Deepnote macht das Abrufen und Erkunden von Daten so viel einfacher. Wir können schnell eine Verbindung zu Datenbanken herstellen und direkt mit der Analyse beginnen, was unsere Sicht auf die Leistung wirklich verbessert und die Entscheidungsfindung beschleunigt hat. Es ist auch unglaublich flexibel – wir konnten Modelle erstellen, die helfen, die Betriebsqualität sicherzustellen, und sie anpassen, wenn sich unsere Bedürfnisse ändern. Außerdem machen die Echtzeit-Zusammenarbeit, SQL/Python-Unterstützung und null Einrichtung es perfekt für Remote-Teams. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Das Hauptproblem ist die Ladezeit beim Arbeiten mit größeren Datensätzen oder mehreren Datenquellen – es kann etwas langsam sein, zu initialisieren. Außerdem funktioniert es, da es vollständig cloudbasiert ist, nicht gut in Situationen mit geringer Konnektivität, und ein Offline-Zugriff wäre eine hilfreiche Ergänzung. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Ich habe Deepnote für meine Python-Projekte verwendet, und es hat sich als absoluter Game-Changer erwiesen. Die Benutzeroberfläche ist sauber, intuitiv und unglaublich gut geeignet sowohl für Einzelarbeit als auch für die Zusammenarbeit im Team. Besonders liebe ich die Echtzeit-Kollaborationsfunktionen – es fühlt sich an wie Google Docs für Data Science. Es integriert sich auch nahtlos mit beliebten Tools wie GitHub und BigQuery, was mir viel Zeit spart. Die Tatsache, dass ich Jupyter-ähnliche Notebooks in der Cloud ausführen kann, ohne eine lokale Umgebung einrichten zu müssen, ist ein großer Pluspunkt. Sehr zu empfehlen für alle, die an Data-Science-, Analyse- oder Machine-Learning-Workflows arbeiten. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

manchmal ein wenig langsam, aber es ist eine gute Funktion, mit der man arbeiten kann. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Es bietet großartige Visualisierungswerkzeuge für Notebooks, mit einigen netten Funktionen wie der Spaltenzusammenfassung. Es ermöglicht Ihnen auch, viele Notebooks im selben Projekt zu gruppieren, etwas, das seine Konkurrenten nicht zulassen. Seine KI-Funktionen sind ebenfalls besser als die der Konkurrenz, es kann eine vollständige Analyse eigenständig erstellen. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Trotz der Tatsache, dass die KI ihren Konkurrenten weit überlegen ist, ist sie immer noch etwas umständlich zu bedienen, kann viele ungenutzte Zellen erstellen und sie dort lassen. Außerdem fehlen einige Funktionen oder sind nicht standardmäßig:

- Ich sollte in der Lage sein, jede Dataframe in SQL abzufragen (zu verbinden)

- Zellwiedergabe sollte standardmäßig ihre Kinder wiedergeben Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Deepnote ist eine wirklich nützliche Anwendung von KI im Bereich des Codings. In Bezug auf prädiktive Codevorschläge habe ich noch nie etwas Vergleichbares gesehen, und die Zeitersparnis beim Erstellen von Abfragen ist außergewöhnlich. Die Einrichtung und Integration war einfach, und die intuitive Benutzeroberfläche ist schnell zu erlernen. Die Dateistruktur ermöglicht es, schnell Ad-hoc-Abfragen auf einmaligen Datensätzen auszuführen, während die zahlreichen Integrationen und die Projektstruktur größere Projekte zum Kinderspiel machen. Ich wäre buchstäblich jetzt ohne es verloren. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Die einzigen Dinge, die mir wirklich nicht gefallen, sind eher kleinere Kritikpunkte als fehlende Funktionen. Das Menü zum Konvertieren/Duplizieren von Codeblöcken ist etwas umständlich und die "Fix my code"-KI ist nicht so effektiv wie das prädiktive Element. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Der KI-Assistent von Deepnote war unglaublich hilfreich beim Erstellen neuer Codeblöcke und beim Beheben von Problemen, was es einfacher macht, den ETL-Prozess ohne umfangreiche Python-Vorkenntnisse zu verwalten. Die Plattform ermöglicht eine reibungslose tägliche Ausführung des ETL-Prozesses, der zuverlässig läuft. Das integrierte Geheimnismanagement hilft, das Hardcoding von Geheimnissen direkt im Code zu vermeiden und bietet ein grundlegendes Maß an Sicherheit. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Die Schnittstelle kann langsam laden, insbesondere bei einer großen Anzahl von Codeblöcken. Ich wünschte, ich könnte detaillierte Informationen über vergangene Ausführungen, sowohl erfolgreiche als auch fehlgeschlagene, zur Fehlerbehebung und Überwachung erhalten. Die Sichtbarkeit von Geheimnissen im Geheimnis-Manager stellt ein potenzielles Sicherheitsrisiko dar. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Der beste Teil der Nutzung von Deepnote ist die Möglichkeit, verschiedene Umgebungen wie Python, SQL, Dateien usw. zu kombinieren, um viel schneller entwickeln zu können. Auch die Automatisierung von Aufgaben ist sehr nützlich und ermöglicht es, Fehler sehr einfach nachzuverfolgen. Ich bin ein intensiver Nutzer von Deepnote, seit ich es kenne. Auch die Integrationen sind wirklich nützlich und bieten alles, was ich brauche. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Die KI-Funktionen sind nützlich, müssen aber verbessert werden. Manchmal fühle ich mich damit nicht sicher. Außerdem möchte ich mehr Optionen haben, um Prozesse wie ETL zu automatisieren, die langwierige Projekte sind, aber mit einem solchen Werkzeug sehr einfach ausgeführt werden könnten.

