Alternativas de Red Hat OpenShift Data Science Mejor Valoradas

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Red Hat OpenShift Data Science Reseñas y Detalles del Producto

administrador

Descripción general de Red Hat OpenShift Data Science

Red Hat® OpenShift® AI es una plataforma de inteligencia artificial (IA) y aprendizaje automático (ML) flexible y escalable que permite a las empresas crear y entregar aplicaciones habilitadas para IA a gran escala en entornos de nube híbrida. Construido utilizando tecnologías de código abierto, OpenShift AI proporciona capacidades confiables y operativamente consistentes para que los equipos experimenten, sirvan modelos y entreguen aplicaciones innovadoras.

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Red Hat

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Descripción del Producto

Contenido Multimedia de Red Hat OpenShift Data Science

Las reseñas de G2 son auténticas y verificadas.

Así es como.

kelly R.

Digital Media Manager

Marketing y publicidad

Mediana Empresa (51-1000 empleados)

1/3/2024

"Te permite explorar y descubrir ideas valiosas."

5/5

¿Qué es lo que más te gusta de Red Hat OpenShift Data Science?

Mi experiencia general con Red Hat OpenShift Data Science ha sido excelente. El software ha superado mis expectativas en términos de su rendimiento y facilidad de uso. Además, el soporte y la documentación proporcionados por Red Hat han sido extremadamente útiles para resolver cualquier problema o inquietud que haya surgido. Es especialmente adecuado para proyectos de investigación y desarrollo, así como para empresas que requieren análisis de datos en tiempo real. Su capacidad para procesar grandes volúmenes de datos y su integración con otras herramientas permite a los usuarios de manera eficiente. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

¿Qué es lo que no te gusta de Red Hat OpenShift Data Science?

Solo puedo decir por mi experiencia que algunas funciones avanzadas pueden requerir un conocimiento técnico más especializado, lo que puede limitar su uso para aquellos que están menos familiarizados con el análisis de datos. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

¿Qué problemas hay Red Hat OpenShift Data Science ¿Y cómo te beneficia eso?

Me ha permitido realizar análisis de datos complejos de manera eficiente y obtener información valiosa para mi organización. Este software nos permite acceder a herramientas y funciones avanzadas para procesar grandes cantidades de datos y extraer información valiosa. Su caso de uso abarca desde el análisis y la visualización de datos hasta la creación de modelos predictivos y la implementación de soluciones en tiempo real. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Adrian Andres J.

Accounting and Reporting Analyst

Empresa (> 1000 empleados)

9/21/2023

"Transformación del Análisis de Negocios: Contenerización para la Colaboración Ágil"

4.5/5

¿Qué es lo que más te gusta de Red Hat OpenShift Data Science?

La contenedorización ofrece una escalabilidad y flexibilidad inigualables en el área de finanzas, donde trabajar con grandes conjuntos de datos y algoritmos complicados es estándar. Nos permite contenedizar nuestras cargas de trabajo de ciencia de datos, asegurando un rendimiento confiable en una variedad de entornos. Esta característica acelera enormemente la creación y el despliegue de modelos financieros. Nuestro equipo de análisis financiero se beneficia enormemente de la colaboración que fomenta Red Hat OpenShift Data Science. Podemos trabajar en proyectos al mismo tiempo, realizar un seguimiento de los cambios y combinar contribuciones sin problemas gracias a su interacción con Git y otros sistemas de control de versiones. Cuando se trabaja con varios interesados que necesitan analizar y contribuir a modelos y estudios financieros, esta habilidad es importante. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

¿Qué es lo que no te gusta de Red Hat OpenShift Data Science?

La contenedorización que permite la escalabilidad también puede necesitar muchos recursos. Ejecutar numerosos contenedores a la vez podría imponer una carga sobre los recursos de hardware y demandar mucha potencia de procesamiento. Podrían ser necesarios cambios en el hardware como resultado, lo que aumentaría el costo total de implementación. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

¿Qué problemas hay Red Hat OpenShift Data Science ¿Y cómo te beneficia eso?

Mis responsabilidades incluyen la gestión de análisis financieros cruciales, evaluaciones de riesgos y modelado. Hemos cambiado nuestra estrategia con la ayuda de Red Hat OpenShift Data Science. Las finanzas se basan en la colaboración, en lo que Red Hat OpenShift Data Science sobresale al fomentar. Nuestras evaluaciones financieras ahora tienen mejor calidad gracias al control de versiones, la colaboración en proyectos y la trazabilidad de los cambios.

