As 9 Melhores Alternativas ao Jupyter Notebook em 2026 (Gratuitas e Pagas)

Jupyter Notebook ainda é o local padrão onde as análises são escritas. Ele é gratuito, roda localmente e quase todo tutorial de Python pressupõe seu uso. É exatamente por isso que as pessoas procuram por outra coisa.

Os motivos se dividem em algumas categorias. Os notebooks são difíceis de revisar e de mesclar. Colaborar significa enviar arquivos de um lado para o outro. O resultado final é um documento que ninguém fora da equipe consegue abrir facilmente. E os ambientes quebram entre diferentes máquinas.

Esta lista abrange nove ferramentas que resolvem pelo menos uma dessas reclamações. Algumas são notebooks com a colaboração corrigida. Outras substituem o notebook por uma interface totalmente diferente. Os preços são os que cada fornecedor exibia em sua própria página de preços em 15 de setembro de 2026.

Como esta lista foi elaborada

Quatorze candidatos foram avaliados. Cinco foram removidos. Nove entraram na lista.

A triagem foi deliberadamente rigorosa. A ferramenta precisava publicar preços claros em seu próprio site no dia da redação deste texto. Isso significa valores em dólares americanos, com planos visíveis em vez de um formulário de contato. Essa regra elimina softwares bons, e vale a pena mencionar quais softwares foram removidos e o porquê.

A Databricks cobra por DBU em vez de por usuário, portanto, sua página de preços não apresenta planos comparáveis ao restante desta lista. O JetBrains Datalore apresentou uma página de preços cujos planos não puderam ser lidos no dia. O Google Colab coloca seus planos pagos atrás de um login. O marimo é de código aberto e seu site não publica uma página de preços. O CoCalc agora redireciona de seu domínio original para um novo, o que é o tipo de mudança que vale a pena confirmar antes de recomendar uma ferramenta.

Duas observações sobre o método importam mais do que a lista em si.

Primeiro, os resultados da verificação expiram. Uma ferramenta que publicava planos claros há seis meses pode não fazê-lo hoje, e uma ferramenta que falhou antes pode passar agora. Ambas as situações ocorreram durante a elaboração desta lista. Refazer a verificação é mais confiável do que reaproveitar uma resposta antiga.

Segundo, uma página de preços pode exibir valores para outros produtos além daquele que você procura. A página da Anaconda lista vários produtos lado a lado. Os valores citados abaixo são os associados ao produto em discussão, não o maior número da página.

Mais uma coisa vale a pena ser dita claramente. Esta é uma lista de ferramentas que atendem ao critério de preços publicados, ordenada para facilitar a leitura, e não um ranking por pontuação. Uma ferramenta aparecer acima de outra não diz nada sobre qual é a melhor para a sua equipe. A seção "Ideal para" perto do final é a parte projetada para responder a isso.

Comparação rápida

Ferramenta	Preço inicial	Planos pagos a partir de	Ideal para
Powerdrill Bloom	Gratuito	$199.00/ano	Análise sem escrever código
Deepnote	Gratuito	$39/editor/mês	Notebooks em equipe com agendamento
Hex	Gratuito	$36/editor/mês	Aplicativos de dados SQL e Python
Observable	Gratuito	$22/mês	Visualizações interativas publicadas
Count	Gratuito	$49/editor/mês	Exploração em estilo tela (canvas)
Anaconda	Gratuito	$15/usuário/mês	Ambientes Python governados
Posit Cloud	Gratuito	$25/mês	R e RStudio no navegador
Saturn Cloud	Por hora	$0.09/hora	GPU e computação pesada
Nextjournal	Gratuito	$299/mês	Pesquisa reproduzível

1. Powerdrill Bloom

Powerdrill Bloom aborda o problema pelo outro extremo. Em vez de facilitar o compartilhamento de notebooks, ele remove o notebook do fluxo de trabalho. Os arquivos entram. Uma solicitação é feita em linguagem natural. O agente retorna a análise junto com o gráfico, documento ou apresentação que a exibe.

