
¿Tiene curiosidad por saber hasta dónde llega un agente centrado en archivos con sus propios datos? Pruebe Powerdrill Bloom.
2. Deepnote
Deepnote es lo más parecido en esta lista a "Jupyter Notebook, pero con una colaboración que funciona". La metáfora del notebook sobrevive intacta. Lo que cambia es que varias personas pueden estar dentro del mismo notebook a la vez, y este puede ejecutarse sin que nadie lo esté vigilando.
Ideal para
Equipos de datos que quieren seguir escribiendo notebooks pero están cansados de pasarse archivos .ipynb. Es el cambio menos disruptivo de esta lista. Un equipo que ya tiene el hábito de trabajar con Jupyter Notebook no tiene que volver a capacitar a nadie para hacer la transición.
Para ver más de cerca cómo se compara Deepnote dentro de su propia categoría, consulte este desglose de alternativas a Deepnote.
Funcionalidades clave
La edición colaborativa en tiempo real es el núcleo. A su alrededor se encuentran los notebooks programados, la ejecución en segundo plano y un historial de revisiones de treinta días. Los planes de pago agrupan asignaciones mensuales de créditos de IA, CPU y GPU en lugar de cobrarlos por separado, y añaden máquinas más potentes.
Precios
Existe un plan gratuito. El plan Team cuesta $39 por editor al mes, facturado anualmente. Incluye $39 en créditos de IA, $280 de CPU y $50 de GPU cada mes. Enterprise se cotiza por separado. Las cuentas gratuitas tienen un periodo de inactividad de quince minutos; Team y Enterprise disponen de veinticuatro horas.
Pros
El coste de migración es casi nulo para cualquiera que ya escriba archivos de Jupyter Notebook. La programación y la ejecución en segundo plano cubren la brecha de automatización que aleja a muchos equipos del Jupyter Notebook local. Las asignaciones de computación agrupadas hacen que el gasto mensual sea predecible.
Contras
El precio es por editor, por lo que el coste escala con el número de empleados en lugar de con el uso. Esto resulta caro para un equipo grande donde solo unas pocas personas escriben código con regularidad. El tiempo de espera por inactividad de quince minutos en el plan gratuito es corto para el trabajo exploratorio. Los créditos incluidos se denominan por separado para IA, CPU y GPU, lo que significa que hay que controlar tres asignaciones en lugar de una.
3. Hex
Hex trata el notebook como una entrada más para algo más grande. Se escribe SQL y Python en celdas. Luego, se publica el resultado como una aplicación interactiva. Los filtros y las entradas hacen que sea utilizable por un compañero no técnico.
Ideal para
Equipos donde el análisis debe terminar como una aplicación para compartir en lugar de un documento, y donde SQL es al menos tan importante como Python. Se adapta a funciones analíticas que responden a la misma pregunta repetidamente con diferentes parámetros.
Para ver cómo se sitúa Hex frente a herramientas de su misma categoría, consulte este desglose de alternativas a Hex.
Funcionalidades clave
Las celdas de SQL y Python conviven en el mismo proyecto. El creador de aplicaciones convierte un análisis finalizado en una interfaz interactiva. La computación se puede seleccionar por proyecto, desde perfiles pequeños hasta máquinas respaldadas por GPU.
Precios
Community es gratuito. Professional cuesta $36 por editor al mes. Team cuesta $75 por editor al mes. La computación se factura por separado por minuto de uso. Los perfiles Extra Small a Medium son gratuitos. Large cuesta $0.32 por hora, Extra Large $0.65, 2XL $1.29 y 4XL $2.58. Los perfiles de GPU cuestan $2.93 para L4 y $4.06 para A10G.
Pros
El resultado en forma de aplicación publicada resuelve directamente el problema de "nadie lee mi notebook". La computación gratuita en perfiles más pequeños mantiene el trabajo exploratorio a bajo coste. Los usuarios centrados en SQL no son tratados como de segunda clase.
