Confronta Dataiku e machine-learning in Python

A Colpo d'Occhio
Dataiku
Dataiku
Valutazione a Stelle
(189)4.4 su 5
Segmenti di Mercato
Impresa (61.7% delle recensioni)
Informazioni
Pros & Cons
Prezzo di Ingresso
Gratuito 3 Users
Prova gratuita disponibile
Sfoglia tutti i piani tariffari 3
machine-learning in Python
machine-learning in Python
Valutazione a Stelle
(50)4.6 su 5
Segmenti di Mercato
Piccola Impresa (40.4% delle recensioni)
Informazioni
Pros & Cons
Prezzo di Ingresso
Nessun prezzo disponibile
Scopri di più su machine-learning in Python
Riassunto Generato dall'IA
Generato dall'IA. Basato su recensioni di utenti reali.
  • I revisori di G2 riportano che Dataiku eccelle nel fornire un'interfaccia grafica user-friendly, che consente agli utenti di gestire visivamente il loro codice e i loro dataset. Questa caratteristica è particolarmente apprezzata per la sua esperienza rilassante e facilità d'uso, rendendola ideale per prototipare rapidamente e lanciare MVP.
  • Gli utenti dicono che il machine-learning in Python si distingue per il suo ampio ecosistema di librerie come TensorFlow, scikit-learn e PyTorch. Questa ricca risorsa consente agli utenti di implementare e sperimentare modelli di machine learning in modo efficiente, soddisfacendo coloro che preferiscono un approccio più pratico alla programmazione.
  • I revisori menzionano che il forte supporto di Dataiku per le applicazioni a livello aziendale è un vantaggio significativo, con la maggior parte dei suoi utenti provenienti da organizzazioni più grandi. Questo focus sulle esigenze aziendali può semplificare i flussi di lavoro e migliorare la collaborazione tra i team.
  • Secondo le recensioni verificate, il machine-learning in Python è elogiato per la sua semplicità nella preparazione ed esplorazione dei dati, specialmente nelle fasi iniziali. Gli utenti apprezzano che possa lavorare direttamente con i dati nei database, eliminando la necessità di processi complessi di estrazione dei dati.
  • I revisori di G2 evidenziano che mentre Dataiku ha un solido sistema di supporto, il machine-learning in Python beneficia di una comunità vivace che offre risorse e assistenza estese. Questo supporto comunitario può essere inestimabile per gli utenti che cercano aiuto o vogliono migliorare le loro competenze.
  • Gli utenti riportano che la facilità di configurazione di Dataiku è un punto di forza, anche se alcuni la trovano leggermente meno intuitiva rispetto alla natura diretta del machine-learning in Python, che è spesso lodato per il suo processo di configurazione e pipeline semplificato.

Dataiku vs machine-learning in Python

Quando hanno valutato le due soluzioni, i revisori hanno trovato machine-learning in Python più facile da usare, configurare e amministrare. Tuttavia, i revisori hanno ritenuto che entrambi i fornitori rendano ugualmente facile fare affari in generale.

  • I revisori hanno ritenuto che machine-learning in Python soddisfi meglio le esigenze della loro azienda rispetto a Dataiku.
  • Quando si confronta la qualità del supporto continuo del prodotto, i revisori hanno ritenuto che machine-learning in Python sia l'opzione preferita.
  • Per gli aggiornamenti delle funzionalità e le roadmap, i nostri revisori hanno preferito la direzione di machine-learning in Python rispetto a Dataiku.
Prezzi
Prezzo di Ingresso
Dataiku
Install Dataiku on Your Infrastructure
Gratuito
3 Users
Sfoglia tutti i piani tariffari 3
machine-learning in Python
Nessun prezzo disponibile
Prova Gratuita
Dataiku
Prova gratuita disponibile
machine-learning in Python
Nessuna informazione sulla prova disponibile
Valutazioni
Soddisfa i requisiti
8.7
171
9.0
41
Facilità d'uso
8.8
170
8.9
44
Facilità di installazione
8.1
132
9.0
35
Facilità di amministrazione
8.0
61
8.9
19
Qualità del supporto
8.6
156
8.7
40
the product è stato un buon partner negli affari?
