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Deepnote und The Jupyter Notebook vergleichen 
Hervorgehobene Produkte
Auf einen Blick
Marktsegmente
Kleinunternehmen (68.7% der Bewertungen)
Unternehmen (37.9% der Bewertungen)
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Deepnote
Sternebewertung
(378)4.5 von 5
Marktsegmente
Kleinunternehmen (68.7% der Bewertungen)
Pros & Cons
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Alle 3 Preispläne durchsuchenThe Jupyter Notebook
Sternebewertung
(251)4.6 von 5
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Erfahren Sie mehr über The Jupyter NotebookZusammenfassung
KI-generierte Zusammenfassung
KI-generiert. Angetrieben von echten Nutzerbewertungen.
- G2-Rezensenten berichten, dass Deepnote in den Kollaborationsfunktionen herausragt und es den Nutzern ermöglicht, nahtlos zusammenzuarbeiten und zu programmieren, ohne komplexe Umgebungen einrichten zu müssen. Dies wird durch Feedback hervorgehoben, das "Online-Codierung und Zusammenarbeit mit Kollegen ohne Umgebungsbereitstellung" erwähnt.
- Nutzer sagen, dass das Jupyter Notebook eine saubere Benutzeroberfläche bietet, die besonders für Python- und Machine-Learning-Aufgaben von Vorteil ist. Rezensenten schätzen Funktionen wie "die Werkzeuge zum Bearbeiten jeder Zelle und die Rückgängig-Funktion", die das gesamte Benutzererlebnis verbessern.
- Laut verifizierten Bewertungen ist die Integration eines KI-Assistenten in Deepnote ein herausragendes Merkmal, das den Nutzern hilfreiche Vorschläge und Werkzeuge direkt in ihren Notebooks bietet. Diese Integration wird für ihre nahtlose Funktionalität gelobt, die es einfacher macht, verschiedene Werkzeuge effektiv zu nutzen.
- Rezensenten erwähnen, dass das Jupyter Notebook durch seine Benutzerfreundlichkeit glänzt, wobei viele Nutzer anmerken, dass "das Erhalten der Ausgabe für jede Zeile es einfacher macht, jeden Schritt im Prozess zu verfolgen und nachzuvollziehen." Diese Funktion ist besonders wertvoll für diejenigen, die Klarheit in ihrem Programmierablauf priorisieren.
- G2-Rezensenten heben hervor, dass, obwohl beide Plattformen starken Support bieten, Deepnote mit einer höheren Qualität der Support-Bewertung leicht die Nase vorn hat. Nutzer schätzen die Reaktionsfähigkeit und Hilfsbereitschaft des Support-Teams, was für Fehlersuche und Anleitung entscheidend sein kann.
- Nutzer berichten, dass das Jupyter Notebook einen leichten Vorteil in der Einrichtungseffizienz hat, da viele es als unkompliziert empfinden, damit zu beginnen. Dies wird durch seine starke Leistung bei der Bearbeitung von Python-Aufgaben ergänzt, was es zu einer zuverlässigen Wahl für Nutzer macht, die sich auf Datenwissenschaft und Analytik konzentrieren.
Deepnote vs The Jupyter Notebook
Bei der Bewertung der beiden Lösungen fanden die Rezensenten The Jupyter Notebook einfacher zu verwenden und insgesamt Geschäfte zu tätigen. Die Rezensenten empfanden, dass die Produkte gleich einfach einzurichten und zu verwalten sind.
- Die Gutachter waren der Meinung, dass The Jupyter Notebook den Bedürfnissen ihres Unternehmens besser entspricht als Deepnote.
- Beim Vergleich der Qualität des laufenden Produktsupports bevorzugten die Gutachter Deepnote.
- Bei Feature-Updates und Roadmaps bevorzugten unsere Rezensenten die Richtung von Deepnote gegenüber The Jupyter Notebook.
