Top 10 Alternatives et concurrents de Oracle Data Science Cloud Service

(6)3.7 sur 5

Si vous envisagez Oracle Data Science Cloud Service, vous voudrez peut-être également examiner des alternatives ou des concurrents similaires pour trouver la meilleure solution. Plateformes de science des données et d'apprentissage automatique est une technologie largement utilisée, et de nombreuses personnes recherchent des solutions logicielles gain de temps, Puissant avec formation sur modèleetvision par ordinateuretgénération de langage naturel. D'autres facteurs importants à prendre en compte lors de la recherche d'alternatives à Oracle Data Science Cloud Service comprennent facilité d'utilisationetfiabilité. La meilleure alternative globale à Oracle Data Science Cloud Service est Amazon SageMaker. D'autres applications similaires à Oracle Data Science Cloud Service sont Vertex AIetMATLABetPositetIBM Watson Studio. Les alternatives à Oracle Data Science Cloud Service peuvent être trouvées dans Plateformes de science des données et d'apprentissage automatique mais peuvent également être présentes dans Plateformes d'analyse ou Logiciel d'analyse statistique.

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Meilleures alternatives payantes et gratuites à Oracle Data Science Cloud Service

Amazon SageMaker
Vertex AI
MATLAB
Posit
IBM Watson Studio
Databricks Data Intelligence Platform
Deepnote
Domo

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Top 10 Alternatives à Oracle Data Science Cloud Service récemment évaluées par la communauté G2

Parcourez les options ci-dessous. Basé sur les données des évaluateurs, vous pouvez voir comment Oracle Data Science Cloud Service se compare à la concurrence, consulter les avis des utilisateurs actuels et précédents dans des secteurs comme Réseautage informatiqueetGestion de l'éducationetTechnologie de l'information et services, et trouver le meilleur produit pour votre entreprise.

Amazon SageMaker

Par Amazon Web Services (AWS)

4.2/5

(48)

Description du produit

Amazon SageMaker est un service entièrement géré qui permet aux data scientists et aux développeurs de créer, entraîner et déployer des modèles d'apprentissage automatique (ML) à grande échelle. Il fournit une suite complète d'outils et d'infrastructures, rationalisant l'ensemble du flux de travail ML depuis la préparation des données jusqu'au déploiement du modèle. Avec SageMaker, les utilisateurs peuvent rapidement se connecter aux données d'entraînement, sélectionner et optimiser des algorithmes, et déployer des modèles dans un environnement sécurisé et évolutif. Caractéristiques clés et fonctionnalités : - Environnements de développement intégrés (IDE) : SageMaker offre une interface unifiée basée sur le web avec des IDE intégrés, y compris JupyterLab et RStudio, facilitant un développement et une collaboration sans faille. - Algorithmes et frameworks préconstruits : Il inclut une sélection d'algorithmes ML optimisés et prend en charge des frameworks populaires comme TensorFlow, PyTorch et Apache MXNet, permettant une flexibilité dans le développement de modèles. - Réglage automatique des modèles : SageMaker peut automatiquement ajuster les modèles pour atteindre une précision optimale, réduisant le temps et les efforts nécessaires pour des ajustements manuels. - Entraînement et déploiement évolutifs : Le service gère l'infrastructure sous-jacente, permettant un entraînement efficace des modèles sur de grands ensembles de données et leur déploiement sur des clusters à mise à l'échelle automatique pour une haute disponibilité. - MLOps et gouvernance : SageMaker fournit des outils pour la surveillance, le débogage et la gestion des modèles ML, garantissant des opérations robustes et la conformité aux normes de sécurité d'entreprise. Valeur principale et problème résolu : Amazon SageMaker répond à la complexité et à la nature gourmande en ressources du développement et du déploiement des modèles ML. En offrant un environnement entièrement géré avec des outils intégrés et une infrastructure évolutive, il accélère le cycle de vie ML, réduit les frais d'exploitation et permet aux organisations de tirer des insights et de la valeur de leurs données plus efficacement. Cela permet aux entreprises d'innover rapidement et de mettre en œuvre des solutions d'IA sans avoir besoin d'une expertise interne étendue ou de la gestion de l'infrastructure.