Ideal para

Analistas e equipes cujo gargalo não é a habilidade em Python, mas sim o tempo de entrega, e qualquer pessoa cujo público precise de um resultado legível em vez de um arquivo de notebook. Também se adequa a equipes mistas, onde algumas pessoas escrevem código e outras não, mas todos precisam trabalhar a partir dos mesmos arquivos de origem.

Principais recursos

Os uploads abrangem Excel, CSV, PDF e documentos gerais, e há uma busca integrada em fontes de dados abertas. A partir de um arquivo enviado, o agente produz insights, gráficos e resumos, e pode gerar slides, documentos do Office, planilhas e imagens como entregáveis finais. As habilidades do agente lidam com rotinas repetíveis, e as tarefas agendadas permitem que uma análise seja executada novamente de forma automática. Planos mais altos adicionam tarefas de agente no nível do Claude Code e Codex para trabalhos em várias etapas.

Preços

O plano Free é $0.00 e inclui 1,000 créditos renovados diariamente com uma tarefa agendada. O Pro custa $199.00 por ano e adiciona 5,000 créditos mensais, análises mais profundas, habilidades de agente personalizadas e 20 tarefas agendadas. O Plus custa $399.00 por ano com 11,000 créditos mensais. O Premium custa $1,990.00 por ano com 60,000 créditos mensais para trabalhos de alto volume. Os planos Team têm preço por usuário com créditos de equipe compartilhados.

Prós

O resultado final é entregue em formatos que outras pessoas conseguem abrir, o que elimina totalmente a etapa de exportação. A linguagem natural significa que analistas que não escrevem Python não ficam travados. As tarefas agendadas transformam uma análise pontual em recorrente sem a necessidade de ferramentas extras. Como a entrada é um arquivo em vez de um data warehouse conectado, não há fase de configuração antes da primeira pergunta.

Contras

O plano Free inclui apenas uma tarefa agendada, portanto, o trabalho recorrente exige efetivamente um plano pago. Os créditos são a unidade de consumo, em vez de horas de computação. Esse é um modelo mental diferente do usado pelas outras ferramentas aqui listadas. Usuários intensivos precisam monitorar o limite mensal. Também não é a escolha certa se o objetivo for especificamente escrever e manter código Python.

Curioso para ver até onde um agente focado em arquivos pode ir com seus próprios dados? Experimente o Powerdrill Bloom.

2. Deepnote

O Deepnote é o que há de mais próximo nesta lista de um "Jupyter Notebook, mas onde a colaboração funciona". A metáfora do notebook sobrevive intacta. O que muda é que várias pessoas podem estar no mesmo notebook ao mesmo tempo, e o notebook pode rodar sem que ninguém precise monitorá-lo.

Ideal para

Equipes de dados que querem continuar escrevendo notebooks, mas estão cansadas de compartilhar arquivos .ipynb de um lado para o outro. É a mudança menos disruptiva desta lista. Uma equipe que já tem o hábito de usar o Jupyter Notebook não precisa treinar ninguém novamente para fazer a transição.

Para uma análise mais detalhada de como o Deepnote se compara em sua própria categoria, veja esta análise das alternativas ao Deepnote.

Principais recursos

A edição colaborativa em tempo real é o ponto central. Ao redor dela estão os notebooks agendados, a execução em segundo plano e o histórico de revisões de trinta dias. Os planos pagos incluem pacotes mensais de créditos de IA, CPU e GPU em vez de cobrá-los separadamente, além de oferecerem máquinas mais potentes.

Preços

Existe um plano gratuito. O plano Team custa $39 por editor por mês, faturado anualmente. Ele inclui $39 em créditos de IA, $280 de CPU e $50 de GPU a cada mês. O plano Enterprise tem orçamento sob consulta. As contas gratuitas têm um período de inatividade de quinze minutos; os planos Team e Enterprise têm vinte e quatro horas.

Prós

O custo de migração é quase zero para quem já escreve arquivos do Jupyter Notebook. O agendamento e a execução em segundo plano preenchem a lacuna de automação que afasta muitas equipes do Jupyter Notebook local. Os limites de computação inclusos tornam os gastos mensais previsíveis.