Contras
La computación se factura además del precio por usuario editor, por lo que el total mensual son dos cifras en lugar de una. Prever el gasto de un año significa prever el uso, no solo el número de empleados. Los perfiles más grandes y el trabajo con GPU se acumulan rápidamente con la facturación por minuto. La capa de creación de aplicaciones representa la mayor parte del valor, lo que hace que Hex sea más de lo que necesita si solo busca un notebook mejor.
4. Observable
Observable aborda los notebooks desde la perspectiva de la visualización. Está diseñado en torno a la publicación, y los resultados son interactivos por defecto en lugar de imágenes estáticas pegadas en un documento.
Ideal para
Cualquiera cuyo resultado sea un gráfico que otras personas vayan a explorar, y equipos que deseen integrar el trabajo en un sitio web o wiki en lugar de descargarlo. Se adapta de forma natural a la redacción de datos de cara al público, donde el lector debe poder interactuar con los números.
Funcionalidades clave
Los notebooks incluyen conexiones a bases de datos y archivos adjuntos. Una opción de inserción permite colocar los resultados en otros lugares. Un agente integrado ofrece una asignación diaria de tokens que escala según el plan. Los planes Team añaden espacios de trabajo compartidos y puestos de lector privados.
Precios
Dispone de un plan Free. Pro cuesta $22 al mes, o $25 con facturación mensual. Team cuesta $40 por editor al mes, o $45 con facturación mensual, y figura como disponible próximamente. Enterprise es personalizado. Los lectores privados en Team cuestan $10 por lector al mes. Los archivos adjuntos están limitados a 1 GB al mes, y la computación a cincuenta minutos al mes en los planes individuales de pago.
Pros
El resultado interactivo e integrable es el más sólido de esta lista para cualquier elemento en forma de gráfico. El plan individual Pro es el punto de entrada de pago más económico de aquí. Las conexiones a bases de datos vienen de serie en los planes de pago.
Contras
Cincuenta minutos de computación mensual es un presupuesto muy ajustado para cualquier cosa que vaya más allá del trabajo de visualización. Se espera que las transformaciones pesadas se realicen antes de que lleguen los datos. El límite de 1 GB para archivos adjuntos descarta grandes conjuntos de datos locales. El plan Team está marcado como disponible próximamente, por lo que el uso colaborativo no está totalmente disponible hoy en día.
5. Count
Count sustituye el notebook lineal por un lienzo. Las celdas se convierten en nodos que se pueden organizar espacialmente. Las conexiones entre ellos permanecen visibles. Esto hace que la estructura de un análisis sea más fácil de seguir que un desplazamiento de arriba a abajo.
Ideal para
Análisis exploratorios que se ramifican, y equipos que necesitan que las partes interesadas sigan el razonamiento en lugar de solo el resultado. Funciona bien en entornos de revisión, donde la pregunta es cómo se llegó a una cifra en lugar de cuál es esa cifra.
Funcionalidades clave
Celdas de Python y SQL en un lienzo compartido, visualizaciones sin código para personas que no escriben en ninguno de los dos lenguajes, historial de versiones, lista blanca de dominios y soporte para MCP. Los puestos de lector están incluidos en todos los planes.
Precios
Free cuesta $0 para equipos pequeños y proyectos personales. Pro cuesta $49 por editor al mes. Scale cuesta $69 por editor al mes y añade más capacidad para organizaciones más grandes. Count indica que los puestos de lector están incluidos en todos los planes sin tarifas base.
Pros
El lienzo hace legible el análisis ramificado, algo que un desplazamiento lineal de arriba a abajo deja implícito. Que los puestos de lector sean gratuitos en todos los planes mantiene a cero el coste de compartir. Las visualizaciones sin código amplían el perfil de quienes pueden contribuir.
