دفتر Jupyter

دفتر Jupyter هو تطبيق ويب مفتوح المصدر أحدث ثورة في طريقة تعامل علماء البيانات والباحثين والمعلمين مع الحوسبة التفاعلية وتحليل البيانات. تتيح هذه الأداة المتنوعة إنشاء ومشاركة مستندات تدمج الكود الحي والمعادلات والتصويرات والنصوص التفسيرية، مما يجعلها أداة لا غنى عنها في مجالات مثل علم البيانات، التعلم الآلي، الحوسبة العلمية والتعليم. اسم “Jupyter” مشتق من لغات البرمجة الأساسية التي دعمها في البداية: جوليا، بايثون وR. ومع ذلك، أصبح دفتر Jupyter يدعم الآن مجموعة واسعة من أكثر من 40 لغة برمجة، مما يعزز تطبيقاته في مختلف المهام الحاسوبية.

المكونات الأساسية لدفتر Jupyter

1. مستند الدفتر
   • ملف بامتداد .ipynb يجمع بين الكود وعناصر النص الغني.
   • يدعم الكود الحي، المعادلات، التصويرات والنصوص التفسيرية بأكثر من 40 لغة برمجة (بايثون هي الأكثر شعبية).
   • يُمثل داخليًا كملفات JSON لتسهيل التحكم في الإصدارات والمشاركة السهلة.
2. تطبيق دفتر Jupyter
   • تطبيق عميل-خادم يوفر واجهة ويب لإنشاء وتحرير وتنفيذ الدفاتر.
   • يمكن تشغيله محليًا أو الوصول إليه عن بُعد.
   • يتميز بالتحرير داخل المتصفح، تمييز تلقائي للغة البرمجة، المسافة البادئة، وإكمال التبويب.
3. النواة (Kernel)
   • المحرك الحسابي المسؤول عن تنفيذ الكود.
   • لكل لغة (بايثون، R، جوليا، سكالا، جافا سكريبت، إلخ) نواة خاصة بها.
   • يدير تنفيذ الكود وحالة المتغيرات عبر الخلايا.
4. لوحة معلومات الدفتر
   • واجهة لتنظيم وتشغيل الدفاتر.
   • توفر مستعرض ملفات، وتشغيل دفاتر جديدة، وإدارة النوى النشطة.

الخصائص والوظائف

• المخرجات التفاعلية:
  يدعم مخرجات تفاعلية غنية (HTML، صور، فيديوهات، LaTeX، أنواع MIME مخصصة). يمكن تضمين تصورات مثل النماذج ثلاثية الأبعاد والمخططات والرسوم البيانية لاستكشاف البيانات.
• تقسيم الكود إلى خلايا:
  تقسيم الكود إلى خلايا منفصلة يمكن تنفيذ كل منها بشكل مستقل لتطوير واختبار تكراري.
• دعم Markdown:
  إنشاء خلايا Markdown للتوثيق، مما ينتج دفاتر منظمة وسهلة القراءة—مفيد في التعليم وللمشاركة مع أصحاب المصلحة.
• التحويل والتصدير:
  تحويل الدفاتر إلى HTML أو PDF أو Markdown أو عروض تقديمية بميزة “تنزيل كـ” من أجل سهولة النقل والمشاركة.
• تكامل مع البيانات الضخمة:
  يدعم أدوات البيانات الضخمة مثل Apache Spark ويتكامل مع مكتبات مثل pandas وscikit-learn وTensorFlow، مما يتيح تحليلاً متقدماً للبيانات وتدفقات عمل تعلم الآلة.

التثبيت والإعداد

يمكن تثبيت دفتر Jupyter بعدة طرق:

• توزيعة Anaconda:
  تأتي Anaconda مثبتة مسبقًا مع دفتر Jupyter ومكتبات علم البيانات الأساسية. تسهل إدارة الحزم والنشر—مثالية للمبتدئين.
• pip:
  يمكن للمستخدمين المتقدمين التثبيت عبر pip:

  pip install notebook
  

  يتطلب تثبيت بايثون مسبقًا.
• JupyterLab:
  الواجهة الجيل الجديد لمشروع Jupyter، يوفر JupyterLab بيئة متكاملة وقابلة للتوسعة. يدعم أنواع مستندات متعددة، وميزات مثل السحب والإفلات للخلايا والمزيد.

