IBM Data Science Bewertungen - Seite 2

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.

Was mir am meisten gefällt, ist, dass wir Zertifikate und auch Notizbücher zum Üben bekommen. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Es gibt nichts, was man nicht mögen könnte, außer den Kursgebühren. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Der IBM SPSS Modeler ist eine führende visuelle Informationswissenschafts- und KI-Lösung. Nutzen Sie quelloffene Entwicklungen, einschließlich R oder Python. Ermöglichen Sie Informationswissenschaftlern aller Fähigkeiten - automatisch und visuell. Nutzen Sie einen Multi-Cloud-Ansatz - vor Ort, öffentliche oder private Clouds. Beginnen Sie klein und skalieren Sie zu einer unternehmensweiten, repräsentierten Methode. Durch die Nutzung des professionellen IBM SPSS Modeler erhalten wir Zugang zu Folgendem -

Informationszugang und -export ohne Größenbeschränkungen.

Automatische Datenvorbereitung, -aufbereitung, ETL.

30+ Basis-KI-Algorithmen, automatisches Modellieren.

R-Erweiterbarkeit/Python-Skripting. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Ein Schätzansatz, der die Lösung für Projekte mit verschiedenen Kunden teuer macht.

Es wird überwiegend für Messungen genutzt.

Eingeschränkte Unterstützung für Open-Source-AI-Bibliotheken.

Teure Lizenzierungs- und Wartungskosten.

Es kann ressourcenintensiv für umfangreiche und komplexe Datensätze sein. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Die Plattform unterstützt den gesamten Daten- und KI-Lebenszyklus, von der Datenaufnahme und -vorbereitung bis zur Modellentwicklung und -bereitstellung. Diese End-to-End-Fähigkeit kann die Zusammenarbeit zwischen Datenwissenschaftlern, Dateningenieuren und Business-Analysten verbessern. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Ich fand es als neuer Benutzer etwas komplex, besonders für diejenigen, die neu im System sind. Die Vielzahl an Funktionen und Werkzeugen kann eine Lernkurve erfordern, und einige Benutzer könnten eine einfachere Benutzeroberfläche bevorzugen. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

1. Angemessene Lernressourcen und umfangreiche Dokumentation.

2. Unterstützt verschiedene Modelle und ist einfach zu implementieren.

3. Einfache Integration mit anderen IBM-Tools wie Watson.

4. Menschen mit weniger Erfahrung im Programmieren können es effizient nutzen. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

1. Komplizierte Benutzeroberfläche, Verbesserungen sind in diesem Aspekt erforderlich.

2. Etwas teuer, wenn es um mehrere Teams geht.

3. Begrenzte Integration mit anderen Sprachen wie Java oder Python. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

IBM Watson Studio ist eine einfach zu implementierende Lösung für ML-Prozesse und die Entwicklung von KI-Modellen in der Cloud. Die Integration mit den bestehenden APIs und die Flexibilität bei der Bereitstellung von Instanzen in verschiedenen Umgebungen sind die besten Merkmale von IBM Watson Studio. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Es dauert länger und ist ein etwas schwierigerer Prozess, die ML-Modelle zu integrieren und zu trainieren, um die personalisierten Anforderungen zu erfüllen. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Es ist schneller und kann viele Daten laden, ohne die Server stark zu belasten. Die Daten sind gesichert. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Die Benutzeroberfläche ist sehr schwer zu navigieren. Selbst die Dokumentation ist nicht leicht zu verstehen oder leicht verfügbar. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Ich mag an IBM SPSS am meisten, wie es mit Hilfe von Syntax zur Datenbereinigung arbeitet und auch zur Datenvalidierung sowie für schnelle Tabellierungsberichte verwendet wird, um die gesamte Zusammenfassung der Daten zu überprüfen. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Derzeit gibt es keinen Schwachpunkt, aber bei der Visualisierung von Diagrammen hinkt es etwas hinterher im Vergleich zu verschiedenen Tools, die die Daten auf vielfältige Weise gemäß den Bedürfnissen der Kunden analysieren können. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Fähigkeit, zwischen Sprachmodellen zu wechseln Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Ich mag es nicht, dass es außer Llama2 nur kleine und selten verwendete Sprachmodelle gibt. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Das erste Mal, als ich 2011 mit Clementine Software in Berührung kam, verliebte ich mich sofort in die Benutzerfreundlichkeit. Ich mochte wirklich die detaillierten Ausgaben der Analyse mit allem, was man braucht, um das Ergebnis zu interpretieren. Die visuelle Drag-and-Drop-Funktion, bei der jeder mit minimalem Programmieraufwand jede Analyse durchführen kann. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Ich mochte das Tabellenkalkulationsmerkmal wirklich, aber die Benutzeroberfläche war nicht so interessant. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.