IBM Data Science Bewertungen

Es ist gut organisiert und unterstützt eine Vielzahl von Data-Science- und ML-Aufgaben, die nahezu nahtlos durchgeführt werden können. Die einfache Integration erleichtert die Arbeit mit meinen vorhandenen Datensätzen.

Die KI-Unterstützung durch die verfügbaren Modelle ist leicht zu implementieren. Auch die anderen Funktionen sind recht einfach zu nutzen.

Insgesamt ist es ein leistungsstarkes Werkzeug für Daten. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Es könnte einige Zeit dauern, sich mit dem Werkzeug und allen Funktionen vertraut zu machen, da es ziemlich umfangreich ist. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Ein leistungsstarkes KI/ML-Tool, das Unterstützung für eine Low-Code/No-Code-KI-Entwicklungsplattform bietet. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Hohe Kosten, hohe Anfangsinvestition von Partnern und eine steile Lernkurve. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

IBM Cloud Pak for Data ist zu einem wesentlichen Werkzeug für die digitale Transformation unserer Organisation geworden. Der umfassende integrierte Ansatz der Plattform für Datenmanagement, Governance, Analytik und KI hat unsere Datenoperationen erheblich rationalisiert und uns befähigt, datengetriebene Entscheidungen mit Zuversicht zu treffen. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Während das Wertversprechen von IBM Cloud Pak for Data unbestreitbar ist, kann die anfängliche Einrichtung und Konfiguration komplex und zeitaufwändig sein, was dedizierte Ressourcen und Fachwissen erfordert. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Die Vereinheitlichung von isolierten Daten aus unseren Projekten in eine zentrale Plattform war fantastisch. Diese Fähigkeit war von unschätzbarem Wert, da sie es uns ermöglicht hat, unterschiedliche Datenquellen zu konsolidieren, kritische Trends zu identifizieren und die Ressourcenzuweisung präzise zu optimieren. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Während IBM CP4D leistungsstarke Integration und KI-gesteuerte Einblicke bietet, kann die anfängliche Einrichtungs-Komplexität abschreckend sein und erfordert beträchtliche IT-Expertise. Auch Updates stören gelegentlich laufende Arbeitsabläufe, was eine sorgfältige Planung und Tests erfordert, um Auswirkungen zu mildern. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Das Beste an IBM Watson Studios ist sein robustes Set an Werkzeugen für Datenwissenschaftler und Entwickler.

1. Es integriert sich nahtlos und implementiert mit einer Vielzahl von Datenquellen, was die Datenanalyse erleichtert.

2. Es bietet Open-Source-Tools wie Jupyter Notebooks und TensorFlow, die die Flexibilität bieten, das richtige Werkzeug auszuwählen.

3. Es verfügt über KI-Fähigkeiten, die den Prozess automatisieren und zeiteffizient machen.

4. Der Kundensupport ist wirklich großartig und vielseitig. Man kann sowohl selbstgeführte Dokumentationen als auch kostenpflichtige Supportoptionen haben.

5. Es ist sehr benutzerfreundlich und wird häufig verwendet, wenn man die bereitgestellte Dokumentation und Informationen berücksichtigt. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

1. Einer der Nachteile oder der Abneigung für mich ist der Preis, ich finde, dass der Preis angesichts des Marktwettbewerbs etwas hoch ist.

2. Es erfordert spezifische und dedizierte Schulung und Fachwissen, um mit diesem Werkzeug zu arbeiten.

3. Es besteht eine Abhängigkeit von IBM für laufenden Support und Updates. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Das Beste an IBM SPSS Modeler ist, dass es ein wirklich leistungsstarkes statistisches Werkzeug für Data Mining ist. Ich musste ein Clustering für meine Marktforschungsarbeit durchführen und SPSS hatte verschiedene Clustering-Techniken eingebaut und leicht einsetzbar. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Das Einzige, was ich an SPSS nicht mag, ist, dass es ziemlich schwierig ist, ein Experte darin zu werden, da ich ein Anfänger in diesem statistischen Werkzeug war und die Flexibilität auch sehr gering ist. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Die umfassende Suite von Funktionen innerhalb von IBM Cloud Pak for Data ist beeindruckend. Sie vereint Datenmanagement, Governance, Analytik und KI-Tools in einer integrierten Plattform und fördert die Zusammenarbeit unter Datenfachleuten. Ihre Fähigkeit, Daten-Workflows zu optimieren, Daten-Governance sicherzustellen und Benutzer mit KI-gesteuerten Einblicken zu befähigen, sticht als mächtiges Asset für Unternehmen hervor, die ihre Daten effektiv nutzen möchten. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Herausforderungen wie die Komplexität der Einrichtung und Konfiguration, potenziell steile Lernkurven und die Notwendigkeit erheblicher Anpassungen, um spezifische organisatorische Bedürfnisse zu erfüllen. Darüber hinaus könnten Bedenken hinsichtlich der mit der Nutzung und Wartung der Plattform verbundenen Kosten bestehen. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Ich liebe es einfach, wie IBM Cp4D eine Vielzahl von Funktionen in einem Tool vereint. Es bietet Datenintegration/Datenaufnahme, Datenvirtualisierung, Datenstruktur, das Erstellen von Dashboards und den Umgang mit ML-Algorithmen usw. Es ist wirklich flexibel in der Nutzung für die Datenintegration und die Verbindung mit einer Vielzahl von Datenquellen. Es ist im Vergleich zu den derzeit auf dem Markt befindlichen Tools sehr fortschrittlich und äußerst benutzerfreundlich. Es ist ein echter Game Changer. Ich bin ein Dateningenieur, der früher bei IBM gearbeitet hat, wo ich dieses erstaunliche Tool nutzen konnte. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Nichts, was wir an IBM CP4D nicht mögen könnten. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Die Benutzeroberfläche der Plattform ist sehr intuitiv, was es einfach macht, anpassbare Dashboards für die Datenanalyse zu erstellen. Sie bietet auch eine Vielzahl anderer nützlicher Funktionen wie Datenvirtualisierung und Containerisierung, die helfen, eine fehlerfreie Umgebung zu schaffen und die Überwachung des Dienstes durch das Erfassen aufschlussreicher Daten zu verbessern. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Nichts Großes, an das ich denken kann, aber es gibt definitiv eine gewisse Lernkurve, die Sie anfangs zögern lassen könnte, aber der Kundensupport ist gut. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

IBM SPSS Modeler ist ein beeindruckendes und umfassendes Datenanalysetool, das sowohl den Bedürfnissen von Anfängern als auch erfahrenen Datenwissenschaftlern gerecht wird. Seine Vielzahl an Funktionen und Möglichkeiten macht es zu einer leistungsstarken Wahl für diejenigen, die wertvolle Erkenntnisse aus ihren Daten gewinnen möchten. Obwohl es nicht ohne Einschränkungen ist, überwiegen seine Stärken bei weitem seine Schwächen. SPSS Modeler verfügt über eine intuitive Benutzeroberfläche, die relativ einfach zu navigieren ist, selbst für Benutzer mit begrenzter Programmiererfahrung. Diese Zugänglichkeit macht es zu einer großartigen Option für Benutzer, die sich mit Datenanalyse beschäftigen möchten, ohne sich in komplexer Programmierung zu verlieren. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Während die Benutzeroberfläche benutzerfreundlich ist, kann das Beherrschen einiger der fortgeschritteneren Funktionen dennoch herausfordernd sein. Ein tiefgehendes Verständnis von Statistik- und maschinellen Lernkonzepten ist erforderlich, um die Software in vollem Umfang nutzen zu können. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.