8.6
61
8.6
18
Direzione del prodotto (% positivo)
9.0
167
10.0
38
Caratteristiche per Categoria
8.1
98
Dati insufficienti
Rapporti
7.8
76
Dati insufficienti
7.7
75
Dati insufficienti
7.5
76
Dati insufficienti
7.5
74
Dati insufficienti
7.6
76
Dati insufficienti
Preparazione dei dati
8.7
65
Dati insufficienti
8.2
63
Dati insufficienti
Modellazione e fusione dei dati
8.6
62
Dati insufficienti
8.6
62
Dati insufficienti
8.7
62
Dati insufficienti
Intelligenza Artificiale Generativa
7.9
50
Dati insufficienti
8.0
50
Dati insufficienti
Piattaforme Analitiche - AI Agente
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Self Service
8.2
75
Dati insufficienti
8.6
74
Dati insufficienti
8.4
74
Dati insufficienti
7.9
74
Dati insufficienti
8.7
74
Dati insufficienti
8.1
74
Dati insufficienti
Distribuzione e Integrazione - Piattaforme Analitiche
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Analisi Avanzata
8.4
74
Dati insufficienti
7.8
75
Dati insufficienti
8.0
74
Dati insufficienti
Prestazioni e Scalabilità - Piattaforme Analitiche
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Piattaforme di Analisi Avanzata e Modellazione - Piattaforme Analitiche
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Capacità di IA agentica - Piattaforme di analisi
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Intelligenza Personalizzata - Piattaforme di Analisi
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Creare rapporti
8.5
91
Dati insufficienti
8.6
88
Dati insufficienti
7.7
85
Dati insufficienti
8.1
89
Dati insufficienti
8.4
15
Dati insufficienti
Distribuzione
8.1
15
Dati insufficienti
8.7
15
Dati insufficienti
8.6
15
Dati insufficienti
8.9
15
Dati insufficienti
9.0
15
Dati insufficienti
Distribuzione
7.8
12
Dati insufficienti
8.5
13
Dati insufficienti
8.5
13
Dati insufficienti
8.8
13
Dati insufficienti
8.8
13
Dati insufficienti
Gestione
7.6
13
Dati insufficienti
8.5
13
Dati insufficienti
8.3
13
Dati insufficienti
7.8
13
Dati insufficienti
Operazioni
8.5
13
Dati insufficienti
8.3
13
Dati insufficienti
8.8
13
Dati insufficienti
Gestione
7.5
12
Dati insufficienti
8.5
13
Dati insufficienti
7.9
13
Dati insufficienti
Intelligenza Artificiale Generativa
8.3
6
Dati insufficienti
8.3
6
Dati insufficienti
Piattaforme di Data Science e Machine LearningNascondi 25 CaratteristicheMostra 25 Caratteristiche
8.2
86
Dati insufficienti
Sistema
8.6
75
Dati insufficienti
Sviluppo del Modello
8.4
78
Dati insufficienti
8.8
77
Dati insufficienti
8.6
78
Dati insufficienti
8.5
77
Dati insufficienti
Sviluppo del modello
8.5
77
Dati insufficienti
Servizi di Machine/Deep Learning
8.0
74
Dati insufficienti
8.1
74
Dati insufficienti
7.9
73
Dati insufficienti
7.9
72
Dati insufficienti
Servizi di Machine/Deep Learning
7.7
68
Dati insufficienti
7.9
69
Dati insufficienti
Distribuzione
8.1
74
Dati insufficienti
8.2
77
Dati insufficienti
8.3
76
Dati insufficienti
Intelligenza Artificiale Generativa
8.1
60
Dati insufficienti
8.0
60
Dati insufficienti
7.7
59
Dati insufficienti
Agentic AI - Piattaforme di Scienza dei Dati e Apprendimento Automatico
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Agenti AI per le operazioni aziendaliNascondi 17 CaratteristicheMostra 17 Caratteristiche
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Risposte
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Automazione - Agenti AI
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Piattaforma
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Autonomia - Agenti AI
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Intelligenza Artificiale Generativa
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
7.5
22
Dati insufficienti
Scalabilità e Prestazioni - Infrastruttura di Intelligenza Artificiale Generativa
8.1
18
Dati insufficienti
7.6
19
Dati insufficienti
7.5
16
Dati insufficienti
Costo ed Efficienza - Infrastruttura di AI Generativa
7.0
17
Dati insufficienti
7.3
10
Dati insufficienti
8.1
9
Dati insufficienti
Integrazione ed Estensibilità - Infrastruttura di AI Generativa
7.5
17
Dati insufficienti
7.7
18