Catégories en commun avec Oracle Data Science Cloud Service :

Plateformes de science des données et d'apprentissage automatique

Vertex AI

Par Google

4.3/5

(635)

Description du produit

Vertex AI est une plateforme de machine learning (ML) gérée qui vous aide à construire, entraîner et déployer des modèles ML plus rapidement et plus facilement. Elle inclut une interface utilisateur unifiée pour l'ensemble du flux de travail ML, ainsi qu'une variété d'outils et de services pour vous aider à chaque étape du processus. Vertex AI Workbench est un IDE basé sur le cloud qui est inclus avec Vertex AI. Il facilite le développement et le débogage du code ML. Il offre une variété de fonctionnalités pour vous aider dans votre flux de travail ML, telles que la complétion de code, le linting et le débogage. Vertex AI et Vertex AI Workbench sont une combinaison puissante qui peut vous aider à accélérer votre développement ML. Avec Vertex AI, vous pouvez vous concentrer sur la construction et l'entraînement de vos modèles, tandis que Vertex AI Workbench s'occupe du reste. Cela vous libère pour être plus productif et créatif, et cela vous aide à mettre vos modèles en production plus rapidement. Si vous recherchez une plateforme ML puissante et facile à utiliser, alors Vertex AI est une excellente option. Avec Vertex AI, vous pouvez construire, entraîner et déployer des modèles ML plus rapidement et plus facilement que jamais auparavant.

Catégories en commun avec Oracle Data Science Cloud Service :

Plateformes de science des données et d'apprentissage automatique

MATLAB

Par MathWorks

4.5/5

(764)

Description du produit

MATLAB est un environnement de programmation de haut niveau et de calcul numérique largement utilisé par les ingénieurs et les scientifiques pour l'analyse de données, le développement d'algorithmes et la modélisation de systèmes. Il offre un environnement de bureau optimisé pour les processus d'analyse et de conception itératifs, associé à un langage de programmation qui exprime directement les mathématiques des matrices et des tableaux. La fonctionnalité Live Editor permet aux utilisateurs de créer des scripts qui intègrent du code, des résultats et du texte formaté dans un carnet exécutable. Caractéristiques clés et fonctionnalités : - Analyse de données : Outils pour explorer, modéliser et analyser des données. - Graphiques : Fonctions pour visualiser et explorer des données à travers divers graphiques et diagrammes. - Programmation : Capacités pour créer des scripts, des fonctions et des classes pour des flux de travail personnalisés. - Création d'applications : Installations pour développer des applications de bureau et web. - Interfaces de langages externes : Intégration avec des langages tels que Python, C/C++, Fortran et Java. - Connectivité matérielle : Support pour connecter MATLAB à diverses plateformes matérielles. - Calcul parallèle : Capacité à effectuer des calculs à grande échelle et à paralléliser des simulations en utilisant des ordinateurs de bureau multicœurs, des GPU, des clusters et des ressources cloud. - Déploiement : Options pour partager des programmes MATLAB et les déployer sur des applications d'entreprise, des dispositifs embarqués et des environnements cloud. Valeur principale et solutions pour les utilisateurs : MATLAB simplifie les calculs mathématiques complexes et les tâches d'analyse de données, permettant aux utilisateurs de développer des algorithmes et des modèles efficacement. Ses boîtes à outils complètes et ses applications interactives facilitent le prototypage rapide et la conception itérative, réduisant le temps de développement. La scalabilité de la plateforme permet une transition fluide de la recherche à la production, supportant le déploiement sur divers systèmes sans modifications de code importantes. En s'intégrant à plusieurs langages de programmation et plateformes matérielles, MATLAB offre un environnement polyvalent qui répond aux besoins divers des ingénieurs et des scientifiques à travers les industries.