Contras

O preço é por editor, portanto, o custo escala com o número de funcionários e não com o uso. Isso se torna caro para uma equipe grande onde apenas algumas pessoas escrevem código regularmente. O limite de inatividade de quinze minutos no plano gratuito é curto para trabalhos exploratórios. Os créditos inclusos são divididos separadamente para IA, CPU e GPU, o que significa três limites para acompanhar em vez de um.

3. Hex

O Hex trata o notebook como apenas uma parte de algo maior. Você escreve SQL e Python em células. Em seguida, publica o resultado como um aplicativo interativo. Filtros e campos de entrada o tornam utilizável por colegas não técnicos.

Ideal para

Equipes onde a análise precisa terminar como um aplicativo compartilhável em vez de um documento, e onde o SQL é pelo menos tão importante quanto o Python. Ele se adapta bem a funções de análise que respondem à mesma pergunta repetidamente com parâmetros diferentes.

Para ver como o Hex se posiciona em relação a ferramentas da mesma categoria, veja esta análise das alternativas ao Hex.

Principais recursos

Células de SQL e Python ficam lado a lado no mesmo projeto. O construtor de aplicativos transforma uma análise concluída em uma interface interativa. A capacidade de computação pode ser selecionada por projeto, desde perfis pequenos até máquinas equipadas com GPU.

Preços

O plano Community é gratuito. O Professional custa $36 por editor por mês. O Team custa $75 por editor por mês. A computação é cobrada separadamente por minuto de uso. Perfis Extra Small a Medium são gratuitos. O Large custa $0.32 por hora, o Extra Large $0.65, o 2XL $1.29 e o 4XL $2.58. Os perfis de GPU custam $2.93 para L4 e $4.06 para A10G.

Prós

A entrega em formato de aplicativo publicado resolve diretamente o problema de "ninguém lê meu notebook". A computação gratuita em perfis menores mantém o trabalho exploratório barato. Usuários focados em SQL não são tratados como cidadãos de segunda classe.

Contras

A computação é cobrada além do preço por usuário (editor), portanto, o total mensal é composto por dois valores em vez de um. Prever os gastos de um ano significa prever o uso, não apenas o número de funcionários. Perfis maiores e trabalhos com GPU acumulam custos rapidamente com a cobrança por minuto. A camada de criação de aplicativos representa a maior parte do valor, o que torna o Hex mais do que você precisa se quiser apenas um notebook melhor.

4. Observable

O Observable aborda os notebooks pelo lado da visualização. Ele é construído em torno da publicação, e os resultados são interativos por padrão, em vez de imagens estáticas coladas em um documento.

Ideal para

Qualquer pessoa cujo resultado final seja um gráfico que outras pessoas irão explorar, e equipes que desejam incorporar o trabalho em um site ou wiki em vez de baixá-lo. É uma escolha natural para publicações de dados voltadas ao público, onde o leitor deve ser capaz de interagir com os números.

Principais recursos

Os notebooks vêm com conexões de banco de dados e anexos de arquivos. Uma opção de incorporação coloca os resultados em outros locais. Um agente integrado traz um limite diário de tokens que escala conforme o plano. Os planos Team adicionam espaços de trabalho compartilhados e licenças de visualizador privado.

Preços

O plano Free está disponível. O Pro custa $22 por mês, ou $25 faturado mensalmente. O Team custa $40 por editor por mês, ou $45 faturado mensalmente, e está listado como em breve. O Enterprise é sob consulta. Visualizadores privados no plano Team custam $10 por visualizador por mês. Os anexos de arquivos são limitados a 1 GB por mês, e a computação a cinquenta minutos por mês nos planos individuais pagos.

Prós

O resultado interativo e incorporável é o mais forte desta lista para qualquer formato de gráfico. O plano individual Pro é a porta de entrada paga mais barata aqui. Conexões de banco de dados vêm por padrão nos planos pagos.

Contras

Cinquenta minutos de computação mensal é um orçamento apertado para qualquer coisa além de trabalhos de visualização. Espera-se que transformações pesadas ocorram antes da chegada dos dados. O limite de anexo de 1 GB descarta grandes conjuntos de dados locais. O plano Team está marcado como em breve, portanto, o uso colaborativo não está totalmente disponível hoje.