Dati insufficienti
7.5
17
Dati insufficienti
Sicurezza e Conformità - Infrastruttura di Intelligenza Artificiale Generativa
7.3
16
Dati insufficienti
7.4
16
Dati insufficienti
7.7
16
Dati insufficienti
Usabilità e Supporto - Infrastruttura di AI Generativa
7.3
17
Dati insufficienti
7.1
16
Dati insufficienti
8.2
29
8.9
16
Integrazione - Apprendimento Automatico
8.7
26
8.3
6
Apprendimento - Apprendimento automatico
8.3
27
8.8
11
7.9
28
9.2
10
8.0
28
9.2
10
Operazionalizzazione dei Modelli Linguistici di Grandi Dimensioni (LLMOps)Nascondi 15 CaratteristicheMostra 15 Caratteristiche
7.5
11
Dati insufficienti
Ingegneria dei Prompt - Operazionalizzazione dei Modelli di Linguaggio di Grandi Dimensioni (LLMOps)
8.3
11
Dati insufficienti
7.9
11
Dati insufficienti
Ottimizzazione dell'Inferenza - Operazionalizzazione dei Modelli Linguistici di Grandi Dimensioni (LLMOps)
7.1
11
Dati insufficienti
Giardino dei Modelli - Operazionalizzazione dei Modelli di Linguaggio di Grandi Dimensioni (LLMOps)
7.7
11
Dati insufficienti
Addestramento personalizzato - Operazionalizzazione di Modelli Linguistici di Grandi Dimensioni (LLMOps)
7.6
11
Dati insufficienti
Sviluppo di Applicazioni - Operazionalizzazione di Modelli di Linguaggio di Grandi Dimensioni (LLMOps)
7.9
11
Dati insufficienti
Distribuzione del Modello - Operazionalizzazione di Modelli di Linguaggio di Grandi Dimensioni (LLMOps)
8.5
11
Dati insufficienti
7.7
11
Dati insufficienti
Guardrails - Operazionalizzazione dei Modelli Linguistici di Grandi Dimensioni (LLMOps)
6.8
11
Dati insufficienti
6.7
11
Dati insufficienti
Monitoraggio del Modello - Operazionalizzazione dei Modelli di Linguaggio di Grandi Dimensioni (LLMOps)
7.3
11
Dati insufficienti
7.4
11
Dati insufficienti
Sicurezza - Operazionalizzazione dei Modelli Linguistici di Grandi Dimensioni (LLMOps)
7.6
11
Dati insufficienti
7.4
11
Dati insufficienti
Gateway e Router - Operazionalizzazione dei Modelli Linguistici di Grandi Dimensioni (LLMOps)
7.1
11
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Agentic AI - AWS Marketplace
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Progettazione e Integrazione del Flusso di Lavoro - Orchestrazione AI
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Ottimizzazione delle Prestazioni e Analisi - Orchestrazione AI
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Controlli di Governance e Conformità - Orchestrazione dell'IA
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Piattaforme di Machine Learning a Basso CodiceNascondi 6 CaratteristicheMostra 6 Caratteristiche
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Ingestione e Preparazione dei Dati - Piattaforme di Machine Learning a Basso Codice
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Costruzione di Modelli e Automazione - Piattaforme di Machine Learning a Basso Codice
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
8.3
39
Dati insufficienti
Strumento Statistico
8.2
35
Dati insufficienti
8.5
35
Dati insufficienti
8.0
35
Dati insufficienti
Analisi dei dati
8.5
37
Dati insufficienti
8.8
37
Dati insufficienti
Prendere decisioni
8.6
35
Dati insufficienti
7.9
36
Dati insufficienti
7.8
35
Dati insufficienti
8.6
36
Dati insufficienti
Intelligenza Artificiale Generativa
8.6
20
Dati insufficienti
8.3
20
Dati insufficienti
8.7
47
Dati insufficienti
Trasformazione dei dati
8.5
44
Dati insufficienti
9.2
39
Dati insufficienti
Connettività
8.2
38
Dati insufficienti
8.3
40
Dati insufficienti
8.7
41
Dati insufficienti
8.9
44
Dati insufficienti
Operazioni
8.1
42
Dati insufficienti
9.1
41
Dati insufficienti
8.7
40
Dati insufficienti
8.6
40
Dati insufficienti
8.9
35
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Agente AI - Agenti AI
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Creare rapporti
8.5
91
Dati insufficienti
8.6
88
Dati insufficienti
7.7
85
Dati insufficienti
8.1
89
Dati insufficienti
Piattaforma
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Recensioni
Dimensione dell'Azienda dei Recensori
Dataiku
Dataiku
Piccola impresa(50 o meno dip.)