Ahora, nuestro equipo puede trabajar junto para desarrollar modelos intrincados mientras utiliza las habilidades únicas de cada miembro del equipo. Obtuvimos respuestas más rápidamente, lo que nos permitió decidir sobre nuestra cartera de inversiones en tiempo real. Ahora que tenemos completa transparencia en las contribuciones y modificaciones realizadas por cada miembro del equipo, podemos trabajar juntos para construir modelos financieros complejos. Esto ha aumentado la precisión de nuestros modelos al mismo tiempo que acelera la finalización de proyectos. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Jaime M.

Senior Accounting and Finance Manager

Investigación de mercado

Mediana Empresa (51-1000 empleados)

9/18/2023

"Procesamiento de Datos en Tiempo Real y Colaboración: La Clave del Éxito Empresarial con OpenShift Data Science"

4.5/5

¿Qué es lo que más te gusta de Red Hat OpenShift Data Science?

Con la contenedorización, OpenShift Data Science ofrece un método distintivo para gestionar flujos de trabajo de ciencia de datos. Podemos utilizar esta capacidad para empaquetar nuestros modelos financieros, algoritmos y canalizaciones de datos, asegurando consistencia y reproducibilidad a lo largo de diferentes fases de investigación. Simplifica la creación y aplicación de modelos financieros sofisticados, mejorando la eficacia de nuestro trabajo. Los datos actuales son esenciales para el análisis financiero. Podemos evaluar y responder a los datos financieros a medida que se generan o reciben gracias a la capacidad de procesamiento de datos en tiempo real de OpenShift Data Science, que lo distingue de muchas otras plataformas. Para monitorear tendencias del mercado, adaptar planes de inversión a condiciones económicas cambiantes y rastrear movimientos del mercado, esta capacidad en tiempo real es crucial. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

¿Qué es lo que no te gusta de Red Hat OpenShift Data Science?

La plataforma puede volverse bastante exigente al manejar grandes cantidades de datos. Una infraestructura de hardware robusta es necesaria para aprovechar al máximo sus capacidades. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

¿Qué problemas hay Red Hat OpenShift Data Science ¿Y cómo te beneficia eso?

Al permitirnos contenerizar modelos complejos, la plataforma OpenShift Data Science y Machine Learning ha mejorado sustancialmente mi trabajo y acelerado nuestros procedimientos de modelado y pronóstico financiero. La transición del desarrollo a la producción se facilita y se garantiza que los resultados sean consistentes. Nuestro enfoque para manejar datos financieros ha cambiado como resultado de su contenerización, procesamiento de datos en tiempo real y capacidades colaborativas. Yo y otros profesionales de las finanzas podemos tomar decisiones rápidas y precisas basadas en datos gracias a esta plataforma. El éxito financiero depende de mantenerse por delante de las tendencias del mercado y las convulsiones económicas. Tenemos la capacidad de tomar decisiones informadas rápidamente gracias a las capacidades de procesamiento de datos en tiempo real. Como resultado, somos mejores para predecir el futuro financiero, lo que nos ayuda a planificar de manera más efectiva nuestra asignación de recursos y estrategias de inversión. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Marcos P.

Financial Analyst

Investigación de mercado

Mediana Empresa (51-1000 empleados)

9/1/2023

"La potencia del despliegue de modelos"

4.5/5

¿Qué es lo que más te gusta de Red Hat OpenShift Data Science?

Cuando se trata de incorporar sin esfuerzo la contenedorización en el flujo de trabajo de aprendizaje automático, Red Hat OpenShift Data Science sobresale. Esta funcionalidad asegura que los modelos de aprendizaje automático creados en un entorno puedan aplicarse de manera confiable durante otras etapas de producción y desarrollo. Hace que la transición del desarrollo a la producción sea fluida y elimina los problemas de compatibilidad a veces asociados con la implementación de modelos. Ofrece una plataforma central donde analistas, ingenieros y científicos de datos pueden cooperar fácilmente. Este entorno colaborativo fomenta el intercambio de conocimientos, acelera los tiempos de entrega de proyectos y mejora la calidad de los modelos de aprendizaje automático. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

¿Qué es lo que no te gusta de Red Hat OpenShift Data Science?

