# Neo4j Graph Data Science Reviews **Vendor:** Neo4j **Category:** [Herramientas de Software para Visualización de Gráficos](https://www.g2.com/es/categories/graph-visualization-tools) **Average Rating:** 4.5/5.0 **Total Reviews:** 16 ## About Neo4j Graph Data Science Neo4j Graph Data Science es un motor de ciencia de datos y aprendizaje automático que utiliza las relaciones en tus datos para mejorar las predicciones. Se conecta a ecosistemas de datos empresariales para que puedas llevar más proyectos de ciencia de datos a producción rápidamente. Usando un catálogo de más de 65 algoritmos de gráficos preajustados, los científicos de datos pueden explorar miles de millones de puntos de datos en segundos para identificar conexiones ocultas y generar visualizaciones atractivas que conducen a una mejor toma de decisiones por parte de los interesados. Las aplicaciones y operaciones comerciales prácticas se benefician del análisis centrado en el contexto que solo los gráficos pueden proporcionar en proyectos como motores de recomendación, detección de anomalías y fraudes, optimización de rutas, marketing, análisis de redes y muchos más. ## Neo4j Graph Data Science Reviews ### 1. Deja que tus datos hablen usando neo4j. **Rating:** 4.5/5.0 stars **Reviewed by:** Dipak K. | AI/ML Engineer, Mediana Empresa (51-1000 empleados) **Reviewed Date:** May 20, 2024 **¿Qué es lo que más le 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. **¿Qué es lo que no le gusta de Neo4j Graph Data Science?** El soporte de Neo4j Aura tiene limitaciones de RAM y almacenamiento, y además el costo es demasiado alto. **¿Qué problemas resuelve Neo4j Graph Data Science y cómo le 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. ### 2. Mejor para problemas de ciencia de datos que están relacionados con gráficos o encontrar patrones en tus datos. **Rating:** 5.0/5.0 stars **Reviewed by:** Dipak K. | Software Engineer, Tecnología de la información y servicios, Mediana Empresa (51-1000 empleados) **Reviewed Date:** April 19, 2024 **¿Qué es lo que más le gusta de Neo4j Graph Data Science?** Realmente me gustó el soporte para declaraciones de problemas populares de aprendizaje automático, como la detección de comunidades, la búsqueda de similitudes entre nodos vecinos, lo cual realmente ayuda en una recomendación basada en similitudes de usuario, aunque a veces no obtengo la solución exacta de la documentación, su foro comunitario ayuda mucho con una resolución instantánea. **¿Qué es lo que no le gusta de Neo4j Graph Data Science?** La biblioteca de Python para ciencia de datos de grafos necesita ser mejorada ya que los principiantes podrían confundirse o quedar atrapados en el **¿Qué problemas resuelve Neo4j Graph Data Science y cómo le beneficia eso?** así que actualmente estoy resolviendo un problema relacionado con los conocimientos de datos y el sistema de recomendaciones y hay 2 técnicas más populares que se utilizan en todo el mundo, es decir, recomendación basada en contenido y filtrado colaborativo, la biblioteca de ciencia de datos de neo4j tiene la característica de encontrar k vecinos más cercanos, lo que ayuda a desarrollar recomendaciones basadas en filtrado colaborativo y también neo4j tiene la capacidad de almacenar incrustaciones vectoriales, lo que ayuda en la recomendación basada en contenido. ### 3. Desbloqueando Nuevas Dimensiones de Análisis: Mi experiencia usando Ciencia de Datos de Grafos en Neo4j **Rating:** 4.5/5.0 stars **Reviewed by:** Geraldene M. | Pequeña Empresa (50 o menos empleados) **Reviewed Date:** June 06, 2023 **¿Qué es lo que más le gusta de Neo4j Graph Data Science?** Lo que más aprecio de Neo4j Graph Data Science es su capacidad para analizar e interpretar relaciones y patrones complejos en los datos de manera eficiente. GDS proporciona una plataforma integral tanto para el análisis en tiempo real como por lotes. Además, su lenguaje de consulta de gráficos intuitivo, Cypher, y las herramientas de visualización facilitan una exploración y comprensión más profunda de los datos correspondientes. Esto ha mejorado significativamente la eficiencia y profundidad de mis proyectos basados en datos. **¿Qué es lo que no le gusta de Neo4j Graph Data Science?