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Cloudera Data Engineering und DataRobot vergleichen 
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Auf einen Blick
Marktsegmente
Unternehmen mittlerer Größe (39.1% der Bewertungen)
Kleinunternehmen (54.2% der Bewertungen)
Pros & Cons
Nicht genügend Daten
Nicht genügend Daten
Einstiegspreis
Keine Preisinformationen verfügbar
Keine Preisinformationen verfügbar
Cloudera Data Engineering
Sternebewertung
(23)4.7 von 5
Marktsegmente
Unternehmen mittlerer Größe (39.1% der Bewertungen)
Pros & Cons
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Einstiegspreis
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Erfahren Sie mehr über Cloudera Data EngineeringDataRobot
Sternebewertung
(26)4.4 von 5
Marktsegmente
Kleinunternehmen (54.2% der Bewertungen)
Pros & Cons
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Einstiegspreis
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Erfahren Sie mehr über DataRobotZusammenfassung
KI-generierte Zusammenfassung
KI-generiert. Angetrieben von echten Nutzerbewertungen.
- Benutzer berichten, dass DataRobot in seinen Datenaufnahme- und -aufbereitungsfähigkeiten mit einer Bewertung von 9,4 hervorragend ist, was eine nahtlose Integration verschiedener Datenquellen ermöglicht. Im Gegensatz dazu wird Cloudera Data Engineering, obwohl stark, nicht als führend in diesem Bereich hervorgehoben.
- Rezensenten erwähnen, dass Cloudera Data Engineering in der Einfachheit der Einrichtung mit einer Bewertung von 9,7 glänzt, was es besonders attraktiv für Teams macht, die schnell starten möchten. DataRobot hat jedoch eine niedrigere Bewertung von 7,0, was auf einen komplexeren Einrichtungsprozess hinweist.
- G2-Benutzer heben hervor, dass die Modellentwicklungsfunktionen von DataRobot, insbesondere seine vorgefertigten Algorithmen mit einer Bewertung von 9,4, einen robusten Rahmen bieten, mit dem Benutzer effizient Modelle erstellen und bereitstellen können. Cloudera Data Engineering bietet ebenfalls starke Modelltrainingsfähigkeiten, erreicht jedoch nicht das gleiche Maß an Benutzerzufriedenheit in diesem speziellen Bereich.
- Benutzer auf G2 berichten, dass die Qualität des Supports von Cloudera Data Engineering mit 9,3 bewertet wird, wobei viele Rezensenten die Reaktionsfähigkeit und Hilfsbereitschaft des Support-Teams loben. DataRobot hat mit einer Bewertung von 7,9 gemischtes Feedback zur Supportqualität erhalten.
- Rezensenten erwähnen, dass die Generative KI-Funktionen von DataRobot, insbesondere in der KI-Textgenerierung mit einer Bewertung von 9,5, für ihre Effektivität und Benutzerfreundlichkeit hoch angesehen sind. Cloudera Data Engineering bietet zwar einige generative Fähigkeiten, erhält jedoch nicht das gleiche Maß an Anerkennung in diesem Bereich.
- Benutzer sagen, dass die Skalierbarkeit von Cloudera Data Engineering ein herausragendes Merkmal ist, das mit 9,5 bewertet wird und für Organisationen, die ihre Datenoperationen ausbauen möchten, entscheidend ist. DataRobot, obwohl fähig, erhält eine etwas niedrigere Bewertung von 9,4, was darauf hindeutet, dass es möglicherweise nicht so nahtlos für größere Unternehmen skaliert.
Cloudera Data Engineering vs DataRobot
Bei der Bewertung der beiden Lösungen fanden Rezensenten Cloudera Data Engineering einfacher zu verwenden, einzurichten und zu verwalten. Rezensenten bevorzugten es insgesamt, Geschäfte mit Cloudera Data Engineering zu machen.
- Die Gutachter waren der Meinung, dass Cloudera Data Engineering den Bedürfnissen ihres Unternehmens besser entspricht als DataRobot.
- Beim Vergleich der Qualität des laufenden Produktsupports bevorzugten die Gutachter Cloudera Data Engineering.
- Bei Feature-Updates und Roadmaps bevorzugten unsere Rezensenten die Richtung von Cloudera Data Engineering gegenüber DataRobot.
