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Riassunto Generato dall'IA
Generato dall'IA. Basato su recensioni di utenti reali.
  • Gli utenti segnalano che Dataiku eccelle nelle sue capacità di Preparazione dei Dati, in particolare con la sua interfaccia Drag and Drop, che semplifica il processo di gestione dei dati. Al contrario, gli utenti menzionano che mentre il machine-learning in Python offre flessibilità, richiede più conoscenze di programmazione, rendendolo meno accessibile per gli utenti non tecnici.
  • I recensori menzionano che le funzionalità di Sviluppo Modelli di Dataiku, inclusi gli Algoritmi Predefiniti, offrono un'esperienza user-friendly per costruire modelli rapidamente. D'altra parte, gli utenti su G2 evidenziano che il machine-learning in Python brilla nelle sue capacità di Ingegneria delle Caratteristiche, permettendo uno sviluppo di modelli più personalizzato e complesso.
  • Gli utenti di G2 apprezzano gli strumenti di Collaborazione / Flusso di Lavoro di Dataiku, che facilitano il lavoro di squadra attraverso progetti condivisi e controllo delle versioni. Al contrario, gli utenti segnalano che il machine-learning in Python manca di funzionalità di collaborazione integrate, richiedendo spesso strumenti aggiuntivi per gestire efficacemente i flussi di lavoro del team.
  • I recensori dicono che la Qualità del Supporto di Dataiku è encomiabile, con un punteggio di 8.5, indicando un servizio clienti reattivo. Al contrario, gli utenti menzionano che mentre il machine-learning in Python ha una forte comunità, il supporto può essere incoerente, poiché dipende in gran parte dai forum della comunità e dalla documentazione.
  • Gli utenti segnalano che le opzioni di Distribuzione di Dataiku, in particolare il suo Servizio Gestito, facilitano l'implementazione dei modelli in ambienti di produzione. In confronto, i recensori menzionano che il machine-learning in Python offre più controllo sulla distribuzione ma richiede più competenze tecniche per essere configurato e gestito.
  • Gli utenti su G2 evidenziano che gli strumenti di Visualizzazione dei Dati di Dataiku, come i Dashboard, sono intuitivi e visivamente attraenti, facilitando la presentazione dei risultati. Nel frattempo, i recensori menzionano che mentre il machine-learning in Python può produrre visualizzazioni di alta qualità, spesso richiede librerie aggiuntive e programmazione, che possono essere un ostacolo per alcuni utenti.

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. I revisori hanno anche preferito fare affari con machine-learning in Python 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 Dataiku 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.
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Valutazioni
Soddisfa i requisiti
8.7
167
9.0
26
Facilità d'uso
8.7
166
9.0
29
Facilità di installazione
8.1
128
8.8
20
Facilità di amministrazione
8.0
60
9.0
17
Qualità del supporto
8.5
152
8.4
26
the product è stato un buon partner negli affari?
8.6
60
8.9
16
Direzione del prodotto (% positivo)
9.0
163
10.0
24
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
7.2
16
Dati insufficienti
Scalabilità e Prestazioni - Infrastruttura di Intelligenza Artificiale Generativa
7.8
16
Dati insufficienti
7.5
16
Dati insufficienti
7.4
14
Dati insufficienti
Costo ed Efficienza - Infrastruttura di AI Generativa
6.9
15
Dati insufficienti
6.9
7
Dati insufficienti
7.6
7
Dati insufficienti
Integrazione ed Estensibilità - Infrastruttura di AI Generativa
7.1
15
Dati insufficienti
7.1
14
Dati insufficienti
7.0
14
Dati insufficienti
Sicurezza e Conformità - Infrastruttura di Intelligenza Artificiale Generativa
7.0
14
Dati insufficienti
7.0
14
Dati insufficienti
7.4
14
Dati insufficienti
Usabilità e Supporto - Infrastruttura di AI Generativa
7.0
15
Dati insufficienti
6.7
14
Dati insufficienti
8.2
29
Dati insufficienti
Integrazione - Apprendimento Automatico
8.7
26
Dati insufficienti
Apprendimento - Apprendimento automatico
8.3
27
Dati insufficienti
7.9
28
Dati insufficienti
8.0
28
Dati insufficienti
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
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
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Dati insufficienti
Categorie
Categorie
Categorie condivise
Dataiku
Dataiku
machine-learning in Python
machine-learning in Python
Dataiku e machine-learning in Python sono categorizzati comeApprendimento automatico
Recensioni
Dimensione dell'Azienda dei Recensori
Dataiku
Dataiku
Piccola impresa(50 o meno dip.)
17.5%
Mid-Market(51-1000 dip.)
19.9%
Enterprise(> 1000 dip.)
62.6%
machine-learning in Python
machine-learning in Python
Piccola impresa(50 o meno dip.)
31.3%
Mid-Market(51-1000 dip.)
28.1%
Enterprise(> 1000 dip.)
40.6%
Settore dei Recensori
Dataiku
Dataiku
Servizi Finanziari
15.2%
Prodotti farmaceutici
7.6%
Vendita al dettaglio
5.8%
Produzione
5.3%
Assicurazione
5.3%
Altro
60.8%
machine-learning in Python
machine-learning in Python
Software per computer
25.0%
Tecnologia dell'informazione e servizi
15.6%
Ricerca
12.5%
Istruzione Superiore
6.3%
Telecomunicazioni
3.1%
Altro
37.5%
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
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Aggiungi Weka
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Aggiungi Vertex AI
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Aggiungi Alteryx
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Discussioni
Dataiku
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Posso lavorare in modo sicuro sui miei dati sensibili?
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Pauline B.
PB
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1 Commento
Pauline B.
PB
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Shivam M.
SM
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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
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