Catégories en commun avec Oracle Data Science Cloud Service :

Plateformes de science des données et d'apprentissage automatique

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IBM Watson Studio

Par IBM

4.2/5

(165)

Description du produit

IBM Watson Studio accélère les flux de travail d'apprentissage automatique et profond nécessaires pour intégrer l'IA dans votre entreprise afin de stimuler l'innovation. Il fournit une suite d'outils pour les data scientists, les développeurs d'applications et les experts en la matière pour collaborer et travailler facilement avec les données et utiliser ces données pour construire, entraîner et déployer des modèles à grande échelle.

Catégories en commun avec Oracle Data Science Cloud Service :

Plateformes de science des données et d'apprentissage automatique

Databricks Data Intelligence Platform

Par Databricks Inc.

4.6/5

(658)

Description du produit

Catégories en commun avec Oracle Data Science Cloud Service :

Plateformes de science des données et d'apprentissage automatique

Deepnote

Par Deepnote

4.5/5

(378)

Description du produit

Catégories en commun avec Oracle Data Science Cloud Service :

Plateformes de science des données et d'apprentissage automatique

Domo

Par Domo

4.3/5

(980)

Description du produit

Domo est une plateforme d'expérience de données native du cloud qui permet aux organisations de connecter, visualiser et analyser des données provenant de sources diverses en temps réel. Conçu pour les utilisateurs techniques et non techniques, Domo facilite la prise de décision basée sur les données à tous les niveaux d'une organisation en fournissant des tableaux de bord intuitifs, des insights alimentés par l'IA et des visualisations personnalisables. Son architecture évolutive assure une intégration transparente avec les systèmes cloud et sur site existants, permettant aux entreprises d'optimiser les processus et de générer des résultats exploitables efficacement. Caractéristiques clés et fonctionnalités : - Intégration de données : Se connecte à plus de 1 000 connecteurs préconstruits, permettant un accès transparent à divers systèmes de données, y compris CRM, ERP et bases de données cloud. - Intelligence d'affaires et analytique : Offre des outils intuitifs pour créer des tableaux de bord dynamiques, des rapports et des visualisations, rendant l'analytique complexe accessible à toutes les équipes. - IA et insights prédictifs : Exploite les capacités d'apprentissage automatique pour fournir des analyses prédictives et des recommandations exploitables basées sur des données en temps réel. - Création d'applications : Permet le développement d'applications métier personnalisées, à faible code et à code professionnel, qui automatisent les processus et rationalisent la prise de décision. - Sécurité et gouvernance : Fournit des outils robustes de gouvernance des données, y compris des autorisations de données personnalisées, des rôles d'utilisateur personnalisés et la conformité à des normes telles que le RGPD et la HIPAA. Valeur principale et solutions : Domo répond au défi des données fragmentées en unifiant les informations provenant de multiples sources en une seule plateforme, permettant aux organisations d'obtenir des insights complets et de prendre des décisions éclairées rapidement. Son interface conviviale démocratise l'accès aux données, permettant aux équipes de collaborer efficacement en utilisant des informations en temps réel. En intégrant des analyses alimentées par l'IA et des applications personnalisables, Domo aide les entreprises à optimiser leurs opérations, identifier les tendances et stimuler la croissance, tout en maintenant des normes strictes de sécurité et de gouvernance.

Catégories en commun avec Oracle Data Science Cloud Service :

Plateformes de science des données et d'apprentissage automatique

Snowflake

Par Snowflake, Inc.

4.6/5

(678)

Description du produit

La plateforme de Snowflake élimine les silos de données et simplifie les architectures, permettant ainsi aux organisations de tirer plus de valeur de leurs données. La plateforme est conçue comme un produit unique et unifié avec des automatisations qui réduisent la complexité et aident à garantir que tout fonctionne parfaitement. Pour prendre en charge une large gamme de charges de travail, elle est optimisée pour des performances à grande échelle, que l'on travaille avec SQL, Python ou d'autres langages. Et elle est connectée à l'échelle mondiale, permettant aux organisations d'accéder en toute sécurité au contenu le plus pertinent à travers les nuages et les régions, avec une expérience cohérente.

Catégories en commun avec Oracle Data Science Cloud Service :

Plateformes de science des données et d'apprentissage automatique