Ist das ein Test nach dem Motto "Was gehört nicht in die Liste" ?

IPython / Jupyter Notebook hat unglaublich viel Schaden angerichtet. Im Prinzip ein script-barer Taschenrechner, der leider dazu verleitet, schlampig zu arbeiten. Es gibt sehr viel Kritik am ganzen Konzept, siehe z.B. hier:

https://towardsdatascience.com/5-reasons-why-jupyter-notebooks-suck-4dc201e27086

Ich habe schon Leute nicht eingestellt, weil sie als Qualifikation "Jupyter Notebook" angegeben haben und auf Nachfrage Jupyter als Tool ihrer Wahl gepriesen haben.

Gehört nicht auf die gleiche Liste wie beispielsweise die FFT... auf so vielen Ebenen.

Der Artikel:
9. Datenbearbeitung: IPython Notebook (2011)

Fernando Pérez war 2001 ein Doktorand »auf der Suche nach Ablenkung«, als er beschloss, sich mit einer Kernkomponente von Python, einer weit verbreiteten Programmiersprache, zu beschäftigen. Häufig griff man dabei auf ein System namens REPL (Read-Evaluate-Print-Loop) zurück: Man gibt seinen Code ein, das Programm führt ihn Zeile für Zeile aus und liefert ein Ergebnis. Das funktionierte zwar zuverlässig und schnell, aber Pérez fiel auf, dass Python nicht für das wissenschaftliche Arbeiten entwickelt worden war. Zum Beispiel war es nicht möglich, bestimmte Code-Module auf einfache Weise vorzuladen oder Datenvisualisierungen offen zu halten. Deshalb entschied Perez, selbst eine solche Version zu schreiben.

Das Ergebnis war IPython, ein interaktives Programmpaket zum Entwickeln und Ausführen von Pythonprogrammen, das Pérez im Dezember 2001 vorstellte – und das aus lediglich 259 Zeilen bestand. Zusammen mit dem Physiker Brian Granger und dem Mathematiker Evan Patterson zog er das System zehn Jahre später auf den Webbrowser um, brachte das IPython Notebook auf den Markt und löste damit eine Revolution in der Datenwissenschaft aus.

Computergestützte Notebooks bestehen nicht nur aus Programmcodes, sondern vereinen auch Texte und Grafiken in einem Dokument. Im Gegensatz zu anderen Systemen dieser Art (wie die Software Mathematica oder Maple) war IPython quelloffen und erlaubte Beiträge anderer Entwickler. Außerdem unterstützte es die Programmiersprache Python, die unter Wissenschaftlern sehr beliebt ist.

2014 entwickelte sich IPython zu Jupyter, das inzwischen mehr als 100 Programmiersprachen zulässt und es den Benutzern ermöglicht, Daten auf entfernten Supercomputern ebenso einfach zu verarbeiten wie auf ihren eigenen Laptops. »Für Datenwissenschaftler hat sich Jupyter zu einem Standardwerkzeug entwickelt«, urteilte Nature 2018. Damals gab es 2,5 Millionen Jupyter-Notebooks auf der Code-Sharing-Plattform GitHub; inzwischen hat sich die Anzahl vervierfacht.

Darunter befinden sich auch jene Notebooks, die 2016 die Entdeckung von Gravitationswellen und 2019 die Abbildung eines Schwarzen Lochs dokumentieren. »Dass wir einen kleinen Beitrag zu diesen bahnbrechenden Arbeiten geleistet haben, macht uns sehr stolz«, sagt Pérez.

Fett von mir.

Gtuß Mephistopheles