如果要评选近年来「数据分析生态」中最为重要的几款软件，那么jupyter系列一定榜上有名：
其创造性的构建了notebook式的代码书写方式，使得我们可以充分的混合代码和执行结果，并辅以说明性文档内容，实现“代码即报告”，非常的适合数据分析工作中，充满顺序和步骤关系的一系列分析研判过程。
jupyter的notebook式功能特性也启发了Google Colab、deepnote等产品，使得ipynb，即IPython Notebook格式进一步成为了数据分析领域的代码书写标配形式，如果你要寻找「数据分析」相关的「工作」，不会使用jupyter是说不过去的。
而原生jupyter所开发维护的系列产品中，jupyter lab已然成为其中最为主流的，在jupyter官网首页中处于C位：
jupyter lab在处于活跃高速发展的同时，其能力也是被大部分人所低估的，绝大部分用户对其的使用只停留在基础功能阶段，事实上，其内置的大量易于交互的快捷功能，配合上众多实用的第三方插件，是「数据分析专家」与普通从业者在「工作效率」上拉开差距的关键。
最近我们在持续运营数年，成员人数近千人的知识社区「我们谈论数据科学」中开设了全新的系列课程「玩转数据分析神器jupyterlab」，手把手的带你从0入门，通过保姆式的视频教学+日常答疑，助你成为熟悉jupyter lab核心功能的数据分析老手，从工作效率上拉开与他人的差距💪，部分课程安排如下：
第1课：jupyterlab的安装
第2课：jupyterlab的快捷启动
第3课：jupyterlab界面一览
第4课：jupyterlab的基础使用
第5课：jupyterlab常用快捷操作
第6课：jupyterlab项目结构注意事项
第7课：jupyterlab中魔术命令的使用
以及N个实用插件在jupyterlab中的应用介绍，感兴趣的朋友可以扫描下方限时优惠二维码加入星球，年费立减「20元」，相当于「每天」仅需「几毛钱」，就可以迎来自己更进一步的数据分析技能成长，种一棵树最好的时间是现在，无论你当下的数据分析水平如何，「我们谈论数据科学」知识星球都将是你在职业道路上更进一步的起点：
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