** El rendimiento de Neo4j es generalmente robusto. Sin embargo, a veces puede ser más lento al trabajar con conjuntos de datos más grandes. **¿Qué problemas resuelve Neo4j Graph Data Science y cómo le beneficia eso?** Neo4j Graph Data Science nos está ayudando a resolver una serie de problemas complejos centrales en nuestro trabajo, particularmente en torno a la anotación de funciones de proteínas. Al aprovechar la estructura de la base de datos de grafos, podemos modelar y explorar redes de interacción de proteínas intrincadas de manera intuitiva y altamente flexible. Los algoritmos integrados, incluidos la detección de comunidades, la predicción de enlaces topológicos y las incrustaciones de nodos, han beneficiado enormemente nuestro análisis de datos. Nos han permitido responder a preguntas más complejas y proporcionar información a un nivel más granular. Por ejemplo, las incrustaciones de nodos han demostrado ser increíblemente útiles en la creación de modelos de aprendizaje profundo para la anotación detallada de funciones de proteínas. ### 4. Neo4J GDS es una herramienta útil para el descubrimiento de nuevas proteínas con funciones específicas. **Rating:** 4.0/5.0 stars **Reviewed by:** Saif U. | Pequeña Empresa (50 o menos empleados) **Reviewed Date:** June 07, 2023 **¿Qué es lo que más le gusta de Neo4j Graph Data Science?** Neo4j GDS ha sido invaluable para nuestro viaje aquí en Basecamp Research. Pudimos aprovechar los algoritmos ofrecidos para construir canalizaciones de búsqueda de clientes útiles. Este proceso habría llevado mucho más tiempo y habría tenido más riesgo incorporado si hubiéramos intentado construir la misma infraestructura manualmente alrededor de nuestros datos. **¿Qué es lo que no le gusta de Neo4j Graph Data Science?** Una de las desventajas de la oferta GDS de Neo4J es el sistema de actualización que implica intercambiar archivos jar en una carpeta de complementos y reiniciar la instancia. Este proceso puede causar problemas. Además, en algunos casos, los algoritmos que queríamos usar no estaban disponibles. **¿Qué problemas resuelve Neo4j Graph Data Science y cómo le beneficia eso?** Neo4J GDS nos permite estructurar nuestros datos de proteínas de tal manera que podemos aprovechar las relaciones entre moléculas individuales, así como con otros metadatos clave para predecir la función potencial. ### 5. Gran manera de empezar fácilmente **Rating:** 5.0/5.0 stars **Reviewed by:** Usuario verificado en Marketing y publicidad | Pequeña Empresa (50 o menos empleados) **Reviewed Date:** June 13, 2023 **¿Qué es lo que más le gusta de Neo4j Graph Data Science?** He estado trabajando con Neo4j Graph Data Science durante muchos años, y recomendaría a todos los interesados en GDS y aprendizaje automático que lo revisen. Independientemente de si eres un principiante y quieres aprender más, puedes comenzar tu viaje aquí, o si eres un científico de datos experimentado y quieres escalar o tomar un enfoque diferente a tus desafíos. Tienen una biblioteca extensa para comenzar rápidamente, y la escalabilidad es infinita. ¡Muy recomendado! **¿Qué es lo que no le gusta de Neo4j Graph Data Science?** Para usuarios avanzados, me cuesta ver limitaciones. Sin embargo, de alguna manera esto es un atajo para principiantes. Es importante aprender lo básico al comenzar tu viaje, para que entiendas lo que está sucediendo "detrás de escena". Neo4j Graph Academy es una forma de hacerlo. **¿Qué problemas resuelve Neo4j Graph Data Science y cómo le beneficia eso?** Tiene la capacidad de ejecutar nuestros extensos algoritmos de manera oportuna y eficiente, mientras simultáneamente proporciona herramientas para la exploración y el desarrollo continuo de nuestras ofertas. ### 6. Revisión de Neo4j Graph Data Science **Rating:** 4.5/5.0 stars **Reviewed by:** Sharath G. | Data Engineer, Mediana Empresa (51-1000 empleados) **Reviewed Date:** June 11, 2023 **¿Qué es lo que más le gusta de Neo4j Graph Data Science?