حالات الاستخدام

1. علم البيانات والتعلم الآلي:
   يُستخدم لاستكشاف البيانات وتنظيفها وتصويرها وتطوير النماذج. يدمج الكود، التصوير والتحليل في تدفقات عمل تكرارية.
2. الأغراض التعليمية:
   تنسيقه التفاعلي يجعله ممتازًا لتعليم البرمجة وعلم البيانات. يمكن للمعلمين إنشاء دروس وواجبات للتعلم العملي.
3. البحث التعاوني:
   يُوثق الباحثون التجارب ويشاركون النتائج. الجمع بين الكود، السرد والنتائج في مستند واحد يعزز الشفافية وقابلية التكرار.
4. النماذج الأولية والتجريب:
   يُمكن المطورين من بناء واختبار الأفكار بسرعة. تشغيل الكود في أجزاء يوفر تغذية راجعة فورية أثناء التطوير.

التكامل مع الذكاء الاصطناعي والأتمتة

في الذكاء الاصطناعي والأتمتة، تُعد دفاتر Jupyter منصة متعددة الاستخدامات لتطوير واختبار نماذج تعلم الآلة. تتكامل مع مكتبات الذكاء الاصطناعي مثل TensorFlow وPyTorch، مما يمكّن المستخدمين من بناء وتحسين النماذج داخل بيئة الدفتر. تتيح الأدوات التفاعلية والامتدادات إنشاء تطبيقات متقدمة مدفوعة بالذكاء الاصطناعي، بما في ذلك الشات بوتات وخطوط تحليل البيانات المؤتمتة.

دفتر Jupyter: رؤى وتطبيقات علمية

دفتر Jupyter هو تطبيق ويب مفتوح المصدر يتيح للمستخدمين إنشاء ومشاركة مستندات تحتوي على كود حي، معادلات، تصويرات ونصوص تفسيرية. يُستخدم على نطاق واسع في مجالات متعددة لتحليل البيانات، البحث العلمي والتعليم. فيما يلي بعض الأوراق العلمية التي تستكشف جوانب مختلفة من دفتر Jupyter، وتقدم رؤى حول استخدامه، تحدياته، وآثاره الأمنية.

1. “تحليل الأخطاء في مشاريع دفتر Jupyter: دراسة تجريبية”

• المؤلفون: Taijara Loiola de Santana، Paulo Anselmo da Mota Silveira Neto، Eduardo Santana de Almeida، Iftekhar Ahmed
• الملخص: تحقيق تجريبي شامل في أخطاء مشاريع Jupyter، حيث تم تحليل 14,740 عملية تعديل من 105 مشاريع على GitHub و30,416 منشوراً على Stack Overflow. كشفت مقابلات مع علماء البيانات عن تحديات وتصنيف للأخطاء، مبرزة الفئات الشائعة، الأسباب الجذرية وصعوبات المطورين.
• الرابط: اقرأ الورقة كاملة

2. “تصنيف هجمات دفتر Jupyter: الفدية، تسريب البيانات وسوء التهيئة الأمنية”

• المؤلف: Phuong Cao
• الملخص: يستكشف الثغرات الأمنية في دفاتر Jupyter، خاصة في التعاون العلمي المفتوح. يعرض تصنيفاً للهجمات المحتملة مثل الفدية وتسريب البيانات، ويقترح الحاجة إلى تصميم تشفير محسن لمواجهة التهديدات الجديدة مثل الحوسبة الكمّية.
• الرابط: اقرأ الورقة كاملة

3. “ReSplit: تحسين هيكل دفاتر Jupyter من خلال إعادة تقسيم الخلايا”

• المؤلفون: Sergey Titov، Yaroslav Golubev، Timofey Bryksin
• الملخص: يقدم خوارزمية ReSplit لتحسين قابلية قراءة الدفاتر عن طريق إعادة تقسيم الخلايا تلقائيًا بناءً على أنماط التعريف والاستخدام. يساعد ذلك في الحفاظ على الإجراءات مكتفية ذاتياً داخل كل خلية ويعزز وضوح وصيانة الدفتر.
• الرابط: اقرأ الورقة كاملة