Top 10 Alternativas y Competidores de Red Hat OpenShift Data Science

10 Principales alternativas a Red Hat OpenShift Data Science recientemente reseñadas por la comunidad de G2

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Databricks Data Intelligence Platform
Por Databricks Inc.
4.6/5
(657)
Descripción del producto
Haciendo los grandes datos simples
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Los revisores dicen que en comparación con Red Hat OpenShift Data Science, Databricks Data Intelligence Platform es:
Más utilizable
Mejor en cumplir con los requisitos
Mejor en soporte
Categorías en común con Red Hat OpenShift Data Science:
Plataformas de Ciencia de Datos y Aprendizaje Automático

IBM watsonx.ai
Por IBM
4.4/5
(135)
Descripción del producto
IBM Watsonx.ai is an advanced AI and machine learning platform designed to accelerate enterprise AI adoption, offering a comprehensive suite of tools for businesses to build, deploy, and scale AI applications. The product is part of IBM's broader Watsonx ecosystem, which aims to democratize AI by providing accessible, powerful solutions tailored for organizations of all sizes and industries.
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Mejor en soporte
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Plataformas de Ciencia de Datos y Aprendizaje Automático

Amazon SageMaker
Por Amazon Web Services (AWS)
4.2/5
(48)
Descripción del producto
Amazon SageMaker es un servicio completamente gestionado que permite a los científicos de datos y desarrolladores construir, entrenar y desplegar modelos de aprendizaje automático (ML) a escala. Proporciona un conjunto completo de herramientas e infraestructura, agilizando todo el flujo de trabajo de ML desde la preparación de datos hasta el despliegue del modelo. Con SageMaker, los usuarios pueden conectarse rápidamente a los datos de entrenamiento, seleccionar y optimizar algoritmos, y desplegar modelos en un entorno seguro y escalable. Características y Funcionalidades Clave: - Entornos de Desarrollo Integrados (IDEs): SageMaker ofrece una interfaz unificada basada en la web con IDEs integrados, incluyendo JupyterLab y RStudio, facilitando un desarrollo y colaboración sin problemas. - Algoritmos y Marcos Preconstruidos: Incluye una selección de algoritmos de ML optimizados y soporta marcos populares como TensorFlow, PyTorch y Apache MXNet, permitiendo flexibilidad en el desarrollo de modelos. - Ajuste Automático de Modelos: SageMaker puede ajustar automáticamente los modelos para lograr una precisión óptima, reduciendo el tiempo y esfuerzo requeridos para ajustes manuales. - Entrenamiento y Despliegue Escalables: El servicio gestiona la infraestructura subyacente, permitiendo un entrenamiento eficiente de modelos en grandes conjuntos de datos y desplegándolos a través de clústeres de autoescalado para alta disponibilidad. - MLOps y Gobernanza: SageMaker proporciona herramientas para monitorear, depurar y gestionar modelos de ML, asegurando operaciones robustas y cumplimiento con los estándares de seguridad empresarial. Valor Principal y Problema Resuelto: Amazon SageMaker aborda la complejidad y la naturaleza intensiva en recursos del desarrollo y despliegue de modelos de ML. Al ofrecer un entorno completamente gestionado con herramientas integradas e infraestructura escalable, acelera el ciclo de vida de ML, reduce la sobrecarga operativa y permite a las organizaciones derivar conocimientos y valor de sus datos de manera más eficiente. Esto empodera a las empresas para innovar rápidamente e implementar soluciones de IA sin la necesidad de una amplia experiencia interna o gestión de infraestructura.
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Los revisores dicen que en comparación con Red Hat OpenShift Data Science, Amazon SageMaker es:
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Plataformas de Ciencia de Datos y Aprendizaje Automático
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Alteryx
Por Alteryx
4.6/5
(671)
Descripción del producto
Alteryx impulsa resultados empresariales transformadores a través de análisis unificados, ciencia de datos y automatización de procesos.
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Plataformas de Ciencia de Datos y Aprendizaje Automático

MATLAB
Por MathWorks
4.5/5
(765)
Descripción del producto
MATLAB es un entorno de programación de alto nivel y computación numérica ampliamente utilizado por ingenieros y científicos para el análisis de datos, desarrollo de algoritmos y modelado de sistemas. Ofrece un entorno de escritorio optimizado para procesos de análisis y diseño iterativos, junto con un lenguaje de programación que expresa directamente las matemáticas de matrices y arreglos. La función Live Editor permite a los usuarios crear scripts que integran código, resultados y texto formateado dentro de un cuaderno ejecutable. Características y Funcionalidades Clave: - Análisis de Datos: Herramientas para explorar, modelar y analizar datos. - Gráficos: Funciones para visualizar y explorar datos a través de varios gráficos y diagramas. - Programación: Capacidades para crear scripts, funciones y clases para flujos de trabajo personalizados. - Creación de Aplicaciones: Instalaciones para desarrollar aplicaciones de escritorio y web. - Interfaces de Lenguaje Externo: Integración con lenguajes como Python, C/C++, Fortran y Java. - Conectividad de Hardware: Soporte para conectar MATLAB a varias plataformas de hardware. - Computación Paralela: Capacidad para realizar cálculos a gran escala y paralelizar simulaciones utilizando escritorios multicore, GPUs, clústeres y recursos en la nube. - Despliegue: Opciones para compartir programas de MATLAB y desplegarlos en aplicaciones empresariales, dispositivos embebidos y entornos en la nube. Valor Principal y Soluciones para el Usuario: MATLAB agiliza los cálculos matemáticos complejos y las tareas de análisis de datos, permitiendo a los usuarios desarrollar algoritmos y modelos de manera eficiente. Sus completas cajas de herramientas y aplicaciones interactivas facilitan la creación rápida de prototipos y el diseño iterativo, reduciendo el tiempo de desarrollo. La escalabilidad de la plataforma permite una transición sin problemas de la investigación a la producción, apoyando el despliegue en varios sistemas sin modificaciones extensas de código. Al integrarse con múltiples lenguajes de programación y plataformas de hardware, MATLAB proporciona un entorno versátil que aborda las diversas necesidades de ingenieros y científicos en diversas industrias.
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Plataformas de Ciencia de Datos y Aprendizaje Automático