** Neo4j Graph Data Science por su capacidad para aprovechar la estructura inherente de los datos de grafos para análisis avanzados. Proporciona una gama de algoritmos de grafos, integración perfecta con Neo4j, escalabilidad para grandes conjuntos de datos, una extensa biblioteca de algoritmos y se beneficia de la colaboración y las contribuciones de código abierto. En general, estas características lo convierten en una herramienta poderosa para analizar conjuntos de datos complejos e interconectados y descubrir valiosos conocimientos. **¿Qué es lo que no le gusta de Neo4j Graph Data Science?** Un posible inconveniente de Neo4j Graph Data Science es su curva de aprendizaje. Para los usuarios que son nuevos en bases de datos de grafos o análisis de grafos, puede haber una curva de aprendizaje significativa asociada con la comprensión de los conceptos y algoritmos de grafos subyacentes. Este proceso de aprendizaje puede requerir tiempo y esfuerzo adicionales para adquirir competencia en el uso efectivo de la herramienta. Además, dado que el análisis de grafos puede ser un campo especializado, encontrar recursos de aprendizaje completos y fácilmente accesibles específicos para Neo4j Graph Data Science a veces puede representar un desafío. Aunque la herramienta ofrece características poderosas, su curva de aprendizaje inicial puede ser un obstáculo para los usuarios que buscan una adopción rápida y fácil o aquellos sin experiencia previa en análisis de grafos. **¿Qué problemas resuelve Neo4j Graph Data Science y cómo le beneficia eso?** Estábamos intentando rastrear todos los pasos intermedios involucrados en la producción y el consumo de bienes terminados dentro del contexto de los procesos de trazabilidad en la industria del consumidor. La trazabilidad se refiere al seguimiento y rastreo de productos a lo largo de la cadena de suministro, desde las materias primas hasta el consumidor final. ### 7. Neo4J GDS es excelente para realizar análisis y modelado en datos de grafos. **Rating:** 4.5/5.0 stars **Reviewed by:** Peter T. | Mediana Empresa (51-1000 empleados) **Reviewed Date:** March 02, 2023 **¿Qué es lo que más le gusta de Neo4j Graph Data Science?** GDS se destaca como la mejor opción para realizar modelado y análisis avanzados de forma nativa dentro del entorno de gráficos. Además, cada lanzamiento trae actualizaciones de rendimiento, mejoras de funcionalidad a algoritmos y técnicas existentes, así como adiciones de nuevas técnicas en el conjunto de herramientas. La capacidad de realizar tareas analíticas nativas de gráficos a través de API como la biblioteca python neo4j también facilita el trabajo entre plataformas y entornos. **¿Qué es lo que no le gusta de Neo4j Graph Data Science?** Aunque entiendo que GDS está recibiendo actualizaciones/características añadidas con cada lanzamiento, la optimización/ajuste de hiperparámetros no es sencilla, todavía parece más fácil sacar todo del gráfico a la memoria, optimizar, luego repetir en el gráfico, lo cual no es ideal. **¿Qué problemas resuelve Neo4j Graph Data Science y cómo le beneficia eso?** La Ciencia de Datos de Grafos puede resolver varios problemas en diferentes casos de uso, lo cual es de gran beneficio al trabajar con partes interesadas en diversas industrias y contextos. Proporciona un conjunto de herramientas sustancial para alcanzar soluciones de manera nativa dentro del grafo, lo que, junto con el rendimiento de la tecnología de base de datos subyacente, acelera significativamente los procesos de experimentación iterativa y análisis/modelado. ### 8. Excelente herramienta y gran apoyo **Rating:** 4.0/5.0 stars **Reviewed by:** Phil L. | Pequeña Empresa (50 o menos empleados) **Reviewed Date:** May 31, 2023 **¿Qué es lo que más le gusta de Neo4j Graph Data Science?** Muy fácil integrar al personal técnico y menos técnico. El soporte al cliente es increíble. En general, realmente impresionado. **¿Qué es lo que no le gusta de Neo4j Graph Data Science?** A veces hay una falta de transparencia en cuanto a los algoritmos/ecuaciones matemáticas exactas utilizadas 'bajo el capó'. Los precios están en el extremo superior. Con el progreso actual en la IA generativa (por ejemplo, modelos de lenguaje y de difusión), me encantaría ver a neo4j despertar más a esta realidad y asegurar que las integraciones y modelos relevantes sean ofrecidos por GDS pronto, de lo contrario veo un riesgo de que neo4j se quede atrás. **¿Qué problemas resuelve Neo4j Graph Data Science y cómo le beneficia eso?