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Dataiku und machine-learning in Python vergleichen 
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Dataiku
Sternebewertung
(183)4.4 von 5
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Alle 3 Preispläne durchsuchenmachine-learning in Python
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Erfahren Sie mehr über machine-learning in PythonZusammenfassung
KI-generierte Zusammenfassung
KI-generiert. Angetrieben von echten Nutzerbewertungen.
- Benutzer berichten, dass Dataiku in seinen Datenvorbereitungs-Fähigkeiten, insbesondere mit seiner Drag-and-Drop-Oberfläche, die den Datenaufbereitungsprozess vereinfacht, hervorragend ist. Im Gegensatz dazu erwähnen Benutzer, dass maschinelles Lernen in Python zwar Flexibilität bietet, aber mehr Programmierkenntnisse erfordert, was es für nicht-technische Benutzer weniger zugänglich macht.
- Rezensenten erwähnen, dass Dataikus Modellentwicklungs-Funktionen, einschließlich Vorgefertigter Algorithmen, eine benutzerfreundliche Erfahrung für den schnellen Modellaufbau bieten. Andererseits heben Benutzer auf G2 hervor, dass maschinelles Lernen in Python in seinen Feature-Engineering-Fähigkeiten glänzt, was eine individuellere und komplexere Modellentwicklung ermöglicht.
- G2-Benutzer schätzen Dataikus Zusammenarbeits-/Workflow-Tools, die Teamarbeit durch gemeinsame Projekte und Versionskontrolle erleichtern. Im Gegensatz dazu berichten Benutzer, dass maschinelles Lernen in Python keine integrierten Kollaborationsfunktionen hat und oft zusätzliche Tools erfordert, um Team-Workflows effektiv zu verwalten.
- Rezensenten sagen, dass Dataikus Qualität des Supports lobenswert ist, mit einer Bewertung von 8,5, was auf einen reaktionsschnellen Kundenservice hinweist. Im Gegensatz dazu erwähnen Benutzer, dass maschinelles Lernen in Python zwar eine starke Community hat, der Support jedoch inkonsistent sein kann, da er weitgehend von Community-Foren und Dokumentationen abhängt.
- Benutzer berichten, dass Dataikus Bereitstellungs-Optionen, insbesondere sein Managed Service, es einfacher machen, Modelle in Produktionsumgebungen zu implementieren. Im Vergleich dazu erwähnen Rezensenten, dass maschinelles Lernen in Python mehr Kontrolle über die Bereitstellung bietet, aber mehr technisches Fachwissen erfordert, um es einzurichten und zu verwalten.
- Benutzer auf G2 heben hervor, dass Dataikus Datenvisualisierungs-Tools, wie Dashboards, intuitiv und visuell ansprechend sind, was es einfacher macht, Ergebnisse zu präsentieren. Währenddessen erwähnen Rezensenten, dass maschinelles Lernen in Python zwar hochwertige Visualisierungen erzeugen kann, es jedoch oft zusätzliche Bibliotheken und Programmierung erfordert, was für einige Benutzer eine Hürde darstellen kann.
Dataiku vs machine-learning in Python
Bei der Bewertung der beiden Lösungen fanden die Rezensenten machine-learning in Python einfacher zu verwenden, einzurichten und zu verwalten. Die Rezensenten bevorzugten es auch, insgesamt Geschäfte mit machine-learning in Python zu machen.
- Die Gutachter waren der Meinung, dass machine-learning in Python den Bedürfnissen ihres Unternehmens besser entspricht als Dataiku.
- Beim Vergleich der Qualität des laufenden Produktsupports bevorzugten die Gutachter Dataiku.
- Bei Feature-Updates und Roadmaps bevorzugten unsere Rezensenten die Richtung von machine-learning in Python gegenüber Dataiku.
Preisgestaltung
Einstiegspreis
Dataiku
Install Dataiku on Your Infrastructure
Kostenlos
3 Users
Laden Sie die kostenlose Edition auf Mac, Linux oder virtueller Maschine herunter | Zusammenarbeit mit bis zu 3 Benutzern | Daten vorbereiten und grundlegende Datenprojekte und Apps erstellen (keine Bereitstellung, Automatisierung, Governance)
- Visuelle Datenvorbereitung & AutoML
- Vollständiger Code (Python, R) Datenvorbereitung & ML
- Das LLM-Mesh
machine-learning in Python
Keine Preisinformationen verfügbarKostenlose Testversion
Dataiku
Kostenlose Testversion verfügbar
machine-learning in Python
Keine Informationen zur Testversion verfügbarBewertungen
Erfüllt die Anforderungen
8.7
167
9.0
26
Einfache Bedienung
8.7
166
9.0
29
Einfache Einrichtung
8.1
128
8.8
20
Einfache Verwaltung
8.0
60
9.0
17
Qualität der Unterstützung
8.5
152
8.4
26
Hat the product ein guter Partner im Geschäft waren?