Contras
Los puestos de editor son el punto de entrada por usuario más caro entre las herramientas de estilo notebook de aquí. El modelo de lienzo supone un verdadero cambio de hábito para cualquiera que venga directamente de Jupyter Notebook. El plan gratuito está orientado a equipos pequeños y proyectos personales en lugar de a trabajos de producción.
6. Anaconda
Anaconda no es un notebook. Es la capa que hay debajo de él. Si la razón para dejar Jupyter Notebook es que los entornos se rompen entre máquinas, esta es la parte de la pila tecnológica que debe analizar.
Ideal para
Organizaciones donde el propio entorno de Python es el problema: reproducibilidad, procedencia de los paquetes y políticas. Importa sobre todo allí donde una compilación fallida o un paquete no verificado conllevan un coste real.
Funcionalidades clave
Gestión de paquetes donde cada paquete es verificado, firmado y comprobado según las políticas antes de llegar al desarrollador. Paquetes seleccionados de ciencia de datos, aprendizaje automático e IA, además de Anaconda Assistant para ayuda con el código. Los planes de pago añaden entornos de equipo reproducibles y compartidos, controles de espacio de trabajo y gobernanza para uso en producción.
Precios
Anaconda Core es gratuito ($0) para aprendizaje y proyectos personales. Starter cuesta $15 por usuario al mes para entornos de equipo compartidos y reproducibles. Business cuesta $50 por usuario al mes para un empaquetado gobernado y seguro en producción. Tenga en cuenta que la página de precios de Anaconda también enumera productos independientes con sus propios planes; estos no forman parte de Core.
Pros
Resuelve el problema de la desviación del entorno desde la raíz en lugar de esquivarlo. Los paquetes verificados y firmados son importantes en entornos regulados. El plan gratuito es realmente utilizable para el trabajo individual.
Contras
Anaconda se sitúa por debajo de una interfaz de notebook en lugar de proporcionar una, por lo que complementa a otra herramienta de esta lista en lugar de sustituirla. El valor es mayormente invisible para los usuarios individuales que no tienen problemas con los entornos. La página de precios mezcla varios productos, lo que facilita que se malinterpreten los planes de Core.
7. Posit Cloud
Posit Cloud es la versión alojada del universo RStudio. Si el análisis se realiza en R, esta es la respuesta más directa de la lista. Lo mismo ocurre si se está enseñando a un aula de estudiantes.
Ideal para
Usuarios de R y cualquiera que enseñe análisis a una clase y necesite entornos que funcionen de manera idéntica para todos. El caso de la enseñanza es el más sólido aquí, porque el problema de la configuración desaparece para todos los estudiantes a la vez.
Funcionalidades clave
Proyectos de RStudio basados en el navegador con espacios compartidos, conexiones de datos y plantillas de proyectos. La computación se mide en horas con límites definidos de RAM, CPU y ejecución por plan. Existen planes dedicados para instructores (Instructor) y estudiantes (Student) para la enseñanza. Los propietarios de las cuentas pueden habilitar Posit Assistant, un asistente de codificación con IA para proyectos de RStudio.
Precios
Free cuesta $0 para siempre con 25 proyectos, 25 horas de computación al mes, 1 GB de RAM y un límite de ejecución de una hora. Basic cuesta $25 al mes con 150 horas incluidas, 8 GB de RAM y proyectos ilimitados. Standard cuesta $75 al mes con 500 horas, 32 GB de RAM, 8 CPU y SSO a través de SAML. Para educadores y estudiantes que cumplan los requisitos, Instructor cuesta $15 al mes con 300 horas y Student cuesta $5 al mes con 75 horas. Las horas adicionales en los planes de pago cuestan 10¢ cada una.
Pros
La contabilidad de computación más clara de esta lista: las horas, la RAM, la CPU y los límites de ejecución se detallan por plan. Los precios para educación son un plan publicado en lugar de un acuerdo caso por caso. El plan gratuito es utilizable para trabajos de clase reales.