5. Count

O Count substitui o notebook linear por uma tela (canvas). As células se tornam nós que você pode organizar espacialmente. As conexões entre elas permanecem visíveis. Isso torna o fluxo de uma análise mais fácil de acompanhar do que uma rolagem de cima a baixo.

Ideal para

Análises exploratórias que se ramificam, e equipes que precisam que as partes interessadas acompanhem o raciocínio e não apenas o resultado. Funciona bem em cenários de revisão, onde a questão é como um número foi alcançado, e não apenas qual é esse número.

Principais recursos

Células de Python e SQL em uma tela compartilhada, visualizações sem código para quem não escreve nenhum dos dois, histórico de versões, lista de permissões de domínio e suporte a MCP. Licenças de visualizador estão inclusas em todos os planos.

Preços

O plano Free custa $0 para pequenas equipes e projetos pessoais. O Pro custa $49 por editor por mês. O Scale custa $69 por editor por mês e adiciona mais capacidade para organizações maiores. O Count afirma que as licenças de visualizador estão inclusas em todos os planos, sem taxas básicas.

Prós

A tela torna as análises ramificadas legíveis, algo que uma rolagem linear de cima a baixo deixa implícito. O fato de as licenças de visualizador serem gratuitas em todos os planos mantém o custo de compartilhamento em zero. Visualizações sem código ampliam quem pode contribuir.

Contras

As licenças de editor são a porta de entrada por usuário mais cara entre as ferramentas em estilo notebook listadas aqui. O modelo de tela é uma mudança real de hábito para quem vem diretamente do Jupyter Notebook. O plano gratuito é voltado para pequenas equipes e projetos pessoais, e não para trabalho em produção.

6. Anaconda

O Anaconda não é um notebook. É a camada que fica por baixo dele. Se o motivo para deixar o Jupyter Notebook é que os ambientes quebram entre as máquinas, esta é a parte da pilha de tecnologia para a qual você deve olhar.

Ideal para

Organizações onde o próprio ambiente Python é o problema: reprodutibilidade, procedência de pacotes e conformidade com políticas. É mais importante onde uma compilação com falha ou um pacote não verificado acarreta um custo real.

Principais recursos

Gerenciamento de pacotes onde cada pacote é verificado, assinado e checado em relação a políticas antes de chegar ao desenvolvedor. Pacotes selecionados de ciência de dados, aprendizado de máquina e IA, além do Anaconda Assistant para ajuda com códigos. Os planos pagos adicionam ambientes de equipe compartilhados e reproduzíveis, controles de espaço de trabalho e governança para uso em produção.

Preços

O Anaconda Core é gratuito a $0 para aprendizado e projetos pessoais. O Starter custa $15 por usuário por mês para ambientes de equipe compartilhados e reproduzíveis. O Business custa $50 por usuário por mês para empacotamento governado e seguro em produção. Observe que a página de preços da Anaconda também lista produtos separados com seus próprios planos; estes não fazem parte do Core.

Prós

Resolve o problema de desvio de ambiente (environment drift) em sua raiz, em vez de tentar contorná-lo. Pacotes verificados e assinados são importantes em ambientes regulamentados. O plano gratuito é genuinamente utilizável para trabalho individual.

Contras

O Anaconda fica abaixo de uma interface de notebook em vez de fornecer uma, portanto, ele complementa outra ferramenta desta lista em vez de substituí-la. O valor é quase invisível para usuários individuais que não estão enfrentando problemas de ambiente. A página de preços mistura vários produtos, o que facilita a leitura incorreta dos planos do Core.

7. Posit Cloud

O Posit Cloud é a versão hospedada do universo RStudio. Se a análise for em R, esta é a resposta mais direta da lista. O mesmo vale se ela estiver sendo ensinada para uma sala de estudantes.

Ideal para

Usuários de R e qualquer pessoa que ensine análise para uma turma e precise de ambientes que funcionem de forma idêntica para todos. O caso de uso educacional é o mais forte aqui, porque o problema de configuração desaparece para todos os alunos de uma só vez.

Principais recursos

Projetos do RStudio baseados no navegador com espaços compartilhados, conexões de dados e modelos de projeto. A computação é medida em horas com limites definidos de RAM, CPU e tempo de execução por plano. Existem planos dedicados para instrutores (Instructor) e estudantes (Student) para fins de ensino. Os proprietários de contas podem ativar o Posit Assistant, um assistente de codificação por IA para projetos do RStudio.