8.6
60
8.9
16
Produktrichtung (% positiv)
9.0
163
10.0
24
Funktionen
Berichte
7.8
76
Nicht genügend Daten verfügbar
7.7
75
Nicht genügend Daten verfügbar
7.5
76
Nicht genügend Daten verfügbar
7.5
74
Nicht genügend Daten verfügbar
7.6
76
Nicht genügend Daten verfügbar
Datenaufbereitung
8.7
65
Nicht genügend Daten verfügbar
8.2
63
Nicht genügend Daten verfügbar
Datenmodellierung und -zusammenführung
8.6
62
Nicht genügend Daten verfügbar
8.6
62
Nicht genügend Daten verfügbar
8.7
62
Nicht genügend Daten verfügbar
Generative KI
7.9
50
Nicht genügend Daten verfügbar
8.0
50
Nicht genügend Daten verfügbar
Agentische KI - Analyseplattformen
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
Selbstbedienung
8.2
75
Nicht genügend Daten verfügbar
8.6
74
Nicht genügend Daten verfügbar
8.4
74
Nicht genügend Daten verfügbar
7.9
74
Nicht genügend Daten verfügbar
8.7
74
Nicht genügend Daten verfügbar
8.1
74
Nicht genügend Daten verfügbar
Bereitstellung & Integration - Analyseplattformen
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
Erweiterte Analytik
8.4
74
Nicht genügend Daten verfügbar
7.8
75
Nicht genügend Daten verfügbar
8.0
74
Nicht genügend Daten verfügbar
Leistung & Skalierbarkeit - Analyseplattformen
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Erweiterte Analysen & Modellierung - Analyseplattformen
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Agentische KI-Fähigkeiten - Analyseplattformen
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
Personalisierte Intelligenz - Analyseplattformen
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Gebäude-Berichte
8.5
91
Nicht genügend Daten verfügbar
8.6
88
Nicht genügend Daten verfügbar
7.7
85
Nicht genügend Daten verfügbar
8.1
89
Nicht genügend Daten verfügbar
Einsatz
8.1
15
Nicht genügend Daten verfügbar
8.7
15
Nicht genügend Daten verfügbar
8.6
15
Nicht genügend Daten verfügbar
8.9
15
Nicht genügend Daten verfügbar
9.0
15
Nicht genügend Daten verfügbar
Einsatz
7.8
12
Nicht genügend Daten verfügbar
8.5
13
Nicht genügend Daten verfügbar
8.5
13
Nicht genügend Daten verfügbar
8.8
13
Nicht genügend Daten verfügbar
8.8
13
Nicht genügend Daten verfügbar
Management
7.6
13
Nicht genügend Daten verfügbar
8.5
13
Nicht genügend Daten verfügbar
8.3
13
Nicht genügend Daten verfügbar
7.8
13
Nicht genügend Daten verfügbar
Transaktionen
8.5
13
Nicht genügend Daten verfügbar
8.3
13
Nicht genügend Daten verfügbar
8.8
13
Nicht genügend Daten verfügbar
Management
7.5
12
Nicht genügend Daten verfügbar
8.5
13
Nicht genügend Daten verfügbar
7.9
13
Nicht genügend Daten verfügbar
Generative KI
8.3
6
Nicht genügend Daten verfügbar
8.3
6
Nicht genügend Daten verfügbar
Datenwissenschafts- und maschinelles Lernen-Plattformen25 Funktionen ausblenden25 Funktionen anzeigen
8.2
86
Nicht genügend Daten
system
8.6
75
Nicht genügend Daten verfügbar
Modellentwicklung
8.4
78
Nicht genügend Daten verfügbar
8.8
77
Nicht genügend Daten verfügbar
8.6
78
Nicht genügend Daten verfügbar
8.5
77
Nicht genügend Daten verfügbar
Modellentwicklung
8.5
77
Nicht genügend Daten verfügbar
Machine-/Deep-Learning-Dienste
8.0
74
Nicht genügend Daten verfügbar
8.1
74
Nicht genügend Daten verfügbar
7.9
73
Nicht genügend Daten verfügbar
7.9
72
Nicht genügend Daten verfügbar
Machine-/Deep-Learning-Dienste
7.7
68
Nicht genügend Daten verfügbar
7.9
69
Nicht genügend Daten verfügbar
Einsatz
8.1
74
Nicht genügend Daten verfügbar