Red Hat OpenShift Data Science brilla como una plataforma confiable en el campo del aprendizaje automático. Tiene una excelente orquestación de tuberías de ML. No obstante, todavía hay potencial de mejora en términos de agilizar el procedimiento de implementación y proporcionar una conversión más fluida del desarrollo del modelo al uso práctico. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

¿Qué problemas hay Red Hat OpenShift Data Science ¿Y cómo te beneficia eso?

Para el mantenimiento predictivo, tuvimos que implementar un modelo de aprendizaje automático sofisticado. El modelo funcionó de manera consistente en nuestro entorno de producción gracias a las características de contenedorización de Red Hat OpenShift Data Science. Esto no solo nos ayudó a ahorrar tiempo, sino que también aumentó la fiabilidad del modelo, permitiéndonos tomar medidas de mantenimiento preventivo para minimizar el tiempo de inactividad. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

miguel g.

Pequeña Empresa (50 o menos empleados)

8/28/2023

"Solución innovadora y poderosa para análisis avanzados."

4.5/5

¿Qué es lo que más te gusta de Red Hat OpenShift Data Science?

Excelente plataforma que combina la flexibilidad y escalabilidad de Red Hat OpenShift con las capacidades de la ciencia de datos. Esta solución ofrece un entorno centralizado e integrado que facilita el desarrollo, despliegue y gestión de aplicaciones de ciencia de datos. La capacidad de transformar grandes volúmenes de datos en información relevante y procesable ha impulsado el crecimiento y éxito de muchas empresas. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

¿Qué es lo que no te gusta de Red Hat OpenShift Data Science?

No hay nada que me desagrade de esta plataforma ya que permite a los científicos de datos trabajar con las mejores herramientas que se adaptan a cada necesidad y las mejores preferencias de la mejor manera. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

¿Qué problemas hay Red Hat OpenShift Data Science ¿Y cómo te beneficia eso?

Esta plataforma facilita la integración con herramientas y lenguajes populares como Jupyter Notebooks, Python y R. Esto permite a los científicos de datos trabajar con las herramientas que mejor se adapten a sus necesidades y preferencias, permitiendo una fácil escalabilidad y flexibilidad de los entornos de ciencia de datos. Esto asegura que las aplicaciones puedan crecer con las necesidades cambiantes de la organización. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Bertha A.

Mediana Empresa (51-1000 empleados)

7/6/2023

"Ciencia de Datos en Tus Términos"

4.5/5

¿Qué es lo que más te gusta de Red Hat OpenShift Data Science?

Debido a que Red Hat OpenShift Data Science es una plataforma de código abierto, es gratuita para usar y modificar. Lo convierte en una excelente opción para las empresas que desean adaptar la plataforma a sus necesidades. Jupyter Notebooks, TensorFlow y PyTorch se encuentran entre las herramientas integradas en el foro. Facilita a los científicos de datos el uso de herramientas de aprendizaje automático con las que ya están familiarizados. Permite a las empresas seleccionar el entorno de implementación que mejor se adapte a sus necesidades. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

¿Qué es lo que no te gusta de Red Hat OpenShift Data Science?

La documentación de Red Hat OpenShift Data Science puede mejorarse. Parte de la documentación está desactualizada o incompleta. La comunidad que rodea a Red Hat OpenShift Data Science sigue siendo pequeña. Puede hacer que encontrar ayuda y soporte para la plataforma sea un desafío. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

¿Qué problemas hay Red Hat OpenShift Data Science ¿Y cómo te beneficia eso?

Durante los últimos meses, he estado utilizando Red Hat OpenShift Data Science y he encontrado que es una herramienta útil para mi trabajo como científico de datos. La plataforma hizo que fuera sencillo comenzar con el aprendizaje automático y me proporcionó las herramientas para construir y desplegar modelos de aprendizaje automático. También he encontrado a la comunidad de Red Hat OpenShift Data Science útil y alentadora. En general, Red Hat OpenShift Data Science me ha impresionado. Es una herramienta sofisticada y adaptable que ha ayudado en mi trabajo como analista de datos. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Matias A.

