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Marktsegmente
Kleinunternehmen (33.3% der Bewertungen)
Unternehmen (51.1% der Bewertungen)
Einstiegspreis
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Amazon SageMaker
Sternebewertung
(45)4.3 von 5
Marktsegmente
Kleinunternehmen (33.3% der Bewertungen)
Pros & Cons
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Erfahren Sie mehr über Amazon SageMakerQubole
Sternebewertung
(259)4.0 von 5
Marktsegmente
Unternehmen (51.1% der Bewertungen)
Pros & Cons
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Einstiegspreis
30 day free trial
Alle 3 Preispläne durchsuchenZusammenfassung
KI-generierte Zusammenfassung
KI-generiert. Angetrieben von echten Nutzerbewertungen.
- Benutzer berichten, dass Qubole im Bereich Datenaufnahme und -aufbereitung mit einer Bewertung von 9,0 hervorragend abschneidet, was es zu einer bevorzugten Wahl für diejenigen macht, die robuste Datenvorbereitungskapazitäten benötigen. Im Gegensatz dazu erhielt Amazon SageMaker in diesem Bereich eine niedrigere Bewertung von 8,1, was darauf hindeutet, dass es möglicherweise nicht so stark im Umgang mit komplexen Daten-Workflows ist.
- Rezensenten erwähnen, dass Quboles Drag-and-Drop-Funktion mit 9,0 hoch bewertet wird, was die Benutzererfahrung beim Erstellen von Datenpipelines vereinfacht. Im Gegensatz dazu erzielte die Drag-and-Drop-Funktionalität von Amazon SageMaker nur 6,7, was darauf hindeutet, dass Benutzer sie möglicherweise weniger intuitiv finden.
- G2-Benutzer heben hervor, dass Amazon SageMaker im Bereich Modelltraining glänzt und eine Bewertung von 8,9 erreicht, was seine Effektivität beim Training von maschinellen Lernmodellen anzeigt. Qubole, obwohl kompetent, erzielte 8,1, was darauf hindeutet, dass Benutzer SageMaker für diese spezielle Aufgabe möglicherweise effizienter finden.
- Benutzer auf G2 berichten, dass Amazon SageMaker eine überlegene Skalierbarkeit des KI-Modelltrainings mit einer Bewertung von 9,0 bietet, was es zu einer besseren Option für Organisationen macht, die ihre KI-Initiativen skalieren möchten. Quboles Skalierbarkeit in diesem Bereich wird mit 8,8 bewertet, was zwar gut ist, aber möglicherweise nicht die Bedürfnisse größerer Unternehmen so effektiv erfüllt.
- Rezensenten erwähnen, dass Quboles Qualität des Supports mit 7,9 bewertet wird, was anständig ist, aber im Vergleich zu Amazon SageMakers beeindruckender Bewertung von 8,7 zurückfällt. Dies deutet darauf hin, dass Benutzer möglicherweise besseren Support und Ressourcen erhalten, wenn sie SageMaker verwenden.
- Benutzer sagen, dass Quboles Bereitstellungsfähigkeiten mit 8,6 bewertet werden, was solide ist, aber Amazon SageMaker übertrifft es mit einer Bewertung von 9,5, was auf eine nahtlosere Bereitstellungserfahrung für Benutzer hinweist, die maschinelle Lernlösungen schnell implementieren möchten.
Amazon SageMaker vs Qubole
Bei der Bewertung der beiden Lösungen fanden Rezensenten Amazon SageMaker einfacher zu verwenden, einzurichten und zu verwalten. Rezensenten bevorzugten es insgesamt, Geschäfte mit Amazon SageMaker zu machen.
- Die Gutachter waren der Meinung, dass Amazon SageMaker den Bedürfnissen ihres Unternehmens besser entspricht als Qubole.
- Beim Vergleich der Qualität des laufenden Produktsupports bevorzugten die Gutachter Amazon SageMaker.
- Bei Feature-Updates und Roadmaps bevorzugten unsere Rezensenten die Richtung von Amazon SageMaker gegenüber Qubole.