Preisgestaltung
Einstiegspreis
Cloudera Data Engineering
Keine Preisinformationen verfügbarDataRobot
Keine Preisinformationen verfügbarKostenlose Testversion
Cloudera Data Engineering
Keine Informationen zur Testversion verfügbarDataRobot
Keine Informationen zur Testversion verfügbarBewertungen
Erfüllt die Anforderungen
9.2
23
8.8
23
Einfache Bedienung
9.3
23
8.5
23
Einfache Einrichtung
9.8
7
7.0
11
Einfache Verwaltung
9.5
7
7.4
11
Qualität der Unterstützung
9.2
22
7.9
22
Hat the product ein guter Partner im Geschäft waren?
9.3
7
8.3
11
Produktrichtung (% positiv)
10.0
23
8.4
22
Funktionen
Datenwissenschafts- und maschinelles Lernen-Plattformen25 Funktionen ausblenden25 Funktionen anzeigen
9.4
17
Nicht genügend Daten
system
9.5
16
Nicht genügend Daten verfügbar
Modellentwicklung
9.8
16
Nicht genügend Daten verfügbar
9.3
17
Nicht genügend Daten verfügbar
9.2
15
Nicht genügend Daten verfügbar
9.3
16
Nicht genügend Daten verfügbar
Modellentwicklung
9.2
15
Nicht genügend Daten verfügbar
Machine-/Deep-Learning-Dienste
9.2
16
Nicht genügend Daten verfügbar
9.4
16
Nicht genügend Daten verfügbar
9.3
16
Nicht genügend Daten verfügbar
9.2
16
Nicht genügend Daten verfügbar
Machine-/Deep-Learning-Dienste
9.6
15
Nicht genügend Daten verfügbar
9.6
14
Nicht genügend Daten verfügbar
Einsatz
9.3
16
Nicht genügend Daten verfügbar
9.5
17
Nicht genügend Daten verfügbar
9.4
16
Nicht genügend Daten verfügbar
Generative KI
9.4
14
Nicht genügend Daten verfügbar
9.0
14
Nicht genügend Daten verfügbar
9.1
15
Nicht genügend Daten verfügbar
Agentic AI - Datenwissenschafts- und maschinelles Lernplattformen
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
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Low-Code Machine-Learning-Plattformen6 Funktionen ausblenden6 Funktionen anzeigen
Nicht genügend Daten
Nicht genügend Daten
Datenaufnahme & -vorbereitung - 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
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
Predictive Analytics11 Funktionen ausblenden11 Funktionen anzeigen
Nicht genügend Daten
Nicht genügend Daten
Statistisches Tool
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Datenanalyse
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Entscheidungsfindung
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
Generative KI
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Kategorien
Kategorien
Geteilte Kategorien
Cloudera Data Engineering und DataRobot sind kategorisiert als Datenwissenschafts- und maschinelles Lernen-Plattformen
Einzigartige Kategorien
Cloudera Data Engineering hat keine einzigartigen Kategorien
DataRobot ist kategorisiert als Predictive Analytics und Low-Code Machine-Learning-Plattformen
Bewertungen
Unternehmensgröße der Bewerter
Cloudera Data Engineering
Kleinunternehmen(50 oder weniger Mitarbeiter)
Unternehmen mittlerer Größe(51-1000 Mitarbeiter)
Unternehmen(> 1000 Mitarbeiter)
DataRobot
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
26.1%
Computersoftware
26.1%
Beratung
13.0%
Banking
8.7%
Programmentwicklung
4.3%
Andere
21.7%
Computersoftware
20.8%
Informationstechnologie und Dienstleistungen
12.5%
Telekommunikation
8.3%
herstellungs-
4.2%
Einzelhandel
4.2%
Andere
50.0%
Top-Alternativen
Diskussionen
Cloudera Data Engineering hat keine Diskussionen mit Antworten
Wie viel kostet die Nutzung von Algorithmia?
1 Kommentar
CP
Sie können mit Algorithmia Teams für nur 299 $/Monat beginnen.Mehr erfahren
Ich habe einen Fehler in einem Algorithmus gefunden oder er liefert nicht die erwarteten Ergebnisse, was kann ich tun?
1 Kommentar
CP
Wenn Sie ein Algorithmia Enterprise-Benutzer sind, kontaktieren Sie Ihr Account-Team für eine sofortige Antwort.
Für Teams, während Sie auf der Plattform...Mehr erfahren
Kann ich externe Bibliotheken mit meinen Algorithmen verwenden?
1 Kommentar
CP
Ja, das können Sie. Algorithmia verfügt über vollständige Paketverwaltungsfunktionen, die in die Plattform integriert sind.Mehr erfahren
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