Avis et détails du produit de Deepnote

Our data mining and analytics process is made easier because integration with PostgreSQL and Google BigQuery is ultra simple. No complicated configurations are required thanks to their simple integrations. We’ve been able to use Deepnote to build notebooks where we import all the data directly from Google BigQuery, make interactive visualizations and import the data. My team was able to review the data and provided me with immediate feedback after sharing the notebook with them. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

It has come to my attention that performance could drop when dealing with really huge data sets, which impacts the agility of analysis. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

It's very easy to get started with Deepnote, and the environment is very comfortable if you like notebooks. In many ways it reminds me of JupyterLab but with a modern and enterprise feel. You can have multiple notebooks per project (something competitors don't allow) and it is extremely easy to deploy a dashboard or report with a few clicks.

The AI features are very handy and speed up the low value work of typing syntax correctly. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

Data apps could be improved somewhat. It's hard to pinpoint but there are some improvements to be made on the responsiveness of the apps and the overall look. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

En tant qu'étudiant universitaire qui utilisait Deepnote lors d'un projet de visualisation de données en équipe, j'ai adoré la façon dont l'interface rendait la collaboration fluide. L'édition multi-utilisateurs en temps réel a été une révolution pour nous, ce qui nous a permis de travailler facilement sur différentes parties du code à distance. Comme nous étions en groupe, avoir la possibilité d'organiser notre travail dans nos carnets structurés était extrêmement pratique et gardait tous les différents composants bien rangés. J'ai trouvé la fonctionnalité de commentaire particulièrement utile pour partager des retours tout au long du projet, ce qui a vraiment aidé à améliorer notre efficacité en tant qu'équipe. Dans l'ensemble, j'ai trouvé Deepnote extrêmement intuitif en tant que plateforme et je continuerai certainement à l'utiliser dans les projets à venir. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

Bien que j'aie trouvé presque tous les aspects de Deepnote parfaits, une chose que j'ai expérimentée était le décalage ou le temps de chargement long pour les projets plus importants. Étant donné la nature de notre projet de fin d'année et la taille des ensembles de données avec lesquels nous travaillions, il fallait parfois plus de temps que prévu pour charger les projets. Ce n'était pas rédhibitoire, mais cela nous ralentissait parfois pendant les périodes de pointe. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

Auparavant utilisé Jupyter Notebook et PyCharm. J'aimerais dire que Deepnote est plus pratique, vous créez simplement une cellule python ou SQL en quelques secondes. Faire de nouvelles intégrations est également généralement très facile. L'interface utilisateur est très simple et conviviale, tout ce qui est souvent nécessaire dans le travail quotidien est à portée de main (schémas de table, calendriers pour votre script, intégrations, etc.). Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

Le seul véritable inconvénient que je vois est que parfois Deepnote cesse de fonctionner ou fonctionne très lentement. Cela peut perturber votre travail, mais en réalité, je voudrais dire que de telles choses ne se produisent pas plus de 2 fois par mois, de plus, dans la plupart des cas, c'est réparé assez rapidement, donc je n'ai pas manqué une seule échéance dans ma routine quotidienne. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

J'utilise Deepnote depuis plus d'un an et j'en suis très satisfait. Il est facile de se connecter à notre entrepôt de données. Deepnote AI rend l'exploration des données beaucoup plus rapide, nous sommes des utilisateurs intensifs de la fonction App. Plusieurs applications sont utilisées dans toute l'organisation. La planification des notebooks est également extrêmement utile pour nous avec l'intégration de Deepnote à Slack et Notion. Nous avons pu créer un reporting entièrement automatisé pour nos parties prenantes. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

Bien que nous aimions le produit, il y a certains domaines où l'équipe pourrait apporter des améliorations. Deppnote exécute notre code sur leurs propres machines, n'utilisant pas nos sources AWS, donc parfois les requêtes s'exécutent plus lentement que d'habitude. J'aimerais vraiment voir une fonctionnalité de toile afin que nous puissions créer des rapports personnalisés (c'est-à-dire un arbre de métriques). Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

Deepnote a vraiment transformé ma façon de travailler avec les données. Son interface conviviale est à la fois intuitive et visuellement attrayante, rendant agréable la navigation même dans les tâches les plus complexes. La rapidité et l'efficacité de la plateforme sont inégalées, me permettant de me concentrer sur les insights plutôt que d'attendre que les processus se terminent.

L'une des caractéristiques remarquables est la grande polyvalence des options de connectivité des données. Que vous tiriez des bases de données, des API ou du stockage en nuage, Deepnote s'intègre parfaitement à un large éventail de sources de données, offrant une flexibilité inégalée pour tout projet.

De plus, leurs fonctionnalités d'IA et de copilote sont incomparables. Ces outils non seulement améliorent la productivité, mais aussi habilitent les utilisateurs avec des suggestions intelligentes et des capacités d'automatisation qui rationalisent les flux de travail et stimulent la créativité.