Contras
El centro de gravedad es R y RStudio, lo que hace que se adapte de forma más estrecha a equipos centrados en Python. La RAM de 1 GB del plan gratuito y el límite de ejecución de una hora descartan tareas más grandes. El SSO solo está disponible en el plan Standard y superiores.
8. Saturn Cloud
Saturn Cloud responde a una queja específica: el portátil no es lo suficientemente potente. Proporciona notebooks alojados conectados a máquinas de hasta nodos de ocho GPU, y cobra por hora en lugar de por usuario.
Ideal para
Entrenamiento, ajuste fino (fine-tuning) y cualquier carga de trabajo donde la limitación sea el hardware en lugar de la colaboración. Es la respuesta adecuada cuando el notebook en sí está bien pero la máquina que hay debajo no.
Funcionalidades clave
Entornos alojados que se ejecutan en un catálogo publicado de tipos de máquinas, que abarca desde instancias solo de CPU hasta nodos NVIDIA H100 y H200. Las máquinas se seleccionan por carga de trabajo y se facturan por hora, con el almacenamiento a un precio independiente.
Precios
El precio es por hora según la máquina en lugar de por usuario. Las instancias de CPU comienzan en $0.09 por hora para una instancia Large de 16 GB y 4 vCPU, y llegan hasta $6.12 por hora para una c5.metal de 192 GB y 96 vCPU. Las opciones de GPU comienzan en $0.15 por hora para una g4dn.xlarge respaldada por T4 y alcanzan los $23.6 por hora para un nodo de ocho vías H100 o H200. El almacenamiento cuesta $0.20 por GB al mes. Saturn Cloud señala que en su plan Pro estos cargos se facturan en incrementos de $10.
Pros
La única opción aquí que escala a un trabajo serio con GPU sin necesidad de un proyecto de infraestructura independiente. La facturación por hora significa que los equipos inactivos no pagan nada por los puestos. El catálogo de máquinas se publica al completo, por lo que los costes se pueden estimar antes de comprometerse.
Contras
El precio publicado de Saturn Cloud es por hora según la máquina en lugar de por usuario. Por lo tanto, la elaboración de presupuestos no se parece en nada al resto de esta lista y es más difícil de limitar. Los costes dependen totalmente del uso, lo que penaliza el olvidarse de apagar una máquina. Las funciones de colaboración no son el foco de atención, por lo que un equipo que deje Jupyter por motivos de uso compartido no encontrará la respuesta aquí.
9. Nextjournal
Nextjournal está diseñado en torno a la reproducibilidad. El entorno en el que se ejecutó un notebook se captura junto con este, por lo que volver a ejecutar el trabajo meses después produce el mismo resultado en lugar de un error.
Ideal para
Grupos de investigación y cualquiera que necesite que un análisis se siga ejecutando dentro de un año. El trabajo regulado y académico exige este requisito de forma explícita, y la mayoría de las herramientas lo tratan como algo secundario.
Funcionalidades clave
Notebooks privados ilimitados con gestión de datos y secretos, entornos con versiones, tiempos de espera de apagado personalizados y ejecuciones automáticas programadas. Los planes Team incluyen créditos informáticos mensuales, facturándose la computación adicional por uso. Enterprise añade despliegue alojado o local (on-premises) y publicación interna.
Precios
El plan Free cuesta $0 con notebooks privados ilimitados y computación de nivel de entrada bajo una política de uso justo. Team comienza en $299 al mes e incluye cinco editores. Los editores adicionales cuestan $99 al mes cada uno. El plan incluye aproximadamente $240 al mes en créditos informáticos. Enterprise comienza en $499 al mes e incluye cinco editores, con editores adicionales a $125 al mes, e incluye aproximadamente $400 al mes en créditos. Nextjournal también menciona tarifas académicas, para organizaciones sin fines de lucro y para profesores.