Preisgestaltung
Einstiegspreis
Amazon SageMaker
Keine Preisinformationen verfügbarQubole
Free Trial
30 day free trial
Freier Zugang zu Qubole für 30 Tage, um Datenpipelines zu erstellen, maschinelles Lernen in die Produktion zu bringen und jeden Datentyp aus jeder Datenquelle zu analysieren.
Kostenlose Testversion
Amazon SageMaker
Keine Informationen zur Testversion verfügbarQubole
Kostenlose Testversion verfügbar
Bewertungen
Erfüllt die Anforderungen
8.6
37
8.4
211
Einfache Bedienung
8.4
38
7.8
212
Einfache Einrichtung
8.5
25
7.6
60
Einfache Verwaltung
8.4
20
7.6
58
Qualität der Unterstützung
8.6
33
7.9
177
Hat the product ein guter Partner im Geschäft waren?
9.2
20
8.1
61
Produktrichtung (% positiv)
9.0
36
7.1
208
Funktionen
MLOps-Plattformen22 Funktionen ausblenden22 Funktionen anzeigen
Nicht genügend Daten
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Einsatz
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Management
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Transaktionen
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Management
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Generative KI
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Nicht genügend Daten verfügbar
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Datenwissenschafts- und maschinelles Lernen-Plattformen25 Funktionen ausblenden25 Funktionen anzeigen
8.7
36
8.2
7
system
8.2
19
9.0
7
Modellentwicklung
8.7
29
7.9
7
8.2
28
6.7
5
8.3
33
8.0
5
8.9
33
8.1
6
Modellentwicklung
8.4
19
8.3
5
Machine-/Deep-Learning-Dienste
8.9
26
Nicht genügend Daten verfügbar
9.1
28
Nicht genügend Daten verfügbar
8.9
25
Nicht genügend Daten verfügbar
9.0
28
Nicht genügend Daten verfügbar
Machine-/Deep-Learning-Dienste
9.2
17
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9.2
18
8.0
5
Einsatz
8.6
32
9.0
5
8.6
32
8.3
6
9.0
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8.8
7
Generative KI
8.6
6
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9.2
6
Nicht genügend Daten verfügbar
8.3
5
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Agentic AI - Datenwissenschafts- und maschinelles Lernplattformen
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Generative KI-Infrastruktur14 Funktionen ausblenden14 Funktionen anzeigen
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Skalierbarkeit und Leistung - Generative KI-Infrastruktur
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Kosten und Effizienz - Generative KI-Infrastruktur
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Integration und Erweiterbarkeit - Generative KI-Infrastruktur
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Sicherheit und Compliance - Generative KI-Infrastruktur
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Nicht genügend Daten verfügbar
Benutzerfreundlichkeit und Unterstützung - Generative KI-Infrastruktur
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Low-Code Machine-Learning-Plattformen6 Funktionen ausblenden6 Funktionen anzeigen
Nicht genügend Daten
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Datenaufnahme & -vorbereitung - Low-Code-Maschinenlernplattformen
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Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Modellkonstruktion & Automatisierung - Low-Code-Maschinenlernplattformen
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Großdatenverarbeitung und -verteilung10 Funktionen ausblenden10 Funktionen anzeigen
Nicht genügend Daten
8.4
111
Datenbank
Nicht genügend Daten verfügbar
8.0
64
Nicht genügend Daten verfügbar
8.4
83
Nicht genügend Daten verfügbar
8.3
79
Integrationen
Nicht genügend Daten verfügbar
8.6
81
Nicht genügend Daten verfügbar
8.6
87
Plattform
Nicht genügend Daten verfügbar
8.3
72
Nicht genügend Daten verfügbar
8.3
82
Nicht genügend Daten verfügbar
8.6
87
Verarbeitung
Nicht genügend Daten verfügbar
8.5
85
Nicht genügend Daten verfügbar
8.3
82