En résumé, Deepnote est une puissance pour quiconque cherchant à élever son expérience d'analyse de données. C'est un outil indispensable pour les professionnels et les passionnés de données. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

Un domaine où Deepnote pourrait s'améliorer est sa flexibilité concernant la personnalisation de la position des blocs dans l'application. Actuellement, les utilisateurs ont un contrôle limité sur l'agencement des blocs pour répondre à leurs préférences de flux de travail. L'amélioration de cette fonctionnalité bénéficierait grandement aux utilisateurs en permettant un espace de travail plus personnalisé et efficace, adapté aux besoins individuels et aux exigences des projets. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

Vraiment facile de commencer et de se lancer. Beaucoup de connecteurs de base de données.

Les VMs illimitées à la taille Pro (4 vcpu, 16 Go) sont parfaites pour le travail quotidien.

L'intégration de l'IA est la meilleure parmi tous les concurrents. Nous avons testé cette intégration avec 6 concurrents et c'est de loin la meilleure. Sa compréhension de l'ensemble du code existant du notebook, des résultats et des prochaines étapes est excellente. Les autres outils de notebook ont généralement du mal avec la sortie d'une cellule précédente et vous devez être vraiment explicite et répéter le code et/ou les résultats des cellules précédentes pour travailler avec.

La fonctionnalité d'applications est excellente pour partager du contenu avec des utilisateurs non techniques. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

Il y a un concurrent qui fonctionne mieux avec Snowflake en s'intégrant directement avec Snowpark en traduisant le code Python pour s'exécuter sur l'entrepôt au lieu de sur la machine virtuelle. Si vous avez de grands ensembles de données, il est préférable de les exécuter sur l'entrepôt.

Vous pouvez simplement exécuter explicitement le code Snowpark dans le notebook, mais ce n'est pas "magique", donc cela ne le traduit pas pour vous. Pour moi, ça va. Je préfère l'exécuter sur la machine virtuelle de toute façon et savoir exactement où mon code s'exécute, mais je peux comprendre les gens qui ne veulent pas écrire tout ce code supplémentaire. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

C'est très facile à configurer, idéal pour la collaboration et peu coûteux par rapport à d'autres outils de science des données, sans parler de son caractère intuitif. Je l'utilise pour appeler des API et capturer et envoyer des données à notre outil BI, et comparé à ce que l'outil nous facturerait pour avoir Python sur leur plateforme, Deep note est pratiquement gratuit. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

Deepnote manque actuellement d'intégrations avec le stockage Azure et Google Drive, ce qui pourrait poser un problème. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

Deepnote a complètement transformé mon flux de travail en tant que data scientist. Il combine la fonctionnalité des notebooks Jupyter traditionnels avec des fonctionnalités collaboratives puissantes, en faisant un outil essentiel pour toute équipe de data science. La plateforme est incroyablement intuitive, avec une interface épurée et un support intégré pour toutes les principales bibliothèques de data science.

L'une des caractéristiques remarquables est la collaboration en temps réel – je peux travailler aux côtés de mes coéquipiers comme dans Google Docs, ce qui a considérablement augmenté notre productivité. La mise en place des projets est fluide, et Deepnote gère les configurations de back-end, nous permettant de nous concentrer entièrement sur l'exploration et l'analyse des données.

L'intégration avec diverses sources de données, des bases de données aux API, est fluide et facile à gérer, nous faisant gagner beaucoup de temps sur la configuration. L'équipe de support est également très réactive et se soucie vraiment des retours des utilisateurs, déployant fréquemment des mises à jour qui améliorent encore la plateforme.

Que vous soyez débutant ou professionnel expérimenté en data science, Deepnote élèvera vos projets. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

Honnêtement, il y a très peu de choses à ne pas aimer à propos de Deepnote ! Si je devais choisir quelque chose, ce serait formidable de voir encore plus d'options de personnalisation pour les thèmes et les préférences de mise en page. Mais même en l'état, le design et la fonctionnalité de Deepnote sont de premier ordre. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

Deepnote offre une plateforme incroyablement intuitive pour l'analyse collaborative des données, ce qui facilite le partage de projets et d'informations avec les membres de l'équipe. La fonctionnalité de collaboration en temps réel est particulièrement utile, permettant à plusieurs utilisateurs de travailler sur un notebook simultanément sans problèmes. Les capacités d'intégration avec des outils comme SQL, Python et des bibliothèques de visualisation de données le rendent polyvalent pour divers besoins en données, de l'exploration à la présentation. L'interface est également très conviviale, ce qui réduit la courbe d'apprentissage pour les nouveaux utilisateurs, qu'ils soient analystes ou chefs de produit. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

Bien que Deepnote excelle dans la collaboration, il y a quelques domaines qui pourraient être améliorés. La plateforme peut parfois être lente lorsqu'elle traite des ensembles de données très volumineux, ce qui impacte la productivité. De plus, bien qu'elle s'intègre bien avec de nombreuses sources de données, il serait bénéfique d'avoir plus d'options de personnalisation dans les aspects de visualisation des données, car les capacités actuelles peuvent sembler limitées pour des visualisations avancées. Enfin, le coût des fonctionnalités d'entreprise peut être un peu élevé, ce qui pourrait constituer un obstacle pour les petites équipes. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.