** Usamos Neo4j Graph Data Science tanto en proyectos internos de Deep Learning/I+D como en flujos de trabajo de clientes/productos comerciales. ### 9. Neo4j ofrece potentes capacidades para obtener información de conjuntos de datos complejos y conectados. **Rating:** 4.5/5.0 stars **Reviewed by:** mike m. | Mediana Empresa (51-1000 empleados) **Reviewed Date:** March 01, 2023 **¿Qué es lo que más le gusta de Neo4j Graph Data Science?** La amplia gama de algoritmos bien diseñados que cubren un amplio conjunto de casos de uso en los diversos segmentos de mercado en los que trabajamos. **¿Qué es lo que no le gusta de Neo4j Graph Data Science?** La flexibilidad del modelo de gráfico es una fortaleza, pero la flexibilidad también significa que encontrar el mejor patrón para un caso de uso puede ser complicado. **¿Qué problemas resuelve Neo4j Graph Data Science y cómo le beneficia eso?** Normalmente aplicamos GDS para modelar y generar análisis e información para sistemas físicos complejos. Necesitamos desarrollar un 'gemelo digital' en estos casos, para lo cual el modelo de grafo y el paradigma GDS son particularmente adecuados. ### 10. Reseña sobre Neo4J Data Science **Rating:** 5.0/5.0 stars **Reviewed by:** Laxman T. | Technology Lead, Empresa (> 1000 empleados) **Reviewed Date:** April 05, 2023 **¿Qué es lo que más le gusta de Neo4j Graph Data Science?** Neo4J ciencia de datos realiza modelado de datos y análisis de datos en entornos gráficos. Neo4J tiene algoritmos bien diseñados que se pueden utilizar en múltiples casos de uso. La interfaz de usuario es fácil de navegar y trabajar. **¿Qué es lo que no le gusta de Neo4j Graph Data Science?** nada que vea por ahora. Está bien organizado. **¿Qué problemas resuelve Neo4j Graph Data Science y cómo le beneficia eso?** Resuelve análisis de datos complejos que proporciona los análisis en forma de gráficos en muy poco tiempo. ### 11. Solución de ML fácil de usar para crear mejores modelos de predicción. **Rating:** 5.0/5.0 stars **Reviewed by:** Nilanjan N. | Senior Associate Consultant, Empresa (> 1000 empleados) **Reviewed Date:** May 01, 2023 **¿Qué es lo que más le gusta de Neo4j Graph Data Science?** Su capacidad para profundizar en más datos y generar mejores conocimientos, predicciones, la hemos utilizado con las estadísticas de jugadores de IPL y ayudó a obtener el ratio PE de cada jugador. **¿Qué es lo que no le gusta de Neo4j Graph Data Science?** La interfaz gráfica de usuario no está a la altura, enfrenté verdaderas dificultades al hacer las demostraciones al usar esta aplicación, la experiencia del usuario de la interfaz gráfica debería mejorarse. **¿Qué problemas resuelve Neo4j Graph Data Science y cómo le beneficia eso?** Para crear modelos de predicción para los jugadores de franquicias de IPL a partir de sus estadísticas actuales del XI titular. ### 12. La biblioteca de Ciencia de Datos de Grafos de Neo4j es una herramienta impresionante. **Rating:** 4.5/5.0 stars **Reviewed by:** ganesh P. | Mediana Empresa (51-1000 empleados) **Reviewed Date:** April 08, 2023 **¿Qué es lo que más le gusta de Neo4j Graph Data Science?** La biblioteca de ciencia de datos de gráficos Ne4j facilita el análisis de bases de datos gráficas para mejorar el negocio y realizar análisis de clientes. Tiene algoritmos poderosos que facilitan tu trabajo. **¿Qué es lo que no le gusta de Neo4j Graph Data Science?** Pocos componentes de la biblioteca se actualizan diariamente, por lo que gestionar las dependencias entre componentes es complejo. **¿Qué problemas resuelve Neo4j Graph Data Science y cómo le beneficia eso?** Estas herramientas resuelven nuestro requisito de comprender mejor a nuestros clientes y ofrecer un servicio oportuno a un cliente en particular para hacerlos felices. También ayuda a crear informes sobre la base de datos según los requisitos de la gestión. ### 13. La mejor manera de hacer ciencia de datos de gráficos. **Rating:** 5.0/5.0 stars **Reviewed by:** Daniel B. | Pequeña Empresa (50 o menos empleados) **Reviewed Date:** May 31, 2023 **¿Qué es lo que más le gusta de Neo4j Graph Data Science?