Top 10 Google Cloud AI Hub Alternativen & Wettbewerber

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Suchen Sie nach Alternativen oder Wettbewerbern zu Google Cloud AI Hub? Datenwissenschafts- und maschinelles Lernen-Plattformen ist eine weit verbreitete Technologie, und viele Menschen suchen nach anspruchsvoll, zuverlässig-Softwarelösungen mit drag-and-drop, vorgefertigte algorithmen, und modell-training. Andere wichtige Faktoren, die bei der Recherche von Alternativen zu Google Cloud AI Hub zu berücksichtigen sind, beinhalten integration. Die beste Gesamtalternative zu Google Cloud AI Hub ist MATLAB. Andere ähnliche Apps wie Google Cloud AI Hub sind Databricks Data Intelligence Platform, Posit, Altair AI Studio, und Domo. Google Cloud AI Hub Alternativen finden Sie in Datenwissenschafts- und maschinelles Lernen-Plattformen, aber sie könnten auch in Analyseplattformen oder Großdatenverarbeitung und Verteilungssysteme sein.

Beste kostenpflichtige & kostenlose Alternativen zu Google Cloud AI Hub

  • MATLAB
  • Databricks Data Intelligence Platform
  • Posit

Top 10 Alternativen zu Google Cloud AI Hub kürzlich von der G2-Community überprüft

Untenstehende Optionen durchsuchen. Basierend auf Bewertungsdaten können Sie sehen, wie Google Cloud AI Hub im Vergleich zur Konkurrenz abschneidet, Bewertungen von aktuellen und früheren Benutzern in Branchen wie Computersoftware, Finanzdienstleistungen, und Computer- und Netzwerksicherheit überprüfen und das beste Produkt für Ihr Unternehmen finden.
    #1
  1. MATLAB

    (729)4.5 von 5
  2. MATLAB ist ein Programmier-, Modellierungs- und Simulationswerkzeug, das von MathWorks entwickelt wurde.

    Gemeinsame Kategorien mit Google Cloud AI Hub:

    Rezensenten sagen im Vergleich zu Google Cloud AI Hub, dass MATLAB ist:

    Besser bei der unterstützung
    Besser bei der erfüllung von anforderungen
    Brauchbarer
    #2
  3. Databricks Data Intelligence Platform

    (405)4.6 von 5
  4. Große Daten einfach

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    Rezensenten sagen im Vergleich zu Google Cloud AI Hub, dass Databricks Data Intelligence Platform ist:

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    #3
  5. Posit

    (554)4.5 von 5
  6. Zusätzlich zu unserer Open-Source-Datenwissenschaftssoftware produziert RStudio RStudio Team, eine einzigartige, modulare Plattform von unternehmensbereiten professionellen Softwareprodukten, die es Teams ermöglichen, R, Python und andere Open-Source-Datenwissenschaftssoftware in großem Maßstab zu übernehmen.

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    Besser bei der erfüllung von anforderungen
    #4
  7. Altair AI Studio

    (497)4.6 von 5
  8. RapidMiner ist eine leistungsstarke, benutzerfreundliche und intuitive grafische Benutzeroberfläche für die Gestaltung analytischer Prozesse. Die Weisheit der Vielen und Empfehlungen aus der RapidMiner-Community können Ihren Weg leiten. Und Sie können Ihren R- und Python-Code problemlos wiederverwenden.

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    #5
  9. Domo

    (830)4.4 von 5
  10. Domo Business Intelligence (BI) kombiniert ein leistungsstarkes Backend, das auf jedem bestehenden System sitzt und sich mit diesen verbindet, in denen Daten gespeichert sind, einschließlich solcher für Kundenbeziehungsmanagement, Unternehmensressourcenplanung, Personalwesen und Finanzen, sowie mit jedem Datenrepository oder aktuellen Berichtssystem.

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    #6
  11. Alteryx

    (631)4.6 von 5
  12. Alteryx treibt transformative Geschäftsergebnisse durch vereinheitlichte Analysen, Datenwissenschaft und Prozessautomatisierung voran.

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    #7
  13. Snowflake

    (585)4.5 von 5
  14. Die Plattform von Snowflake beseitigt Datensilos und vereinfacht Architekturen, sodass Organisationen mehr Wert aus ihren Daten ziehen können. Die Plattform ist als ein einziges, einheitliches Produkt konzipiert, mit Automatisierungen, die die Komplexität reduzieren und sicherstellen, dass alles „einfach funktioniert“. Um eine breite Palette von Arbeitslasten zu unterstützen, ist sie für Leistung im großen Maßstab optimiert, unabhängig davon, ob jemand mit SQL, Python oder anderen Sprachen arbeitet. Und sie ist global vernetzt, sodass Organisationen sicher auf die relevantesten Inhalte über Clouds und Regionen hinweg zugreifen können, mit einer konsistenten Erfahrung.

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    #8
  15. SAP HANA Cloud

    (513)4.3 von 5
  16. SAP HANA Cloud ist die cloud-native Datenbasis der SAP Business Technology Platform, sie speichert, verarbeitet und analysiert Daten in Echtzeit im Petabyte-Bereich und vereint mehrere Datentypen in einem einzigen System, während sie diese effizienter mit integriertem Mehrstufenspeicher verwaltet.

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    #9
  17. SAS Viya

    (414)4.3 von 5
  18. Als cloud-natives KI-, Analyse- und Datenmanagement-Plattform ermöglicht SAS Viya eine kosteneffiziente Skalierung, steigert die Produktivität und fördert schnellere Innovationen, unterstützt durch Vertrauen und Transparenz. SAS Viya ermöglicht die Integration von Teams und Technologien, sodass alle Benutzer erfolgreich zusammenarbeiten können, um kritische Fragen in präzise Entscheidungen umzuwandeln.

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    #10
  19. Spotfire

    (356)4.2 von 5
  20. Selbstbedienungs-Datenerkennung. Schnellster Weg zu umsetzbaren Erkenntnissen. Kollaborative, prädiktive, ereignisgesteuerte Datenanalyse - unabhängig von der IT.

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