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Confronta Deepnote e The Jupyter Notebook 
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Scopri di più su The Jupyter NotebookRiassunto
Riassunto Generato dall'IA
Generato dall'IA. Basato su recensioni di utenti reali.
- I revisori di G2 riportano che Deepnote eccelle nelle funzionalità di collaborazione, permettendo agli utenti di programmare e lavorare insieme senza problemi, senza la necessità di configurazioni complesse dell'ambiente. Questo è evidenziato dai feedback che menzionano "programmazione online e collaborazione con i colleghi senza distribuzione dell'ambiente."
- Gli utenti dicono che Jupyter Notebook offre un'interfaccia pulita che è particolarmente vantaggiosa per i compiti di Python e machine learning. I revisori apprezzano funzionalità come "gli strumenti per modificare ogni cella e la funzione di annullamento," che migliorano l'esperienza complessiva dell'utente.
- Secondo le recensioni verificate, l'integrazione di un Assistente AI in Deepnote è una caratteristica distintiva, fornendo agli utenti suggerimenti e strumenti utili direttamente nei loro notebook. Questa integrazione è lodata per la sua funzionalità senza soluzione di continuità, rendendo più facile utilizzare vari strumenti in modo efficace.
- I revisori menzionano che Jupyter Notebook brilla per la sua facilità d'uso, con molti utenti che notano che "ricevere l'output per ogni riga rende più facile seguire e tracciare ogni passo nel processo." Questa caratteristica è particolarmente preziosa per coloro che danno priorità alla chiarezza nel loro flusso di lavoro di programmazione.
- I revisori di G2 evidenziano che mentre entrambe le piattaforme hanno un forte supporto, Deepnote ha un leggero vantaggio con una valutazione di qualità del supporto più alta. Gli utenti apprezzano la reattività e l'utilità del team di supporto, che può essere cruciale per la risoluzione dei problemi e la guida.
- Gli utenti riportano che Jupyter Notebook ha un leggero vantaggio nella facilità di configurazione, con molti che lo trovano semplice da iniziare. Questo è completato dalla sua forte performance nella gestione dei compiti Python, rendendolo una scelta affidabile per gli utenti focalizzati su data science e analisi.
Deepnote vs The Jupyter Notebook
Quando hanno valutato le due soluzioni, i revisori hanno trovato The Jupyter Notebook più facile da usare e fare affari in generale. I revisori hanno ritenuto che i prodotti siano ugualmente facili da configurare e amministrare.
- I revisori hanno ritenuto che The Jupyter Notebook soddisfi meglio le esigenze della loro azienda rispetto a Deepnote.
- Quando si confronta la qualità del supporto continuo del prodotto, i revisori hanno ritenuto che Deepnote sia l'opzione preferita.
- Per gli aggiornamenti delle funzionalità e le roadmap, i nostri revisori hanno preferito la direzione di Deepnote rispetto a The Jupyter Notebook.
Prezzi
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Deepnote
Free
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1 Editors Al mese
- Fino a 3 editori
- Fino a 5 progetti
- Macchine di base illimitate con 5GB di RAM, 2vCPU
The Jupyter Notebook
Nessun prezzo disponibileProva Gratuita
Deepnote
Prova gratuita disponibile
The Jupyter Notebook
Nessuna informazione sulla prova disponibileValutazioni
Soddisfa i requisiti
8.6
344
8.9
206
Facilità d'uso
8.9
347
9.1
207
Facilità di installazione
9.0
271
9.0
47
Facilità di amministrazione
8.8
57
8.8
30
Qualità del supporto
8.7
234
8.4
171
the product è stato un buon partner negli affari?