Preços

O plano Free custa $0 para sempre com 25 projetos, 25 horas de computação por mês, 1 GB de RAM e um limite de execução de uma hora. O Basic custa $25 por mês com 150 horas inclusas, 8 GB de RAM e projetos ilimitados. O Standard custa $75 por mês com 500 horas, 32 GB de RAM, 8 CPUs e SSO via SAML. Para educadores e estudantes qualificados, o Instructor custa $15 por mês com 300 horas e o Student custa $5 por mês com 75 horas. Horas adicionais nos planos pagos custam 10¢ cada.

Prós

A contabilização de computação mais clara desta lista: horas, RAM, CPU e limites de execução são declarados por plano. Os preços para educação são planos publicados, em vez de acordos caso a caso. O plano gratuito é utilizável para trabalhos de curso reais.

Contras

O centro de gravidade é o R e o RStudio, o que o torna uma opção mais restrita para equipes focadas em Python. A RAM de 1 GB do plano gratuito e o limite de execução de uma hora descartam tarefas maiores. O SSO está disponível apenas no plano Standard e superiores.

8. Saturn Cloud

O Saturn Cloud responde a uma reclamação específica: o notebook físico não é potente o suficiente. Ele fornece notebooks hospedados conectados a máquinas com nós de até oito GPUs, e cobra por hora em vez de por usuário.

Ideal para

Treinamento, ajuste fino (fine-tuning) e qualquer carga de trabalho onde a limitação seja o hardware e não a colaboração. É a resposta certa quando o notebook em si atende bem, mas a máquina por baixo dele não.

Principais recursos

Ambientes hospedados executados em um catálogo público de tipos de máquinas, abrangendo desde instâncias apenas com CPU até nós com NVIDIA H100 e H200. As máquinas são selecionadas por carga de trabalho e cobradas por hora, com o armazenamento precificado separadamente.

Preços

A precificação é por hora por máquina, e não por usuário. Instâncias de CPU começam em $0.09 por hora para uma máquina Large de 16 GB e 4 vCPUs, chegando a $6.12 por hora para uma c5.metal de 192 GB e 96 vCPUs. As opções de GPU começam em $0.15 por hora para uma g4dn.xlarge equipada com T4 e chegam a $23.6 por hora para um nó com oito GPUs H100 ou H200. O armazenamento custa $0.20 por GB por mês. O Saturn Cloud observa que, em seu plano Pro, essas cobranças são faturadas em incrementos de $10.

Prós

A única opção aqui que escala para trabalhos sérios com GPU sem a necessidade de um projeto de infraestrutura separado. A cobrança por hora significa que equipes inativas não pagam nada por licenças de usuários. O catálogo de máquinas é publicado na íntegra, permitindo estimar os custos antes de se comprometer.

Contras

Os preços publicados do Saturn Cloud são por hora por máquina, e não por usuário. Portanto, o planejamento orçamentário não se parece em nada com o restante desta lista, sendo mais difícil de limitar. Os custos são totalmente baseados no uso, o que pune quem esquece de desligar uma máquina. Recursos de colaboração não são o foco, então uma equipe que está deixando o Jupyter por motivos de compartilhamento não encontrará a resposta aqui.

9. Nextjournal

O Nextjournal é construído em torno da reprodutibilidade. O ambiente em que um notebook foi executado é capturado junto com o notebook, de modo que reexecutar o trabalho meses depois produz o mesmo resultado em vez de um erro.

Ideal para

Grupos de pesquisa e qualquer pessoa que precise que uma análise ainda seja executada daqui a um ano. Trabalhos regulamentados e acadêmicos trazem essa exigência explicitamente, e a maioria das ferramentas trata isso como um detalhe secundário.

Principais recursos

Notebooks privados ilimitados com gerenciamento de dados e credenciais (secrets), ambientes versionados, limites de tempo personalizados para desligamento e execuções automáticas agendadas. Os planos Team incluem créditos computacionais mensais, com computação adicional cobrada por uso. O plano Enterprise adiciona implantação hospedada ou local (on-premises) e publicação interna.