** Algoritmos poderosos que están listos para usar y fáciles de probar. **¿Qué es lo que no le gusta de Neo4j Graph Data Science?** La mayor parte de lo que hacemos es programático. Probar algoritmos con la interfaz gráfica de usuario podría ser más fluido. **¿Qué problemas resuelve Neo4j Graph Data Science y cómo le beneficia eso?** Nos permite construir un gráfico de identidad ### 14. ¡Increíble! **Rating:** 3.5/5.0 stars **Reviewed by:** Smit T. | Pequeña Empresa (50 o menos empleados) **Reviewed Date:** April 06, 2023 **¿Qué es lo que más le gusta de Neo4j Graph Data Science?** Puede funcionar directamente sobre Neo4j, por lo que es muy fácil de usar. El ecosistema del modelo y el rendimiento son bastante buenos. Recomiendo probarlo en proyectos grandes. **¿Qué es lo que no le gusta de Neo4j Graph Data Science?** Hay una curva de aprendizaje y a veces puede que no funcione como esperas. **¿Qué problemas resuelve Neo4j Graph Data Science y cómo le beneficia eso?** Lo utilicé principalmente para sistemas de recomendación y el resultado fue bastante bueno. ### 15. Neo4j GDS - Análisis de aprendizaje automático en su mejor momento. **Rating:** 5.0/5.0 stars **Reviewed by:** Ashish G. | Consultant Machine Learning Engineer, Empresa (> 1000 empleados) **Reviewed Date:** April 06, 2023 **¿Qué es lo que más le gusta de Neo4j Graph Data Science?** Neo4j GDS proporciona algoritmos de grafos escalables para el mejor análisis con exploración visual de grafos y prototipado. **¿Qué es lo que no le gusta de Neo4j Graph Data Science?** Las personas con experiencia en Neo4j GDS son raras (bajo grupo de talento) de encontrar. El costo también es más alto. **¿Qué problemas resuelve Neo4j Graph Data Science y cómo le beneficia eso?** Estamos utilizando Neo4j GDS para predecir problemas de servidores/portátiles, fallos de piezas y soluciones. ### 16. La mejor herramienta básica a intermedia para desplegar modelos de ML **Rating:** 4.0/5.0 stars **Reviewed by:** Ashutosh L. | Software Engineer, Mediana Empresa (51-1000 empleados) **Reviewed Date:** April 04, 2023 **¿Qué es lo que más le gusta de Neo4j Graph Data Science?** Interfaz de usuario y sencilla de usar para cualquier profesional técnico o no técnico. **¿Qué es lo que no le gusta de Neo4j Graph Data Science?** Servicio simplemente bien organizado para desplegar modelos de ML fácil y rápidamente. **¿Qué problemas resuelve Neo4j Graph Data Science y cómo le beneficia eso?** Fácil de usar con implementación y monitoreo de modelos durante un período de tiempo variable - [View Neo4j Graph Data Science pricing details and edition comparison](https://www.g2.com/es/products/neo4j-graph-data-science/reviews?section=pricing&secure%5Bexpires_at%5D=2026-05-23+04%3A53%3A06+-0500&secure%5Bsession_id%5D=ba6afee0-120e-4836-81e8-d5255e3a2ecb&secure%5Btoken%5D=42296279dcec55b9fb7b799994d168514359b5b1056e66fe52292b6712dc2b2b&format=llm_user) ## Neo4j Graph Data Science Features **Integración - Aprendizaje Automático** - Integración **Data Integration - Graph Visualization Tools** - Database Connectivity - Real-time data support **Herramienta estadística** - Scripting - Minería de datos - Algoritmos **Aprendizaje - Aprendizaje automático** - Datos de entrenamiento - Información Accionable - Algoritmo **Customization - Graph Visualization Tools** - Dynamic Scaling - Node and edge styling **Análisis de datos** - Análisis - Interacción de datos **Collaboration and Usability - Graph Visualization Tools** - Multiuser collaboration **Toma de decisiones** - Modelado - Visualizaciones de datos - Generación de informes - Unificación de datos **Integration and Extensibility - Graph Visualization Tools** - API Support **IA generativa** - Generación de texto - Resumen de texto ## Top Neo4j Graph Data Science Alternatives - [Tableau](https://www.g2.com/es/products/tableau/reviews) - 4.4/5.0 (3,544 reviews) - [Alteryx](https://www.g2.com/es/products/alteryx/reviews) - 4.6/5.0 (773 reviews) - [Amazon QuickSight](https://www.g2.com/es/products/amazon-quicksight/reviews) - 4.3/5.0 (672 reviews)