Data Engineer

Mediana Empresa (51-1000 empleados)

7/6/2023

"Simplificación de flujos de trabajo de aprendizaje automático"

4.5/5

¿Qué es lo que más te gusta de Red Hat OpenShift Data Science?

Anima a equipos de científicos de datos y expertos en aprendizaje automático a trabajar juntos sin problemas. Proporciona una única plataforma para compartir código, datos, modelos y experimentos entre los miembros del equipo. Permite una cooperación más efectiva, el intercambio de conocimientos y un aumento de la producción. Además, la plataforma automatiza el despliegue y la gestión de modelos de aprendizaje automático, permitiendo a los equipos desarrollar, experimentar y proporcionar resultados más rápidamente. Ofrece una plataforma unificada para que los científicos de datos ejecuten operaciones como la ingesta de datos, exploración, visualización, preprocesamiento, entrenamiento de modelos, validación y despliegue. Elimina la necesidad de transferirse entre herramientas o entornos, optimizando el flujo de trabajo y ahorrando tiempo y esfuerzo. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

¿Qué es lo que no te gusta de Red Hat OpenShift Data Science?

La interpretabilidad y transparencia de los modelos de aprendizaje automático es un área que podría beneficiarse de futuras investigaciones. Actualmente, la plataforma carece de herramientas o funcionalidades integradas para la interpretación de modelos. Esto podría dificultar que los científicos de datos comprendan por qué un modelo generó una predicción específica, lo cual es esencial al explicar y justificar las decisiones del modelo a los usuarios. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

¿Qué problemas hay Red Hat OpenShift Data Science ¿Y cómo te beneficia eso?

Un área donde el software ha demostrado ser beneficioso es el despliegue y la gestión de modelos. He podido desplegar y actualizar modelos de aprendizaje automático en escenarios de producción sin esfuerzo gracias a su interfaz fluida con sistemas de control de versiones y características de despliegue automatizado. Me ahorra tiempo y esfuerzo significativos, permitiéndome concentrarme en refinar y mejorar los modelos en lugar de lidiar con procesos de despliegue que consumen mucho tiempo. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Javier V.

It Reporting & Analytics

Investigación de mercado

Mediana Empresa (51-1000 empleados)

7/5/2023

"Revolucionando el mundo de la ciencia de datos con Red Hat Openshift Data Science"

4.5/5

¿Qué es lo que más te gusta de Red Hat OpenShift Data Science?

Una de las características más notables de Red Hat Openshift Data Science es su versatilidad. La plataforma permite a los usuarios construir y desplegar modelos de aprendizaje automático en cualquier lenguaje de programación. Además de tener la posibilidad de trabajar juntos en un solo proyecto, permite una comunicación más fluida, evitando la duplicación de esfuerzos y aumentando la eficiencia en la gestión de datos. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

¿Qué es lo que no te gusta de Red Hat OpenShift Data Science?

Aunque en general Red Hat Openshift Data Science es una herramienta impresionante, hay áreas que podrían mejorarse. Una de ellas es la curva de aprendizaje inicial. A pesar de su interfaz simple, algunas de las funcionalidades más avanzadas pueden ser un poco abrumadoras para los recién llegados. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

¿Qué problemas hay Red Hat OpenShift Data Science ¿Y cómo te beneficia eso?

Red Hat Openshift Data Science emerge como un aliado invaluable en la resolución de una variedad de problemas empresariales y científicos. Entre ellos, destaca la capacidad de realizar análisis predictivo y generativo, mejorar la toma de decisiones en tiempo real, identificar patrones ocultos en grandes conjuntos de datos y optimizar procesos mediante la detección de anomalías y la automatización de tareas repetitivas. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Diego V.

Mediana Empresa (51-1000 empleados)

7/4/2023

"Automatización del flujo de trabajo de ciencia de datos con Red Hat OpenShift"

4.5/5

¿Qué es lo que más te gusta de Red Hat OpenShift Data Science?

