Jupyter Notebook stellt eine Umgebung zur Verfügung, die perfekt auf die Anforderungen und den Workflow von Datenwissenschaft und -simulation zugeschnitten ist. In einer einzigen Instanz können Nutzer Code schreiben, dokumentieren und ausführen, Daten visualisieren, Berechnungen durchführen und die entsprechenden Resultate begutachten. Insbesondere in der Prototyp-Phase profitieren sie dabei von der Tatsache, dass jeglicher Code in unabhängigen Zellen untergebracht werden kann: So ist es möglich, spezifische Codeblöcke individuell zu testen. Dank der zahlreichen Zusatzkernels ist Jupyter dabei nicht auf Python als Programmiersprache beschränkt, was eine Menge Flexibilität bei der Codierung und Analyse bedeutet.
Zu den wichtigsten Einsatzzwecken von Jupyter Notebook zählen:
- Datenbereinigung: Unterscheidung zwischen wichtigen und unwichtigen Daten in der Big-Data-Analyse
- Statistische Modellierung: mathematische Methode zur Ermittlung der geschätzten Verteilungswahrscheinlichkeit eines bestimmten Merkmals
- Kreation und Training von Machine-Learning-Modellen: Entwurf, Programmierung und Training von Modellen, die auf Machine-Learning basieren
- Datenvisualisierung: grafische Darstellung von Daten zur Verdeutlichung von Mustern, Trends, Abhängigkeiten etc.