Resumen de precios de Neo4j Graph Data Science

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AuraDS Professional es la forma más rápida de llevar tus experimentos de ciencia de datos de gráficos a producción con facturación mensual.

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Neo4j Graph Data Science es una oferta autogestionada, disponible en las instalaciones o en la nube, con licencia anual.

Las capacidades de ciencia de datos en grafos y aprendizaje automático se ofrecen desde Neo4j en dos modalidades:

- Autogestionado: Neo4j Graph Data Science
- Totalmente gestionado: Neo4j AuraDS

Ambas ofertas incluyen algoritmos de grafos preajustados, la base de datos y acceso a visualización a través de Workspace y Bloom. Las implementaciones autogestionadas están disponibles en AWS, Azure y Google Cloud, y las implementaciones totalmente gestionadas en Google Cloud.

Consulta la Lista de Precios a continuación para comparar ediciones y decidir cuál es la mejor opción para ti.

Neo4j Graph Data Science tiene 3 ediciones de precios. Mira las diferentes ediciones de precios a continuación y ve qué edición y características se ajustan a tu presupuesto y necesidades.

La información de precios para Neo4j Graph Data Science es proporcionada por el proveedor de software o recuperada de materiales de precios de acceso público. Las negociaciones finales de costos para comprar Neo4j Graph Data Science deben realizarse con el vendedor.

La información de precios se actualizó por última vez en October 10, 2024

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Alternativas mejor valoradas

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Precios de alternativas de Neo4j Graph Data Science

A continuación se muestra una descripción general rápida de las ediciones ofrecidas por otros Plataformas de Ciencia de Datos y Aprendizaje Automático

Tableau Tableau Standard	$75.001 User Por mes	Una edición completa para ayudarte a explorar y comprender tus datos. Cada licencia adicional comienza desde tan solo $15 / usuario / mes
Alteryx Starter Edition	$3,000.001 User Por año	Para equipos pequeños que necesitan realizar análisis de negocios básicos Prepara y analiza datos con software sin código en archivos planos. Preparación de datos esencial con arrastrar y soltar (Mezclar, Transformar, Unir, Agregar, etc.) Crea flujos de trabajo de análisis de datos sin código Comparte flujos de trabajo de análisis de datos Conéctate a fuentes de archivos (.csv, .xlsx, json) Desplegado en la nube
Hex Community	GratisPor mes	La versión gratuita de Hex. Ideal para individuos. Hasta 3 autores del proyecto Historial de versiones del proyecto de 7 días Conexiones de datos del proyecto y secretos Incrustaciones de proyecto y celdas Soporte por correo electrónico

Varios precios y planes de alternativas

La información de precios para las diversas alternativas de Neo4j Graph Data Science anteriores es proporcionada por el proveedor de software respectivo o recuperada de materiales de precios de acceso público. Las negociaciones finales de costos para comprar cualquiera de estos productos deben realizarse con el vendedor.

Reseñas de precios de Neo4j Graph Data Science

(1)

Dipak K.

AI/ML Engineer

Mediana Empresa (51-1000 empleados)

5/20/2024

"Deja que tus datos hablen usando neo4j."

4.5/5

¿Qué es lo que más te gusta de Neo4j Graph Data Science?

La biblioteca de ciencia de datos de grafos de Neo4j es increíble, he desarrollado 2 sistemas de recomendación utilizando su algoritmo de incrustación FastRP que encuentra las incrustaciones de cada nodo y su relación. Es realmente rápido ya que cada nodo está conectado con los demás y, por lo tanto, es capaz de generar incrustaciones basadas en lo que dicen tus datos. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

¿Qué es lo que no te gusta de Neo4j Graph Data Science?

El soporte de Neo4j Aura tiene limitaciones de RAM y almacenamiento, y además el costo es demasiado alto. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

¿Qué problemas resuelve Neo4j Graph Data Science ¿Y cómo te beneficia eso?

Hemos entregado un sistema de recomendación de productos utilizando la biblioteca de ciencia de datos de grafos neo4j, como la incrustación de Proyección Aleatoria Rápida, que fue útil para encontrar la estructura del nodo en términos de incrustaciones. Luego, utilizando otra función, el algoritmo KNN de la biblioteca de ciencia de datos de grafos, pudimos encontrar al usuario más similar y, con base en eso, pudimos ofrecer recomendaciones de productos basadas en la similitud del usuario. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.