A diferencia de aplicaciones similares, Red Hat OpenShift Data Science tiene una característica única que permite a los científicos de datos, ingenieros y equipos de TI colaborar sin problemas. Las partes interesadas pueden instalar modelos de aprendizaje automático, acceder y compartir información en tiempo real, y colaborar en proyectos utilizando su interfaz intuitiva, todo dentro de un entorno seguro y centralizado. Esta funcionalidad colaborativa mejora significativamente la productividad, la comunicación y la toma de decisiones, distinguiendo a Red Hat OpenShift Data Science en la industria. La aplicación transforma el flujo de trabajo de la ciencia de datos al permitir la gestión automatizada del ciclo de vida. Eso significa que el software agiliza todo el proceso, desde la creación del modelo hasta su implementación, eliminando la necesidad de intervenciones manuales y reduciendo la posibilidad de errores. Los ingenieros y científicos de datos pueden centrarse más en la innovación con una única plataforma que automatiza la versionado, el monitoreo y la escalabilidad de modelos. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

¿Qué es lo que no te gusta de Red Hat OpenShift Data Science?

Las capacidades de prueba de Red Hat OpenShift Data Science podrían ampliarse al ofrecer un marco de pruebas automatizado integral y fácil de usar. Ayudaría en la validación de modelos y aseguraría un rendimiento óptimo en diversos entornos, permitiendo a los ingenieros de datos desplegar sus modelos con confianza en sistemas de producción. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

¿Qué problemas hay Red Hat OpenShift Data Science ¿Y cómo te beneficia eso?

Como ingeniero de datos, Red Hat OpenShift Data Science nos ha ayudado a acelerar nuestros proyectos basados en datos. Mi equipo y yo hemos combinado sin problemas la experiencia de los científicos de datos y los equipos de TI al explotar su capacidad de implementación colaborativa de modelos y desplegar rápidamente modelos predictivos complejos en nuestro entorno de producción. La herramienta de gestión automática del ciclo de vida garantiza que los modelos se versionen, supervisen y escalen de manera eficiente, eliminando la necesidad de intervención manual y mejorando la productividad de nuestro equipo. Este programa ha demostrado ser un activo increíble, permitiéndome centrarme más en extraer información relevante de grandes cantidades de datos y entregar resultados significativos a nuestra empresa. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Camila C.

Digital Marketing Specialist

Empresa (> 1000 empleados)

7/4/2023

"Una plataforma para un flujo de trabajo de ciencia de datos sin interrupciones."

4.5/5

¿Qué es lo que más te gusta de Red Hat OpenShift Data Science?

Proporciona un flujo de trabajo unificado para la exploración de datos, la construcción de modelos, el despliegue y la administración. Esta solución integrada reduce la necesidad de diferentes herramientas y simplifica el proceso de ciencia de datos, permitiendo a los equipos concentrarse en proporcionar insights e impulsar la innovación. Red Hat OpenShift utiliza tecnología de contenedorización, permitiendo un despliegue y escalabilidad sencillos. La plataforma ofrece consistencia a través de diversos entornos y simplifica la gestión de despliegues complejos al encapsular cargas de trabajo de ciencia de datos en contenedores. Debido a su escalabilidad, es adecuada para aplicaciones a nivel empresarial que requieren procesamiento y análisis de datos a gran escala. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

¿Qué es lo que no te gusta de Red Hat OpenShift Data Science?

La plataforma ofrece potentes capacidades de construcción y despliegue de modelos, pero hay herramientas y características más completas disponibles para monitorear el rendimiento del modelo, rastrear versiones del modelo y asegurar el cumplimiento normativo. Mejorar la plataforma con herramientas de monitoreo de modelos integradas, como métricas de rendimiento en tiempo real y detección de anomalías, permitiría a los científicos de datos descubrir y abordar proactivamente los modelos desplegados. Incorporar elementos de gobernanza de modelos, como versionado de modelos, auditoría y explicabilidad, daría a las empresas más control y conocimiento sobre sus modelos de aprendizaje automático. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

¿Qué problemas hay Red Hat OpenShift Data Science ¿Y cómo te beneficia eso?

Red Hat OpenShift Data Science ha influido dramáticamente en mi trabajo. Nuestros flujos de trabajo de ciencia de datos se han optimizado debido a la integración perfecta de herramientas y servicios de la plataforma, lo que nos permite ofrecer conocimientos y soluciones de manera más eficiente. Gracias al diseño en contenedores, pudimos escalar nuestros modelos, gestionar enormes conjuntos de datos y generar modelos de mantenimiento para un cliente. Las capacidades de extremo a extremo de la plataforma, que van desde la consistencia de características en varias plataformas hasta la escalabilidad, nos permiten manejar requisitos de datos a gran escala. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.