Pros
La reproducibilidad está integrada desde el diseño en lugar de añadirse a posteriori, lo cual es poco común. El plan gratuito permite notebooks privados ilimitados, algo que la mayoría de los competidores restringen. Los créditos de computación incluidos son sustanciales en relación con el precio del plan.
Contras
El mínimo mensual de $299 lo convierte en el punto de entrada más caro de esta lista para un equipo pequeño. El precio asume cinco editores, por lo que un grupo de dos personas paga por cinco. La computación que supere los créditos incluidos se factura por uso además de la tarifa base.
Ideal para: elegir según lo que realmente necesita
La lista se divide claramente en torno a una pregunta: ¿qué es lo que no funciona en su configuración actual?
Si el problema es la colaboración, analice Deepnote en primer lugar. Conserva el notebook y soluciona el uso compartido. Count es la alternativa si su análisis se ramifica y desea que eso sea visible.
Si el problema es la audiencia, tanto Hex como Observable terminan en algo que un compañero puede utilizar. Hex produce aplicaciones con entradas y filtros. Observable produce elementos visuales interactivos e integrables.
Si el problema es el hecho mismo de escribir código, Powerdrill Bloom es la opción que elimina ese requisito. Se introducen los archivos y una solicitud en lenguaje natural; se obtiene el análisis y un documento finalizado.
Si el problema es la máquina, Saturn Cloud. Es la única opción aquí que alcanza nodos de ocho GPU con tarifas por hora publicadas.
Si el problema es el entorno, Anaconda. Se sitúa por debajo de cualquier notebook que decida seguir utilizando.
Si el problema es el lenguaje, Posit Cloud para R. También funciona como la mejor opción para la enseñanza, ya que los planes Instructor y Student están publicados en lugar de tener que negociarse.
Si el problema es que el trabajo antiguo ya no se ejecuta, Nextjournal, siempre que el presupuesto supere los $299 al mes.
Qué comprobar antes de cambiar
Cuatro factores determinan si una migración se consolida, y ninguno de ellos aparece en una página de precios.
Dónde residen realmente los datos. Las herramientas de esta lista se dividen entre las que se conectan a un almacén de datos y las que aceptan archivos cargados. Hex, Count y Observable requieren conexiones a bases de datos. Powerdrill Bloom funciona a partir de archivos cargados. Si sus datos se encuentran en hojas de cálculo en el portátil de alguien, una herramienta centrada en almacenes de datos añade un proyecto antes de aportar valor.
Quién necesita leer el resultado. Si la respuesta es un compañero que nunca abrirá un notebook, priorice las herramientas que publican aplicaciones o documentos. Mejorar la experiencia de edición no ayuda en absoluto a ese lector.
Cómo se factura la computación. Aquí se representan tres modelos. El precio por usuario es predecible y escala con el número de empleados. La computación por horas es predecible solo si alguien se acuerda de apagar las máquinas. Las asignaciones de créditos se sitúan entre ambos modelos. Elija el que su proceso financiero pueda controlar realmente.
Si va a conservar el código. Varias herramientas aquí asumen que el código de Python o SQL sobrevive a la transición. Una está diseñada para el caso en que no sea así. Esta es la mayor bifurcación de esta lista, y vale la pena responder a ella antes de comparar precios.
Una última nota práctica: la exportación. Antes de comprometerse, compruebe qué puede extraer de la herramienta si deja de pagar. Las herramientas con formato de notebook generalmente le permiten llevarse el notebook. Las herramientas con formato de lienzo y de aplicación varían más.
Veredicto final
Para la mayoría de los equipos que dejan el Jupyter Notebook local porque compartir es complicado, Deepnote es el camino más corto. El notebook se queda y la fricción desaparece. Con un precio de $39 por editor al mes, se sitúa en el rango medio de esta lista.
