Reseñas y detalles del producto de Google Cloud Datalab

Bibliotecas y paquetes preinstalados Datalab viene con un rico conjunto de bibliotecas y paquetes preinstalados comúnmente utilizados en el análisis de datos, como TensorFlow, pandas, NumPy y matplotlib. Esto ahorra tiempo y esfuerzo en la configuración del entorno y la instalación de dependencias. Colaboración y compartición: Datalab admite el trabajo colaborativo, permitiendo a múltiples usuarios trabajar en el mismo cuaderno simultáneamente. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Soporte limitado de lenguajes de programación Datalab admite principalmente Python y SQL para el análisis de datos. Si prefieres trabajar con otros lenguajes de programación, como R o Julia, puedes encontrar las opciones de lenguaje limitadas. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Integración perfecta con Google Cloud Platform (GCP): Datalab se integra con otros servicios de GCP como BigQuery, Cloud Storage y Dataflow, facilitando el trabajo con datos almacenados en la nube. La interfaz de cuadernos Jupyter de Datalab es fácil de usar y permite a los usuarios colaborar en proyectos de análisis de datos. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Dado que Datalab está diseñado para trabajar con Google Cloud Platform, puede que no sea la mejor opción para usuarios que no están utilizando GCP o que desean trabajar con datos almacenados en otras plataformas. Aunque Datalab en sí es gratuito, los usuarios necesitarán pagar por otros servicios de GCP como BigQuery o Cloud Storage para usarlo de manera efectiva. Dependiendo del tamaño de tus datos y la complejidad de tu análisis, los costos pueden aumentar rápidamente. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Entorno Integrado: Una de las ventajas clave de Google Cloud Datalab es su integración perfecta con el ecosistema de Google Cloud. Como solución basada en la nube, Datalab proporciona un entorno unificado para la exploración de datos, combinando herramientas como Jupyter Notebooks, BigQuery y Cloud Storage. Esta integración simplifica el proceso de acceso, análisis y visualización de datos, facilitando la obtención de conocimientos a partir de grandes conjuntos de datos. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Escalabilidad limitada: Aunque Google Cloud Datalab es adecuado para el análisis exploratorio de datos y proyectos a pequeña escala, puede enfrentar limitaciones al tratar con grandes conjuntos de datos o tareas computacionalmente intensivas. Dado que Datalab se ejecuta en máquinas virtuales, puede haber cuellos de botella en el rendimiento al trabajar con procesamiento de datos extensivo o algoritmos complejos de aprendizaje automático. En tales casos, aprovechar otros servicios de Google Cloud como BigQuery o Dataflow podría ser necesario para mejorar la escalabilidad y el rendimiento. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Es fácil de usar y el laboratorio de datos contiene más autenticación, podría ser más seguro acceder. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Tiene un panel de control que es difícil de acceder. Necesita ser fácil de usar. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Soy un novato en GCD ya que acabo de empezar a aprender ciencia de datos y me encantaría una plataforma que funcione mejor para un principiante. Soporta un volumen tremendo de datos para la visualización de datos sin ningún problema y, por lo tanto, puedo hacer el trabajo sin ningún estrés. Lo principal que me gusta de GCD es que soporta varios lenguajes de programación. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

El precio sería un poco menor que el actual, ya que no es muy asequible para una pequeña startup. En comparación con Looker con Gcd, recomendaría Looker ya que tiene muchas características más recientes para un científico de datos. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Proporciona interfaces con todos los principales frameworks de python como tensorflow, pytorch. Puedes crear tus cuadernos e interactuar con los datos y realizar todo tipo de tareas de aprendizaje automático en ellos. Otra cosa poderosa es que se integra bien con las máquinas virtuales de Google. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Uno de los principales inconvenientes que sentí con Google Datalab es que, a veces, es muy inestable con la configuración de VPN. Esto hace que el núcleo del cuaderno se desconecte y uno tenga que conectarse al núcleo de nuevo. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Google Data Lab tiene integración con lenguajes populares como JS, BigQuery y se puede integrar con Jupyter Notebook y Python, que se pueden utilizar para análisis estadístico. Es la mejor herramienta para el procesamiento de datos y almacenamiento en la nube. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Requiere más esfuerzo aprender Google Datalab y sus características, puede ser complejo para principiantes que tienen poca o ninguna experiencia en ML y Cloud. Y a veces no todo el software en Google Datalab está actualizado. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

es una plataforma en la nube flexible, simple y muy útil para el almacenamiento seguro y efectivo de datos. Google Cloud Storage es una de las opciones más simples y fáciles de usar para encontrar archivos, documentos y fotos. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

cosa para no gustar en Google Cloud Storage es uno amado y almacenamiento en la nube seguro para datos Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

What I really enjoyed about the Datalab was that It integrates with popular data processing frameworks like BigQuery, Spark, and TensorFlow, allowing users to easily access and analyze large datasets. I was able to create Jupyter notebooks and share that with other people in my team. This eventually helped us to work together on data analysis and machine learning tasks. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

While Datalab offers a powerful environment for data exploration and analysis, it does require some familiarity with programming and data science concepts. Users who are new to these technologies might find a learning curve associated with using it effectively. Essentially it does not walk you through like some self service platforms. If you work with platforms like AWS SageMaker for Machine Learning and Data Analysis, it has more features to create the model for you without you being involved so you can spend more time on tuning your model. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

El cuaderno Jupyter en la nube me ayuda a ejecutar varios códigos sin preocuparme por la escalabilidad y el volumen de datos. Soporta grandes volúmenes de datos sin ningún problema. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

No admite el lenguaje R. Aunque la mayoría de mis canalizaciones están en Python, el soporte para R está restringido. Esto restringe varios problemas que se pueden resolver usando R. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.