Preços

O plano Free custa $0 com notebooks privados ilimitados e computação básica sob uma política de uso justo. O Team começa em $299 por mês, incluindo cinco editores. Editores adicionais custam $99 por mês cada. O plano inclui aproximadamente $240 por mês em créditos computacionais. O Enterprise começa em $499 por mês, incluindo cinco editores, com editores adicionais a $125 por mês, e inclui cerca de $400 por mês em créditos. O Nextjournal também menciona tarifas para fins acadêmicos, sem fins lucrativos e para professores.

Prós

A reprodutibilidade é projetada desde o início, em vez de ser adicionada depois, o que é raro. O plano gratuito permite notebooks privados ilimitados, algo que a maioria dos concorrentes restringe. Os créditos de computação inclusos são substanciais em relação ao preço do plano.

Contras

O piso mensal de $299 o torna a porta de entrada mais cara desta lista para uma equipe pequena. O preço pressupõe cinco editores, de modo que um grupo de duas pessoas paga por cinco. A computação além dos créditos inclusos é cobrada por uso, somada à taxa básica.

Ideal para: escolhendo pelo que você realmente precisa

A lista se divide claramente em torno de uma pergunta: o que está quebrado em sua configuração atual?

Se o problema for colaboração, olhe primeiro para o Deepnote. Ele mantém o notebook e corrige o compartilhamento. O Count é a alternativa se sua análise se ramifica e você quer que isso fique visível.

Se o problema for o público, tanto o Hex quanto o Observable terminam em algo que um colega pode usar. O Hex produz aplicativos com campos de entrada e filtros. O Observable produz elementos visuais interativos e incorporáveis.

Se o problema for o fato de você ter que escrever código, o Powerdrill Bloom é a opção que elimina essa exigência. Arquivos e uma solicitação em linguagem natural entram; a análise e um documento finalizado saem.

Se o problema for a máquina, Saturn Cloud. É a única opção aqui que alcança nós de oito GPUs com tarifas horárias públicas.

Se o problema for o ambiente, Anaconda. Ele fica por baixo de qualquer notebook que você continue usando.

Se o problema for a linguagem, Posit Cloud para R. Ele também funciona como a melhor opção de ensino, porque os planos Instructor e Student são públicos, em vez de negociados caso a caso.

Se o problema for que trabalhos antigos não rodam mais, Nextjournal, desde que o orçamento permita gastar mais de $299 por mês.

O que verificar antes de mudar

Quatro fatores decidem se uma migração será bem-sucedida a longo prazo, e nenhum deles aparece em uma página de preços.

Onde os dados realmente vivem. As ferramentas desta lista se dividem entre aquelas que se conectam a um data warehouse e aquelas que aceitam arquivos enviados. Hex, Count e Observable exigem conexões de banco de dados. O Powerdrill Bloom funciona a partir de arquivos enviados. Se seus dados estão em planilhas no notebook de alguém, uma ferramenta focada em data warehouse adiciona um projeto extra antes de agregar valor.

Quem precisa ler o resultado. Se a resposta for um colega que nunca abrirá um notebook, dê preferência às ferramentas que publicam aplicativos ou documentos. Melhorar a experiência de edição não ajuda em nada esse leitor.

Como a computação é cobrada. Três modelos estão representados aqui. A precificação por usuário é previsível e escala com o número de funcionários. A computação por hora só é previsível se alguém se lembrar de desligar as máquinas. Os limites de créditos ficam no meio termo. Escolha o modelo que o seu processo financeiro realmente consiga acompanhar.

Se você vai manter o código. Várias ferramentas aqui pressupõem que o Python ou SQL sobreviverá à mudança. Uma delas foi construída para o caso em que isso não acontece. Essa é a maior bifurcação desta lista, e vale a pena responder a essa pergunta antes de comparar preços.

Uma última nota prática: exportação. Antes de se comprometer, verifique o que você consegue extrair da ferramenta se parar de pagar. Ferramentas em formato de notebook geralmente permitem que você leve o notebook. Ferramentas em formato de tela (canvas) e aplicativos variam mais.