Datenanalyse im großen Maßstab11 Funktionen ausblenden11 Funktionen anzeigen
Nicht genügend Daten
8.1
174
Datentransformation
Nicht genügend Daten verfügbar
8.0
119
|
Verifizierte Funktion
Nicht genügend Daten verfügbar
8.8
10
|
Verifizierte Funktion
Verbindung
Nicht genügend Daten verfügbar
8.8
107
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Verifizierte Funktion
Nicht genügend Daten verfügbar
8.6
123
|
Verifizierte Funktion
Nicht genügend Daten verfügbar
8.3
108
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Verifizierte Funktion
Nicht genügend Daten verfügbar
8.5
113
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Verifizierte Funktion
Transaktionen
Nicht genügend Daten verfügbar
7.0
104
|
Verifizierte Funktion
Nicht genügend Daten verfügbar
7.8
116
|
Verifizierte Funktion
Nicht genügend Daten verfügbar
7.2
75
|
Verifizierte Funktion
Nicht genügend Daten verfügbar
7.8
69
|
Verifizierte Funktion
Nicht genügend Daten verfügbar
8.8
11
|
Verifizierte Funktion
Gebäude-Berichte
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Plattform
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Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
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Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Kategorien
Kategorien
Geteilte Kategorien
Amazon SageMaker und Qubole sind kategorisiert als Datenwissenschafts- und maschinelles Lernen-Plattformen
Einzigartige Kategorien
Amazon SageMaker ist kategorisiert als MLOps-Plattformen, Generative KI-Infrastruktur, und Low-Code Machine-Learning-Plattformen
Qubole ist kategorisiert als Großdatenverarbeitung und -verteilung, Datenanalyse im großen Maßstab, und Big-Data-Integrationsplattformen
Bewertungen
Unternehmensgröße der Bewerter
Amazon SageMaker
Kleinunternehmen(50 oder weniger Mitarbeiter)
Unternehmen mittlerer Größe(51-1000 Mitarbeiter)
Unternehmen(> 1000 Mitarbeiter)
Qubole
Kleinunternehmen(50 oder weniger Mitarbeiter)
Unternehmen mittlerer Größe(51-1000 Mitarbeiter)
Unternehmen(> 1000 Mitarbeiter)
Kleinunternehmen
(50 oder weniger Mitarbeiter)
Unternehmen mittlerer Größe
(51-1000 Mitarbeiter)
Unternehmen
(> 1000 Mitarbeiter)
Branche der Bewerter
Informationstechnologie und Dienstleistungen
19.0%
Computersoftware
16.7%
Marketing und Werbung
4.8%
Internet
4.8%
Krankenhaus & Gesundheitswesen
4.8%
Andere
50.0%
Computersoftware
19.4%
Informationstechnologie und Dienstleistungen
14.3%
Marketing und Werbung
12.2%
Internet
6.8%
Freizeit, Reisen & Tourismus
4.2%
Andere
43.0%
Top-Alternativen
Diskussionen
Was ist der beste Weg, um Sagemaker-Modelle mit Kubernetes zu integrieren?
1 Kommentar
VJ
https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/introducing-amazon-sagemaker-operators-for-kubernetes/Mehr erfahren
Wie erreiche ich mit dieser Plattform die meisten meiner Entwickler?
1 Kommentar
VJ
Sie können den Zugriff über IAM-Benutzer und -Rollen verwalten und ihnen je nach Bedarf Zugriff gewähren. Sagemaker verfügt standardmäßig über alle...Mehr erfahren
Amazon SageMaker hat keine weiteren Diskussionen mit Antworten
Was ist der beste Weg, um externe Spark-Pakete in Qubole-Notebooks zu übergeben?
2 Kommentare
RR
Es bietet Klarheit über Finanzdaten, die auf Geschäftsebene bei der Expansion und Kostensenkung helfen, um Apex und Opex sowie Budgetierungsperspektiven zu...Mehr erfahren
How do i integrate more charts or graphs in Qubole Notebooks in SQL for quick visualization
2 Kommentare
RR
Wir können ein Schema erstellen, indem wir Postman und mehrere Diagramme verwenden, die bei der Analyse der Daten und der Klarheit über die...Mehr erfahren
Wie wird Qubole die Kubernetes-Welle in der Big-Data-Verarbeitung überleben?
1 Kommentar
JV
Qubole unterstützt Kubernetes für seine Steuerungsebene – es wurde im April 2019 während der Google Next '19 Konferenz angekündigt.Mehr erfahren
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