Para los equipos cuyo problema real es que el propio notebook es el entregable equivocado, la elección se sitúa entre Hex, Observable y Powerdrill Bloom. Hex y Observable conservan el código y cambian la interfaz de salida. Powerdrill Bloom, en cambio, cambia la interfaz de entrada, aceptando archivos y una solicitud en lenguaje natural y devolviendo tanto el análisis como el documento. Cuál de las tres se adapta mejor depende de si su equipo quiere seguir escribiendo código o dejar de hacerlo.
Existen planes gratuitos en ocho de las nueve herramientas, por lo que el coste de comprobarlo es de una tarde en lugar de un contrato.
Preguntas frecuentes
¿Cuál es la mejor alternativa gratuita a Jupyter Notebook?
Ocho de las nueve herramientas de aquí tienen un plan gratuito, por lo que la respuesta depende de la limitación. El plan gratuito de Nextjournal permite notebooks privados ilimitados. Posit Cloud ofrece 25 horas de computación al mes sin coste alguno. Anaconda Core es gratuito para el trabajo individual. Deepnote, Hex, Observable, Count y Powerdrill Bloom tienen planes gratuitos con límites de uso.
¿Por qué la gente deja de usar Jupyter Notebook?
Las cuatro razones comunes son la colaboración, la revisión, el resultado y los entornos. Los archivos de Jupyter Notebook son difíciles de editar simultáneamente y difíciles de comparar (diff) en el control de versiones. Resulta incómodo entregárselos a un lector no técnico. Además, dependen de un entorno local que difiere entre máquinas. Cada herramienta de esta lista se dirige al menos a uno de estos problemas. Muy pocas abordan los cuatro, razón por la cual la elección depende de qué queja sea la más importante en su equipo.
¿Puedo utilizar una alternativa a Jupyter sin saber Python?
Sí, aunque las herramientas difieren en el alcance de esta posibilidad. Count ofrece visualizaciones sin código junto a sus celdas de Python y SQL. Powerdrill Bloom está diseñado en torno a solicitudes en lenguaje natural sobre archivos cargados en lugar de código. El resto asume que usted escribe Python o SQL. Si nadie en el equipo escribe código, la lista de opciones es muy corta.
¿Cuánto cuestan las alternativas a Jupyter Notebook?
Los puntos de entrada de pago en esta lista van desde los $15 por usuario al mes para Anaconda Starter hasta los $299 al mes para Nextjournal Team. La mayoría de las herramientas de estilo notebook se sitúan entre los $22 y los $49 por editor al mes. Saturn Cloud es la excepción y factura por horas, comenzando en $0.09 por hora.
¿Qué alternativa a Jupyter es mejor para equipos?
Deepnote y Hex son las dos diseñadas en torno al uso en equipo, con tarifas de $39 y $75 por editor al mes respectivamente. Count incluye puestos de lector en todos los planes, lo que reduce el coste de compartir con personas que solo leen. El plan Team de Observable figura como disponible próximamente. Para los equipos donde la mayoría de los miembros consumen análisis en lugar de escribirlo, la política de puestos de lector importa más que el precio por editor.
Conclusión
Jupyter Notebook no va a desaparecer, y ninguna de estas herramientas pretende que lo haga. Lo que hacen es elegir un aspecto que los notebooks locales gestionan con dificultad y solucionarlo adecuadamente.
Comience por identificar su queja real sobre Jupyter Notebook. Si es el uso compartido, Deepnote. Si es el entregable, Hex u Observable. Si es la computación, Saturn Cloud. Si son los entornos, Anaconda. Si es R, Posit Cloud. Si es la reproducibilidad, Nextjournal. Y si la respuesta sincera es que escribir el código es en sí la parte lenta, analice Powerdrill Bloom. Elimina ese paso en lugar de acelerarlo.
Todas las opciones aquí, excepto Saturn Cloud, tienen un plan gratuito. Pruébelas con un archivo real y una fecha límite real antes de pagar por cualquiera de ellas.