Preisgestaltung
Einstiegspreis
Deepnote
Free
Kostenlos
1 Editors Pro Monat
- Bis zu 3 Redakteure
- Bis zu 5 Projekte
- Unbegrenzte Basic-Maschinen mit 5GB RAM, 2vCPU
The Jupyter Notebook
Keine Preisinformationen verfügbarKostenlose Testversion
Deepnote
Kostenlose Testversion verfügbar
The Jupyter Notebook
Keine Informationen zur Testversion verfügbarBewertungen
Erfüllt die Anforderungen
8.6
344
8.9
206
Einfache Bedienung
8.9
347
9.1
207
Einfache Einrichtung
9.0
271
9.0
47
Einfache Verwaltung
8.8
57
8.8
30
Qualität der Unterstützung
8.7
234
8.4
171
Hat the product ein guter Partner im Geschäft waren?
8.6
56
9.4
24
Produktrichtung (% positiv)
9.4
339
9.0
195
Funktionen
Berichte
8.0
176
Nicht genügend Daten verfügbar
7.7
173
Nicht genügend Daten verfügbar
7.5
179
Nicht genügend Daten verfügbar
7.4
167
Nicht genügend Daten verfügbar
7.6
170
Nicht genügend Daten verfügbar
Datenaufbereitung
8.5
153
Nicht genügend Daten verfügbar
7.6
142
Nicht genügend Daten verfügbar
Datenmodellierung und -zusammenführung
8.5
152
Nicht genügend Daten verfügbar
8.3
149
Nicht genügend Daten verfügbar
8.4
146
Nicht genügend Daten verfügbar
Generative KI
7.0
58
Nicht genügend Daten verfügbar
6.8
55
Nicht genügend Daten verfügbar
Agentische KI - Analyseplattformen
6.5
23
Nicht genügend Daten verfügbar
6.3
23
Nicht genügend Daten verfügbar
7.1
23
Nicht genügend Daten verfügbar
6.2
23
Nicht genügend Daten verfügbar
7.0
22
Nicht genügend Daten verfügbar
6.3
22
Nicht genügend Daten verfügbar
6.8
23
Nicht genügend Daten verfügbar
Selbstbedienung
8.2
163
Nicht genügend Daten verfügbar
8.4
169
Nicht genügend Daten verfügbar
8.3
172
Nicht genügend Daten verfügbar
7.7
165
Nicht genügend Daten verfügbar
8.7
175
Nicht genügend Daten verfügbar
7.8
161
Nicht genügend Daten verfügbar
Bereitstellung & Integration - Analyseplattformen
7.0
21
Nicht genügend Daten verfügbar
7.2
21
Nicht genügend Daten verfügbar
6.7
21
Nicht genügend Daten verfügbar
7.7
22
Nicht genügend Daten verfügbar
Erweiterte Analytik
7.7
162
Nicht genügend Daten verfügbar
8.1
173
Nicht genügend Daten verfügbar
7.8
151
Nicht genügend Daten verfügbar
Leistung & Skalierbarkeit - Analyseplattformen
6.8
25
Nicht genügend Daten verfügbar
7.1
21
Nicht genügend Daten verfügbar
Erweiterte Analysen & Modellierung - Analyseplattformen
7.3
20
Nicht genügend Daten verfügbar
7.8
21
Nicht genügend Daten verfügbar
7.3
20
Nicht genügend Daten verfügbar
Agentische KI-Fähigkeiten - Analyseplattformen
7.1
20
Nicht genügend Daten verfügbar
7.4
20
Nicht genügend Daten verfügbar
7.3
19
Nicht genügend Daten verfügbar
6.9
19
Nicht genügend Daten verfügbar
Personalisierte Intelligenz - Analyseplattformen
7.0
19
Nicht genügend Daten verfügbar
7.0
20
Nicht genügend Daten verfügbar
7.3
20
Nicht genügend Daten verfügbar
Gebäude-Berichte
8.2
150
Nicht genügend Daten verfügbar
8.3
149
Nicht genügend Daten verfügbar
7.7
146
Nicht genügend Daten verfügbar
8.0
148
Nicht genügend Daten verfügbar
Python Integrierte Entwicklungsumgebungen (IDE)7 Funktionen ausblenden7 Funktionen anzeigen
8.3
160
8.2
166
Funktionalität
9.2
150
8.9
148
8.3
143
8.3
145
7.8
134
7.4
116
7.5
143
7.8
140
8.9
145
8.4
137
8.1
140
8.2
138
8.4
133
