Avis et détails du produit Datalore

-Excellente suggestion de types et complétion de code que vous attendez d'un IDE JetBrains.

-Excellente intégration des dépôts de code externes, avec une gestion facile des clés SSH. Cela nous a permis d'accélérer notre traitement des données grâce à un accès facile aux outils gérés par git au sein de Datalore.

-Les rapports et widgets généralement dans les notebooks sont d'excellents outils pour créer des scripts simples qu'une personne non programmeuse peut exécuter pour analyser des données et produire des résultats lorsque cela est souhaité. Cela nous a permis de libérer des ressources de data scientists pour des demandes simples de retraitement de données similaires à plusieurs reprises.

-L'intégration du stockage cloud monte le stockage sur le notebook, rendant l'accès aux données aussi simple que l'accès aux données locales !

-Le support technique est extrêmement rapide pour résoudre un problème. Récemment, j'ai ouvert un ticket concernant un problème d'installation spécifique lié à un dépôt personnalisé que nous avions créé. En quelques jours, l'équipe de support technique avait identifié le problème avec Datalore (versions de Python en conflit) et déployé un correctif pour résoudre le problème. Impossible de battre la rapidité et l'efficacité de leur support technique - que des éloges !

-La facturation est facile à suivre, surtout avec le coût détaillé et l'utilisation du stockage qui peuvent être exportés en .csv pour analyse (avec un notebook Datalore lui-même).

-La connexion à la base de données est aussi facile à configurer que le stockage cloud. Les cellules SQL sont faciles à utiliser. Nous avons constaté qu'elles fonctionnaient assez lentement, les rendant inutiles pour accéder à des bases de données plus grandes et avons opté pour un accès manuel avec 'pandas'. Cependant, je crois qu'un correctif les a accélérées, et je crois que c'était significatif - bien que nous ne l'ayons utilisé que de manière limitée depuis la mise à jour.

-Les feuilles de notebook et la table des matières en particulier, permettent une organisation facile des notebooks via des en-têtes markdown qui s'affichent dans la ToC - rendant la navigation dans les notebooks plus grands facile.

-La collaboration est excellente grâce à l'hébergement web des notebooks, permettant à plusieurs utilisateurs d'éditer un notebook simultanément sans aucun conflit. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

-La version de Python est à 3.8 sur les notebooks. J'ai voulu voir une version plus moderne ou des options depuis un certain temps, et malgré les plans pour prendre en charge plusieurs versions de Datalore depuis plus d'un an, cela ne s'est pas produit.

-Il y a souvent des problèmes pour accéder régulièrement aux instances spot pour le niveau CPU-XL, ce qui oblige à utiliser des calculs à la demande ou alternatifs, rendant le CPU-XL spot presque inutilisable pour nous en tant qu'option.

-Petit reproche : le markdown a une vérification orthographique mais ne peut pas faire un clic droit pour corriger la faute de frappe.

-Sur une liste de souhaits : j'aimerais que les rapports puissent relancer une sous-section d'un notebook lorsqu'ils sont appelés (peut-être un widget bouton), plutôt que de devoir relancer l'ensemble du notebook : cela rend les rapports interactifs inutilisables lorsqu'il faut charger ou traiter de grandes données (puisque cela n'est nécessaire qu'une seule fois mais se relance à chaque petit changement). Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

C'est très flexible et transparent en ce qui concerne les prix. Les cahiers sont fiables, et l'apparence générale est très intuitive et conviviale. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

Les instances spot sont rares, mais je suppose que c'est plus un problème de l'orchestrateur backend que de Datalore lui-même. Néanmoins, je m'attendrais à avoir plus d'accès aux instances spot puisque le service en lui-même n'est pas bon marché. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

Facile à utiliser, visualisation de données incroyable, spécialement pour les débutants Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

Rien Ites première plateforme que j'utilise, j'applique la première analyse pour mes données. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

Terminal interactif avec GPU et facile à créer un rapport. Outil pratique pour les tâches complexes d'analyse de données ainsi que pour le codage. J'aime travailler dessus. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

Il devrait avoir un support pylance avec une accessibilité multi-tour pour la référence des variables comme dans vscode. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

J'ai essayé et travaillé sur diverses plateformes pour ma pratique en science des données, mes tâches de stage et d'autres tâches générales, mais ce que j'ai découvert récemment est devenu mon préféré absolu, à savoir la plateforme Datalore. Elle est facile à utiliser et à mettre en œuvre. Elle offre une assistance intelligente pour le codage (elle propose une complétion de code intelligente, des suggestions et des outils de refactorisation pour Python, R et d'autres langages, rendant le codage plus fluide et moins sujet aux erreurs). Elle est compatible avec Jupyter. Elle offre une visualisation puissante en créant des graphiques et des diagrammes interactifs et informatifs directement dans l'environnement de travail. Et enfin, elle permet une collaboration en temps réel, c'est-à-dire de travailler ensemble avec des collègues sur des notebooks et de partager des résultats et des analyses en temps réel. Elle est facile à intégrer et je l'ai utilisée fréquemment. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

Il n'y a rien à détester à propos de la plateforme Datalore. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

Datalore est le meilleur carnet Jupyter en ligne que j'ai utilisé jusqu'à présent, il possède de nombreuses fonctionnalités contrairement à son concurrent Colab, Datalore peut exécuter du code SQL dans le carnet Jupyter, il a une hiérarchie soignée et une excellente interface utilisateur, les visualisations et l'exploration de données sont également intégrées. Les fichiers restent dans le runtime et ne sont pas souvent actualisés, ce qui est une excellente fonctionnalité. De plus, l'édition entreprise dispose d'analyticsSQL, d'analyticsPython et d'intégrations de données d'infrastructure évolutives qui facilitent la vie ! Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

Les machines fournies dans Datalore sont un peu plus lentes et parfois l'initialisation prend plus de temps que d'habitude, ce qui est parfois bogué, à part cela, toutes les fonctionnalités sont utiles ! Avis collecté par et hébergé sur G2.com.