8.6
56
9.4
24
Direzione del prodotto (% positivo)
9.4
339
9.0
195
Caratteristiche per Categoria
Rapporti
8.0
176
Dati insufficienti
7.7
173
Dati insufficienti
7.5
179
Dati insufficienti
7.4
167
Dati insufficienti
7.6
170
Dati insufficienti
Preparazione dei dati
8.5
153
Dati insufficienti
7.6
142
Dati insufficienti
Modellazione e fusione dei dati
8.5
152
Dati insufficienti
8.3
149
Dati insufficienti
8.4
146
Dati insufficienti
Intelligenza Artificiale Generativa
7.0
58
Dati insufficienti
6.8
55
Dati insufficienti
Piattaforme Analitiche - AI Agente
6.5
23
Dati insufficienti
6.3
23
Dati insufficienti
7.1
23
Dati insufficienti
6.2
23
Dati insufficienti
7.0
22
Dati insufficienti
6.3
22
Dati insufficienti
6.8
23
Dati insufficienti
Self Service
8.2
163
Dati insufficienti
8.4
169
Dati insufficienti
8.3
172
Dati insufficienti
7.7
165
Dati insufficienti
8.7
175
Dati insufficienti
7.8
161
Dati insufficienti
Distribuzione e Integrazione - Piattaforme Analitiche
7.0
21
Dati insufficienti
7.2
21
Dati insufficienti
6.7
21
Dati insufficienti
7.7
22
Dati insufficienti
Analisi Avanzata
7.7
162
Dati insufficienti
8.1
173
Dati insufficienti
7.8
151
Dati insufficienti
Prestazioni e Scalabilità - Piattaforme Analitiche
6.8
25
Dati insufficienti
7.1
21
Dati insufficienti
Piattaforme di Analisi Avanzata e Modellazione - Piattaforme Analitiche
7.3
20
Dati insufficienti
7.8
21
Dati insufficienti
7.3
20
Dati insufficienti
Capacità di IA agentica - Piattaforme di analisi
7.1
20
Dati insufficienti
7.4
20
Dati insufficienti
7.3
19
Dati insufficienti
6.9
19
Dati insufficienti
Intelligenza Personalizzata - Piattaforme di Analisi
7.0
19
Dati insufficienti
7.0
20
Dati insufficienti
7.3
20
Dati insufficienti
Creare rapporti
8.2
150
Dati insufficienti
8.3
149
Dati insufficienti
7.7
146
Dati insufficienti
8.0
148
Dati insufficienti
Ambienti di Sviluppo Integrati (IDE) per PythonNascondi 7 CaratteristicheMostra 7 Caratteristiche
8.3
160
8.2
166
Funzionalità
9.2
150
8.9
148
8.3
143
8.3
145
7.8
134
7.4
116
7.5
143
7.8
140
8.9
145
8.4
137
8.1
140
8.2
138
8.4
133
8.3
130
Piattaforme di Data Science e Machine LearningNascondi 25 CaratteristicheMostra 25 Caratteristiche
7.0
193
Dati insufficienti
Sistema
8.6
169
Dati insufficienti
Sviluppo del Modello
8.3
168
Dati insufficienti
Funzionalità non disponibile
Dati insufficienti
7.4
166
Dati insufficienti
7.2
171
Dati insufficienti
Sviluppo del modello
7.6
156
Dati insufficienti
Servizi di Machine/Deep Learning
6.5
160
Dati insufficienti
7.1
160
Dati insufficienti
6.9
154
Dati insufficienti
7.0
157
Dati insufficienti
Servizi di Machine/Deep Learning
7.2
147
Dati insufficienti
7.5
149
Dati insufficienti
Distribuzione
8.0
162
Dati insufficienti
7.9
166
Dati insufficienti
7.8
162
Dati insufficienti
Intelligenza Artificiale Generativa
7.2
54
Dati insufficienti
7.0
52
Dati insufficienti
6.3
51
Dati insufficienti
Agentic AI - Piattaforme di Scienza dei Dati e Apprendimento Automatico
5.5
18
Dati insufficienti
6.0
17
Dati insufficienti
6.5
18
Dati insufficienti
5.7
16
Dati insufficienti
5.9
17
Dati insufficienti
5.7
16
Dati insufficienti
7.0
16
Dati insufficienti
AWS MarketplaceNascondi 3 CaratteristicheMostra 3 Caratteristiche
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Agentic AI - AWS Marketplace
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Categorie
Categorie
Categorie condivise
Deepnote e The Jupyter Notebook sono categorizzati comeAmbienti di Sviluppo Integrati (IDE) per Python
Categorie uniche
Deepnote è categorizzato comePiattaforme di analisi e Piattaforme di Data Science e Machine Learning
The Jupyter Notebook è categorizzato comeAWS Marketplace
Recensioni
Dimensione dell'Azienda dei Recensori
Deepnote
Piccola impresa(50 o meno dip.)
Mid-Market(51-1000 dip.)
Enterprise(> 1000 dip.)
The Jupyter Notebook
Piccola impresa(50 o meno dip.)
Mid-Market(51-1000 dip.)
Enterprise(> 1000 dip.)
Piccola impresa
(50 o meno dip.)
Mid-Market
(51-1000 dip.)
Enterprise
(> 1000 dip.)
Settore dei Recensori
Software per computer
17.5%
Istruzione Superiore
11.9%
Tecnologia dell'informazione e servizi
11.6%
Servizi Finanziari
8.6%
Ricerca
4.0%
Altro
46.4%
Software per computer
20.4%
Tecnologia dell'informazione e servizi
20.0%
Istruzione Superiore
8.1%
Gestione dell'Istruzione
6.8%
Ricerca
3.4%
Altro
41.3%
Discussioni
Deepnote è buono?
1 Commento
KP
YesLeggi di più
Deepnote non ha più discussioni con risposte
Hai intenzione di continuare a permettere agli utenti di salvare i notebook Jupyter senza obbligarli a usare "servizi cloud"?
1 Commento
TM
Incoraggio sempre gli studenti ad avere una copia locale. Vorrei solo che ci fosse un modo più semplice per eseguirlo localmente su Win10/Mac. Anaconda lo...Leggi di più
Qual è il modo migliore per eseguire il debug utilizzando Jupyter notebook?
1 Commento
GV
You can use pdb.Leggi di più
Quali sono le caratteristiche di Jupyter notebook?
1 Commento
DG
1. Celle di codice per scrivere e modificare il codice.
2. Celle Markdown per scrivere commenti e/o funzioni di codice.
3. Celle Raw Jupyter NBConvert.
4. Un...Leggi di più
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