Domo
Por Domo
4.3/5
(985)
Descripción del producto
Domo es una plataforma de experiencia de datos nativa de la nube que capacita a las organizaciones para conectar, visualizar y analizar datos de diversas fuentes en tiempo real. Diseñada tanto para usuarios técnicos como no técnicos, Domo facilita la toma de decisiones basada en datos en todos los niveles de una organización al proporcionar paneles intuitivos, conocimientos impulsados por IA y visualizaciones personalizables. Su arquitectura escalable asegura una integración perfecta con sistemas en la nube y locales existentes, permitiendo a las empresas optimizar procesos y lograr resultados accionables de manera eficiente. Características y Funcionalidades Clave: - Integración de Datos: Se conecta con más de 1,000 conectores preconstruidos, permitiendo un acceso sin problemas a varios sistemas de datos, incluyendo CRM, ERP y bases de datos en la nube. - Inteligencia de Negocios y Analítica: Ofrece herramientas intuitivas para crear paneles dinámicos, informes y visualizaciones, haciendo que la analítica compleja sea accesible para todos los equipos. - IA y Conocimientos Predictivos: Aprovecha las capacidades de aprendizaje automático para proporcionar analítica predictiva y recomendaciones accionables basadas en datos en tiempo real. - Creación de Aplicaciones: Permite el desarrollo de aplicaciones empresariales personalizadas, de bajo código y de código profesional que automatizan procesos y agilizan la toma de decisiones. - Seguridad y Gobernanza: Proporciona herramientas robustas de gobernanza de datos, incluyendo permisos de datos personalizados, roles de usuario personalizados y cumplimiento con estándares como GDPR y HIPAA. Valor y Soluciones Principales: Domo aborda el desafío de los datos fragmentados unificando la información de múltiples fuentes en una sola plataforma, permitiendo a las organizaciones obtener conocimientos integrales y tomar decisiones informadas rápidamente. Su interfaz fácil de usar democratiza el acceso a los datos, permitiendo a los equipos colaborar efectivamente utilizando información en tiempo real. Al integrar analítica impulsada por IA y aplicaciones personalizables, Domo ayuda a las empresas a optimizar operaciones, identificar tendencias y fomentar el crecimiento, todo mientras mantiene estrictos estándares de seguridad y gobernanza.
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Plataformas de Ciencia de Datos y Aprendizaje Automático

SAS Viya
Por SAS Institute Inc.
4.3/5
(730)
Descripción del producto
Como una plataforma de inteligencia artificial, análisis y gestión de datos nativa de la nube, SAS Viya permite escalar de manera rentable, aumentar la productividad e innovar más rápido, respaldado por la confianza y la transparencia. SAS Viya hace posible integrar equipos y tecnología, lo que permite a todos los usuarios trabajar juntos con éxito para convertir preguntas críticas en decisiones precisas.
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Plataformas de Ciencia de Datos y Aprendizaje Automático

Snowflake
Por Snowflake, Inc.
4.6/5
(679)
Descripción del producto
La plataforma de Snowflake elimina los silos de datos y simplifica las arquitecturas, para que las organizaciones puedan obtener más valor de sus datos. La plataforma está diseñada como un producto único y unificado con automatizaciones que reducen la complejidad y ayudan a garantizar que todo "simplemente funcione". Para soportar una amplia gama de cargas de trabajo, está optimizada para el rendimiento a escala, sin importar si alguien está trabajando con SQL, Python u otros lenguajes. Y está conectada globalmente para que las organizaciones puedan acceder de manera segura al contenido más relevante a través de nubes y regiones, con una experiencia consistente.
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Los revisores dicen que en comparación con Red Hat OpenShift Data Science, Snowflake es:
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Categorías en común con Red Hat OpenShift Data Science:
Plataformas de Ciencia de Datos y Aprendizaje Automático

SAP HANA Cloud
Por SAP
4.3/5
(590)
Descripción del producto
SAP HANA Cloud es la base de datos nativa en la nube de SAP Business Technology Platform, almacena, procesa y analiza datos en tiempo real a escala de petabytes y converge múltiples tipos de datos en un solo sistema mientras los gestiona de manera más eficiente con almacenamiento multinivel integrado.
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Categorías en común con Red Hat OpenShift Data Science:
Plataformas de Ciencia de Datos y Aprendizaje Automático

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