Veredito final

Para a maioria das equipes que estão deixando o Jupyter Notebook local porque o compartilhamento é doloroso, o Deepnote é o caminho mais curto. O notebook permanece e o atrito desaparece. Custando $39 por editor por mês, ele fica na faixa intermediária desta lista.

Para equipes cujo problema real é que o notebook em si é o entregável errado, a escolha fica entre Hex, Observable e Powerdrill Bloom. O Hex e o Observable mantêm o código e mudam a interface de saída. O Powerdrill Bloom, por sua vez, muda a interface de entrada, aceitando arquivos e uma solicitação em linguagem natural e retornando tanto a análise quanto o documento. Qual das três opções se encaixa melhor depende de se a sua equipe quer continuar escrevendo código ou parar.

Planos gratuitos existem em oito das nove ferramentas, portanto, o custo de testar é apenas uma tarde de trabalho, e não um contrato.

Perguntas frequentes

Qual é a melhor alternativa gratuita ao Jupyter Notebook?

Oito das nove ferramentas aqui têm um plano gratuito, portanto, a resposta depende das suas limitações. O plano gratuito do Nextjournal permite notebooks privados ilimitados. O Posit Cloud oferece 25 horas de computação por mês sem custo. O Anaconda Core é gratuito para trabalho individual. Deepnote, Hex, Observable, Count e Powerdrill Bloom têm planos gratuitos com limites de uso.

Por que as pessoas deixam de usar o Jupyter Notebook?

Os quatro motivos comuns são colaboração, revisão, entrega de resultados e ambientes. Os arquivos do Jupyter Notebook são difíceis de editar simultaneamente e difíceis de comparar (diff) no controle de versão. É desconfortável entregá-los a um leitor não técnico. Eles também dependem de um ambiente local que difere entre as máquinas. Cada ferramenta desta lista foca em pelo menos um desses problemas. Pouquíssimas abordam os quatro, e é por isso que a escolha depende de qual reclamação é mais frequente na sua equipe.

Posso usar uma alternativa ao Jupyter sem saber Python?

Sim, embora as ferramentas variem no quão longe isso vai. O Count oferece visualizações sem código ao lado de suas células de Python e SQL. O Powerdrill Bloom é construído em torno de solicitações em linguagem natural sobre arquivos enviados, em vez de código. O restante pressupõe que você escreva Python ou SQL. Se ninguém na equipe escreve código, a lista de opções viáveis é bem curta.

Quanto custam as alternativas ao Jupyter Notebook?

As portas de entrada pagas nesta lista variam de $15 por usuário por mês para o Anaconda Starter a $299 por mês para o Nextjournal Team. A maioria das ferramentas em estilo notebook fica entre $22 e $49 por editor por mês. O Saturn Cloud é a exceção e cobra por hora, começando em $0.09 por hora.

Qual alternativa ao Jupyter é melhor para equipes?

O Deepnote e o Hex são os dois projetados para uso em equipe, custando $39 e $75 por editor por mês, respectivamente. O Count inclui licenças de visualizador em todos os planos, o que reduz o custo de compartilhamento com pessoas que apenas leem. O plano Team do Observable está listado como em breve. Para equipes onde a maioria dos membros consome análises em vez de escrevê-las, a política de licenças de visualizador importa mais do que o preço por editor.

Conclusão

O Jupyter Notebook não vai desaparecer, e nenhuma dessas ferramentas afirma que deveria. O que elas fazem é escolher um aspecto que os notebooks locais tratam de forma desconfortável e corrigir esse aspecto específico de maneira adequada.

Comece identificando sua real reclamação sobre o Jupyter Notebook. Se for o compartilhamento, Deepnote. Se for o entregável, Hex ou Observable. Se for a computação, Saturn Cloud. Se forem os ambientes, Anaconda. Se for o R, Posit Cloud. Se for a reprodutibilidade, Nextjournal. E se a resposta honesta for que escrever o código é a parte lenta do processo, olhe para o Powerdrill Bloom. Ele remove essa etapa em vez de apenas acelerá-la.

Todas as opções aqui, exceto o Saturn Cloud, têm um plano gratuito. Teste com um arquivo real e um prazo real antes de pagar por qualquer uma delas.