8.2
77
Nicht genügend Daten verfügbar
8.3
76
Nicht genügend Daten verfügbar
Generative KI
8.1
60
Nicht genügend Daten verfügbar
8.0
60
Nicht genügend Daten verfügbar
7.7
59
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
Skalierbarkeit und Leistung - Generative KI-Infrastruktur
7.8
16
Nicht genügend Daten verfügbar
7.5
16
Nicht genügend Daten verfügbar
7.4
14
Nicht genügend Daten verfügbar
Kosten und Effizienz - Generative KI-Infrastruktur
6.9
15
Nicht genügend Daten verfügbar
6.9
7
Nicht genügend Daten verfügbar
7.6
7
Nicht genügend Daten verfügbar
Integration und Erweiterbarkeit - Generative KI-Infrastruktur
7.1
15
Nicht genügend Daten verfügbar
7.1
14
Nicht genügend Daten verfügbar
7.0
14
Nicht genügend Daten verfügbar
Sicherheit und Compliance - Generative KI-Infrastruktur
7.0
14
Nicht genügend Daten verfügbar
7.0
14
Nicht genügend Daten verfügbar
7.4
14
Nicht genügend Daten verfügbar
Benutzerfreundlichkeit und Unterstützung - Generative KI-Infrastruktur
7.0
15
Nicht genügend Daten verfügbar
6.7
14
Nicht genügend Daten verfügbar
Integration - Maschinelles Lernen
8.7
26
Nicht genügend Daten verfügbar
Lernen - Maschinelles Lernen
8.3
27
Nicht genügend Daten verfügbar
7.9
28
Nicht genügend Daten verfügbar
8.0
28
Nicht genügend Daten verfügbar
Großes Sprachmodell-Betrieb (LLMOps)15 Funktionen ausblenden15 Funktionen anzeigen
7.5
11
Nicht genügend Daten
Prompt-Engineering - Operationalisierung von großen Sprachmodellen (LLMOps)
8.3
11
Nicht genügend Daten verfügbar
7.9
11
Nicht genügend Daten verfügbar
Inferenzoptimierung - Betriebsführung großer Sprachmodelle (LLMOps)
7.1
11
Nicht genügend Daten verfügbar
Modellgarten - Operationalisierung großer Sprachmodelle (LLMOps)
7.7
11
Nicht genügend Daten verfügbar
Benutzerdefiniertes Training - Betriebsführung von großen Sprachmodellen (LLMOps)
7.6
11
Nicht genügend Daten verfügbar
Anwendungsentwicklung - Operationalisierung von großen Sprachmodellen (LLMOps)
7.9
11
Nicht genügend Daten verfügbar
Modellbereitstellung - Operationalisierung großer Sprachmodelle (LLMOps)
8.5
11
Nicht genügend Daten verfügbar
7.7
11
Nicht genügend Daten verfügbar
Leitplanken - Betrieb von großen Sprachmodellen (LLMOps)
6.8
11
Nicht genügend Daten verfügbar
6.7
11
Nicht genügend Daten verfügbar
Modellüberwachung - Betrieb von großen Sprachmodellen (LLMOps)
7.3
11
Nicht genügend Daten verfügbar
7.4
11
Nicht genügend Daten verfügbar
Sicherheit - Operationalisierung von großen Sprachmodellen (LLMOps)
7.6
11
Nicht genügend Daten verfügbar
7.4
11
Nicht genügend Daten verfügbar
Gateways & Router - Operationalisierung von großen Sprachmodellen (LLMOps)
7.1
11
Nicht genügend Daten verfügbar
Agentic KI - AWS-Marktplatz
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
KI-Orchestrierung17 Funktionen ausblenden17 Funktionen anzeigen
Nicht genügend Daten
Nicht genügend Daten
Workflow-Design & Integration - KI-Orchestrierung
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
Leistungsoptimierung & Analytik - KI-Orchestrierung
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
Governance & Compliance Controls - KI-Orchestrierung
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
Statistisches Tool
8.2
35
Nicht genügend Daten verfügbar
8.5
35
Nicht genügend Daten verfügbar
8.0
35
Nicht genügend Daten verfügbar
Datenanalyse
8.5
37
Nicht genügend Daten verfügbar
8.8
37
Nicht genügend Daten verfügbar