Auch Diagramme könnten begrenzt sein und manchmal muss ich Python verwenden, weil die Diagrammfunktion nicht ausreicht. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Ich schätze wirklich das Maß an Kontrolle, das Deepnote mir bei der Durchführung von Analysen und der Erstellung von internen, benutzerorientierten Daten-Apps gibt. Es ist einfach, Codeblöcke wiederzuverwenden, sich mit externen Datenquellen zu verbinden und Visualisierungen in wenigen Minuten zu erstellen. Ich benutze seit etwa 15 Jahren verschiedene Versionen von Python-Notebook-Tools und finde Deepnote für jemanden wie mich sehr intuitiv. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Die größte Herausforderung, die ich hatte, und das liegt wahrscheinlich daran, dass ich neu bei Deepnote bin (nachdem ich Hex in den letzten 4 Jahren ziemlich intensiv genutzt habe), ist das Projektmanagement. Zum Beispiel habe ich ein Notebook im falschen Projekt erstellt und konnte keinen einfachen Weg finden, dieses Notebook von einem Projekt in ein anderes zu exportieren – am Ende musste ich das gesamte Projekt kopieren und alles löschen, was ich nicht brauchte. In ähnlicher Weise erscheint es seltsam, nicht mehr als eine Live-Daten-App pro Projekt haben zu können. Zum Beispiel baue ich eine Notebook-App und wollte eine Version für interne Metriken erstellen, die einen Überblick über alle Kunden bietet, aber dann eine Version haben, die spezifisch für jeden Kunden ist. Diese müssen in verschiedenen Projekten leben, um veröffentlicht zu werden. Vielleicht liegt es nur daran, dass ich mit dem Projektmanagement-Aspekt von Deepnote nicht so vertraut bin, aber es fühlte sich wie ein bisschen Overhead an, der mit etwas UX-Arbeit vereinfacht werden könnte, um die "Speed to Value" für Benutzer zu verbessern, die mehrere Daten-Apps erstellen. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Deepnote ermöglicht uns effiziente Zusammenarbeit bei Datenanalysen

für Kundenprojekte. Die Cloud-basierte Umgebung ist modern und

übersichtlich gestaltet. Besonders hilfreich ist die Möglichkeit,

Notebooks direkt mit Kollegen zu teilen und gemeinsam zu bearbeiten.

Die Integration verschiedener Datenquellen funktioniert gut und spart

Zeit bei der Projektarbeit. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Gelegentlich könnten die Ladezeiten bei größeren Datensätzen optimiert

werden. Einige erweiterte Features sind nur in höheren Preisstufen

verfügbar. Die Offline-Funktionalität ist naturgemäß eingeschränkt,

da es sich um eine Cloud-Lösung handelt. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Ich liebe es, wie ich mit meinem Teamkollegen eine gemeinsame Umgebung schaffen kann, und wir müssen uns keine Sorgen machen, synchron zu bleiben. Wir haben Echtzeit-Einblick in das, was der andere tut, und können problemlos doppelte Notebooks einrichten und Änderungen rückgängig machen. Jupyter ist für sich genommen schon großartig für die Code-Generierung; in einer gemeinsamen Umgebung ist es noch wertvoller. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Das Starten ist sehr langsam, da es alle unsere Abhängigkeiten lädt. Das wäre kein so großes Problem, wenn die Maschine nicht alle 15 Minuten herunterfahren würde. Theoretisch soll es den Cache laden, aber das habe ich nicht zum Laufen gebracht. Ich konnte auch die Integration mit Google Drive nicht zum Laufen bringen. Es zeigte einen Fehler an, also habe ich stattdessen eine API verwendet. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Es wurde zur zentralen Anlaufstelle für all unsere Strategien im Bereich der Schuldeneintreibung. Wir sind in der Lage, die Konten, die uns anvertraut werden, zu segmentieren und auf vielfältige Weise zu verwalten, was es einfach macht, sie in unsere Werkzeuge zu laden und sicherzustellen, dass alle Details und Daten gut erfasst werden. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Manchmal ist der Server ausgefallen, daher muss der gesamte Laptop neu gestartet werden oder man muss warten, bis er wieder funktioniert. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.