8.3
130
Datenwissenschafts- und maschinelles Lernen-Plattformen25 Funktionen ausblenden25 Funktionen anzeigen
7.0
193
Nicht genügend Daten
system
8.6
169
Nicht genügend Daten verfügbar
Modellentwicklung
8.3
168
Nicht genügend Daten verfügbar
Funktion nicht verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
7.4
166
Nicht genügend Daten verfügbar
7.2
171
Nicht genügend Daten verfügbar
Modellentwicklung
7.6
156
Nicht genügend Daten verfügbar
Machine-/Deep-Learning-Dienste
6.5
160
Nicht genügend Daten verfügbar
7.1
160
Nicht genügend Daten verfügbar
6.9
154
Nicht genügend Daten verfügbar
7.0
157
Nicht genügend Daten verfügbar
Machine-/Deep-Learning-Dienste
7.2
147
Nicht genügend Daten verfügbar
7.5
149
Nicht genügend Daten verfügbar
Einsatz
8.0
162
Nicht genügend Daten verfügbar
7.9
166
Nicht genügend Daten verfügbar
7.8
162
Nicht genügend Daten verfügbar
Generative KI
7.2
54
Nicht genügend Daten verfügbar
7.0
52
Nicht genügend Daten verfügbar
6.3
51
Nicht genügend Daten verfügbar
Agentic AI - Datenwissenschafts- und maschinelles Lernplattformen
5.5
18
Nicht genügend Daten verfügbar
6.0
17
Nicht genügend Daten verfügbar
6.5
18
Nicht genügend Daten verfügbar
5.7
16
Nicht genügend Daten verfügbar
5.9
17
Nicht genügend Daten verfügbar
5.7
16
Nicht genügend Daten verfügbar
7.0
16
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
Kategorien
Kategorien
Geteilte Kategorien
Deepnote und The Jupyter Notebook sind kategorisiert als Python Integrierte Entwicklungsumgebungen (IDE)
Einzigartige Kategorien
Deepnote ist kategorisiert als Analyseplattformen und Datenwissenschafts- und maschinelles Lernen-Plattformen
The Jupyter Notebook ist kategorisiert als AWS-Marktplatz
Bewertungen
Unternehmensgröße der Bewerter
Deepnote
Kleinunternehmen(50 oder weniger Mitarbeiter)
Unternehmen mittlerer Größe(51-1000 Mitarbeiter)
Unternehmen(> 1000 Mitarbeiter)
The Jupyter Notebook
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
Computersoftware
17.5%
hochschulbildung
11.9%
Informationstechnologie und Dienstleistungen
11.6%
Finanzdienstleistungen
8.6%
forschung
4.0%
Andere
46.4%
Computersoftware
20.4%
Informationstechnologie und Dienstleistungen
20.0%
hochschulbildung
8.1%
Bildungsmanagement
6.8%
forschung
3.4%
Andere
41.3%
Diskussionen
Ist Deepnote gut?
1 Kommentar
KP
YesMehr erfahren
Ist Deepnote besser als Colab?
1 Kommentar
BT
ja, besonders wenn du SQL viel besser verwendestMehr erfahren
Deepnote hat keine weiteren Diskussionen mit Antworten
Haben Sie Pläne, den Nutzern weiterhin zu erlauben, Jupyter-Notebooks zu speichern, ohne sie zu zwingen, "Cloud-Dienste" zu nutzen?
1 Kommentar
TM
Ich ermutige die Studenten immer, eine lokale Kopie zu haben. Ich wünschte nur, es gäbe einen einfacheren Weg, es lokal auf Win10/Mac auszuführen. Anaconda...Mehr erfahren
Was ist der beste Weg, um mit Jupyter Notebook zu debuggen?
1 Kommentar
GV
You can use pdb.Mehr erfahren
Was sind die Merkmale von Jupyter Notebook?
1 Kommentar
DG
1. Codezellen zum Schreiben und Bearbeiten von Code.
2. Markdown-Zelle zum Schreiben von Kommentaren und/oder Codefunktionen.
3. Rohe Jupyter...Mehr erfahren
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