17.1%
Mid-Market(51-1000 dip.)
21.1%
Enterprise(> 1000 dip.)
61.7%
machine-learning in Python
machine-learning in Python
Piccola impresa(50 o meno dip.)
40.4%
Mid-Market(51-1000 dip.)
27.7%
Enterprise(> 1000 dip.)
31.9%
Settore dei Recensori
Dataiku
Dataiku
Servizi Finanziari
14.9%
Prodotti farmaceutici
7.4%
Vendita al dettaglio
5.7%
Produzione
5.1%
Consulenza
5.1%
Altro
61.7%
machine-learning in Python
machine-learning in Python
Software per computer
27.7%
Tecnologia dell'informazione e servizi
19.1%
Ricerca
10.6%
Bancario
4.3%
Ospedale e Assistenza Sanitaria
4.3%
Altro
34.0%
Alternative
Dataiku
Alternative a Dataiku
Alteryx
Alteryx
Aggiungi Alteryx
Vertex AI
Vertex AI
Aggiungi Vertex AI
Altair AI Studio
Altair AI Studio
Aggiungi Altair AI Studio
Azure Machine Learning
Azure Machine Learning Studio
Aggiungi Azure Machine Learning
machine-learning in Python
Alternative a machine-learning in Python
Weka
Weka
Aggiungi Weka
Vertex AI
Vertex AI
Aggiungi Vertex AI
Alteryx
Alteryx
Aggiungi Alteryx
SAS Viya
SAS Viya
Aggiungi SAS Viya
Discussioni
Dataiku
Discussioni su Dataiku
Posso lavorare in modo sicuro sui miei dati sensibili?
2 Commenti
Pauline B.
PB
Ciao, DSS è un software on-premise, ma forniamo anche un'immagine Amazon e Docker se desiderato. Puoi provare DSS sul tuo computer gratuitamente scaricando...Leggi di più
Quali metodi di visualizzazione dei dati e di reportistica supporti?
2 Commenti
Risposta ufficiale da Dataiku
Dataiku supporta una serie di strumenti per coinvolgere le parti interessate e i membri del team, tra cui: - 25 tipi di grafici interattivi - Dashboard che...Leggi di più
Posso testare Data Science Studio?
1 Commento
Pauline B.
PB
Ciao, Innanzitutto, grazie per il tuo interesse. Puoi provare DSS gratuitamente sul sito di Dataiku (www.dataiku.com/try). Puoi scaricare la Community...Leggi di più
machine-learning in Python
Discussioni su machine-learning in Python
Quale versione di Python è la migliore per il machine learning?
2 Commenti
Shivam M.
SM
3.7 or later version is best to use this language.Leggi di più
Cos'è Python con l'apprendimento automatico?
1 Commento
Sanjaykumar D.
SD
Innanzitutto, Python è solo un modo per portare a termine le cose nel machine learning, non è direttamente correlato al machine learning. Tuttavia,...Leggi di più
Monty il Mangusta che piange
machine-learning in Python non ha più discussioni con risposte