Confronta Deepnote vs. Python 3.8 with Ubuntu 20.04 LTS

Deepnote

Valutazione a Stelle

(356)4.5 su 5

Segmenti di Mercato

Piccola Impresa (68.8% delle recensioni)

Pros & Cons

Ease of Use (156) Collaboration (115) Slow Performance (58) Limited Features (28)

Prezzo di Ingresso

Gratuito 1 Editors Al mese

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Python 3.8 with Ubuntu 20.04 LTS

Valutazione a Stelle

(17)4.6 su 5

Segmenti di Mercato

Piccola Impresa (41.2% delle recensioni)

Pros & Cons

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Riassunto

Riassunto Generato dall'IA

Generato dall'IA. Basato su recensioni di utenti reali.

Gli utenti segnalano che Deepnote eccelle nelle funzionalità di collaborazione, permettendo a più utenti di lavorare sui notebook simultaneamente, il che migliora la produttività del team. Al contrario, Python 3.8 con Ubuntu 20.04 LTS manca di strumenti di collaborazione integrati, rendendolo meno adatto per ambienti di team.
I recensori menzionano che la facilità d'uso di Deepnote è un vantaggio significativo, in particolare per coloro che sono nuovi alla data science, poiché offre un'interfaccia user-friendly e guide di aiuto integrate. Python 3.8, sebbene potente, richiede una curva di apprendimento più ripida e più conoscenze tecniche per essere configurato e utilizzato efficacemente.
Gli utenti di G2 evidenziano le forti capacità di visualizzazione dei dati di Deepnote, con funzionalità come grafici interattivi e dashboard facili da creare. Python 3.8, d'altra parte, si affida a librerie esterne come Matplotlib e Seaborn per la visualizzazione, che possono essere più complesse da implementare.
Gli utenti su G2 riportano che gli strumenti di ingestione e manipolazione dei dati di Deepnote sono intuitivi ed efficienti, permettendo una rapida preparazione dei dati. Al contrario, Python 3.8 richiede più codifica manuale per i compiti di manipolazione dei dati, il che può essere dispendioso in termini di tempo per gli utenti.
I recensori dicono che l'opzione di distribuzione del servizio gestito di Deepnote semplifica il processo di condivisione e distribuzione dei progetti, rendendolo accessibile per gli utenti senza una vasta conoscenza di DevOps. Python 3.8 richiede agli utenti di gestire la propria distribuzione, il che può essere un ostacolo per alcuni.
Gli utenti menzionano che mentre Python 3.8 offre librerie estese per il machine learning e il deep learning, Deepnote fornisce algoritmi pre-costruiti e un approccio più snello allo sviluppo dei modelli, rendendo più facile per gli utenti iniziare con i progetti di machine learning.

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