¿Cuáles son las desventajas de las notebooks iPython para el análisis de datos? ¿Hay algún trabajo de investigación disponible que hable sobre la rigidez y la linealidad del portátil?

Estoy respondiendo esto como un fanático de Python que usa principalmente R. Así que soy amable en ambos lados de las trincheras.

Para mí, la mayor desventaja es la salida. Puedo tener una salida de aspecto profesional para pasar a un ejecutivo con cero trabajo adicional en R. El mismo archivo de origen puede producir una salida para ser revisada por un analista, incluido el código y las partes interesadas, y verse magnífica.

Las notebooks iPython me parecen muy técnicas. No me importa, pero tampoco quiero enviarlo a un ejecutivo. Creo que a la mayoría de los ejecutivos no les importa especialmente en una empresa con experiencia tecnológica como Miniclip, pero la verdad es que un informe visual atractivo profesional genera confianza. He recibido muchos comentarios sobre la calidad de los informes en toda la empresa y eso comienza con un resultado bien estructurado y bien presentado. Comparar la salida de RMarkdown con la salida de iPython es como comparar Picasso con un doodle.

No sabía sobre el problema de versiones que planteó Mathieu Besançon, pero eso es un gran no-no para mí también.

Un colega mío trabajó mucho con los portátiles IPython cuando analizamos señales y conjuntos de datos generados a partir de estas señales. Me acostumbré pero preferí apegarme a los scripts de Python en Spyder o en un editor de texto + configuración de terminal.

Una desventaja que noté cuando desea versionar su trabajo, iPython son archivos Json y no se pueden versionar, por lo que la evolución del análisis es mucho menos comprensible.

El tamaño del archivo también puede convertirse rápidamente en un problema, ya que almacena mucho texto, muestras de datos, diagramas …