Entscheidungsfindung
8.6
35
Nicht genügend Daten verfügbar
7.9
36
Nicht genügend Daten verfügbar
7.8
35
Nicht genügend Daten verfügbar
8.6
36
Nicht genügend Daten verfügbar
Generative KI
8.6
20
Nicht genügend Daten verfügbar
8.3
20
Nicht genügend Daten verfügbar
Datenanalyse im großen Maßstab11 Funktionen ausblenden11 Funktionen anzeigen
8.7
47
Nicht genügend Daten
Datentransformation
8.5
44
Nicht genügend Daten verfügbar
9.2
39
Nicht genügend Daten verfügbar
Verbindung
8.2
38
Nicht genügend Daten verfügbar
8.3
40
Nicht genügend Daten verfügbar
8.7
41
Nicht genügend Daten verfügbar
8.9
44
Nicht genügend Daten verfügbar
Transaktionen
8.1
42
Nicht genügend Daten verfügbar
9.1
41
Nicht genügend Daten verfügbar
8.7
40
Nicht genügend Daten verfügbar
8.6
40
Nicht genügend Daten verfügbar
8.9
35
Nicht genügend Daten verfügbar
Gebäude-Berichte
8.5
91
Nicht genügend Daten verfügbar
8.6
88
Nicht genügend Daten verfügbar
7.7
85
Nicht genügend Daten verfügbar
8.1
89
Nicht genügend Daten verfügbar
Plattform
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
Kategorien
Kategorien
Geteilte Kategorien
Dataiku und machine-learning in Python sind kategorisiert als Maschinelles Lernen
Einzigartige Kategorien
Dataiku ist kategorisiert als Großes Sprachmodell-Betrieb (LLMOps), Low-Code Machine-Learning-Plattformen, Datenanalyse im großen Maßstab, Generative KI-Infrastruktur, AWS-Marktplatz, MLOps-Plattformen, Datenwissenschafts- und maschinelles Lernen-Plattformen, Analyseplattformen, Predictive Analytics, und KI-Orchestrierung
machine-learning in Python hat keine einzigartigen Kategorien
Bewertungen
Unternehmensgröße der Bewerter
Dataiku
Kleinunternehmen(50 oder weniger Mitarbeiter)
Unternehmen mittlerer Größe(51-1000 Mitarbeiter)
Unternehmen(> 1000 Mitarbeiter)
machine-learning in Python
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
Finanzdienstleistungen
15.2%
Pharmaka
7.6%
Einzelhandel
5.8%
herstellungs-
5.3%
Versicherung
5.3%
Andere
60.8%
Computersoftware
25.0%
Informationstechnologie und Dienstleistungen
15.6%
forschung
12.5%
hochschulbildung
6.3%
Telekommunikation
3.1%
Andere
37.5%
Top-Alternativen
Diskussionen
Kann ich sicher mit meinen sensiblen Daten arbeiten?
2 Kommentare
PB
Hallo,
DSS ist eine On-Premise-Software, aber wir bieten auch ein Amazon-Image und Docker an, falls gewünscht. Sie können DSS kostenlos auf Ihrem eigenen...Mehr erfahren
Welche Methoden zur Datenvisualisierung und Berichterstattung unterstützen Sie?
2 Kommentare
Offizielle Antwort von Dataiku
Dataiku unterstützt eine Reihe von Tools zur Einbindung von Stakeholdern und Teammitgliedern, darunter:
- 25 Arten von interaktiven Diagrammen
-...Mehr erfahren
Kann ich das Data Science Studio testen?
1 Kommentar
PB
Hallo,
Zunächst einmal vielen Dank für Ihr Interesse. Sie können DSS kostenlos auf der Website von Dataiku ausprobieren (www.dataiku.com/try). Sie können...Mehr erfahren
Welche Python-Version ist am besten für maschinelles Lernen?
2 Kommentare
SM
3.7 or later version is best to use this language.Mehr erfahren
Was ist Python mit maschinellem Lernen?
1 Kommentar
SD
Erstens ist Python nur ein Mittel, um Dinge im Bereich des maschinellen Lernens zu erledigen, nicht direkt mit maschinellem Lernen verwandt. Aber die...Mehr erfahren
machine-learning in Python hat keine weiteren Diskussionen mit Antworten
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