Avis et détails du produit de Google Cloud Datalab

Datalab est livré avec un ensemble riche de bibliothèques et de packages préinstallés couramment utilisés dans l'analyse de données, tels que TensorFlow, pandas, NumPy et matplotlib. Cela permet de gagner du temps et des efforts dans la configuration de l'environnement et l'installation des dépendances. Collaboration et partage : Datalab prend en charge le travail collaboratif, permettant à plusieurs utilisateurs de travailler sur le même notebook simultanément. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

Support limité des langages de programmation Datalab prend principalement en charge Python et SQL pour l'analyse de données. Si vous préférez travailler avec d'autres langages de programmation, tels que R ou Julia, vous pouvez trouver les options de langage limitées. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

Intégration transparente avec Google Cloud Platform (GCP) : Datalab s'intègre avec d'autres services GCP comme BigQuery, Cloud Storage et Dataflow, ce qui facilite le travail avec les données stockées dans le cloud. L'interface de notebook Jupyter de Datalab est facile à utiliser et permet aux utilisateurs de collaborer sur des projets d'analyse de données. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

Étant donné que Datalab est conçu pour fonctionner avec Google Cloud Platform, il peut ne pas être la meilleure option pour les utilisateurs qui n'utilisent pas déjà GCP ou qui souhaitent travailler avec des données stockées sur d'autres plateformes. Bien que Datalab lui-même soit gratuit, les utilisateurs devront payer pour d'autres services GCP comme BigQuery ou Cloud Storage pour l'utiliser efficacement. Selon la taille de vos données et la complexité de votre analyse, les coûts peuvent augmenter rapidement. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

Environnement intégré : L'un des principaux avantages de Google Cloud Datalab est son intégration transparente avec l'écosystème Google Cloud. En tant que solution basée sur le cloud, Datalab offre un environnement unifié pour l'exploration des données, combinant des outils comme Jupyter Notebooks, BigQuery et Cloud Storage. Cette intégration simplifie le processus d'accès, d'analyse et de visualisation des données, facilitant ainsi l'extraction d'informations à partir de grands ensembles de données. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

Évolutivité limitée : Bien que Google Cloud Datalab soit adapté à l'analyse exploratoire de données et aux projets de petite envergure, il peut rencontrer des limitations lorsqu'il s'agit de grands ensembles de données ou de tâches nécessitant une intensité computationnelle élevée. Étant donné que Datalab fonctionne sur des machines virtuelles, il peut y avoir des goulots d'étranglement en termes de performance lors du traitement de données volumineuses ou d'algorithmes d'apprentissage automatique complexes. Dans de tels cas, l'utilisation d'autres services Google Cloud comme BigQuery ou Dataflow pourrait être nécessaire pour améliorer l'évolutivité et la performance. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

Il est facile à utiliser et le laboratoire de données contient plus d'authentification, il pourrait être plus sécurisé pour accéder. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

Il a un tableau de bord qui est difficile d'accès. Doit être convivial. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

Je suis un débutant en GCD car je viens de commencer à apprendre la science des données et j'aimerais une plateforme qui fonctionne mieux pour un débutant. Il prend en charge un volume de données énorme pour la visualisation des données sans aucun tracas et ainsi je peux faire le travail sans aucun stress. La principale chose que j'aime à propos de GCD est qu'il prend en charge divers langages de programmation. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

Le prix serait légèrement inférieur à l'actuel car il n'est pas très abordable pour une petite startup. Comparé à Looker avec Gcd, je recommanderais Looker car il possède de nombreuses fonctionnalités récentes pour un data scientist. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

Il fournit des interfaces avec tous les principaux frameworks de python comme tensorflow, pytorch. Vous pouvez créer vos notebooks et interagir avec les données et effectuer toutes sortes de tâches d'apprentissage automatique dessus. Une autre chose puissante est qu'il s'intègre bien avec les VMs de Google. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

L'un des principaux inconvénients que j'ai ressentis avec Google Datalab est qu'il est parfois très instable avec les paramètres VPN. Cela fait que le noyau du notebook se déconnecte et il faut se reconnecter au noyau à nouveau. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

GCD est une solution de laboratoire de données puissante et relativement intuitive. Google le met à jour et y ajoute constamment de nouvelles fonctionnalités. En l'utilisant, vous serez toujours à la pointe de la technologie. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

Certains outils pour utilisateurs avancés de laboratoires de données peuvent être difficiles à trouver à l'occasion. Enfouis dans des menus ou des bibliothèques de fonctionnalités supplémentaires, ce qui entraîne une certaine courbe d'apprentissage quant à la manière dont Google fournit l'accès aux fonctionnalités moins utilisées. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

Google Data Lab a une intégration avec des langages populaires comme JS, BigQuery et il peut être intégré avec Jupyter Notebook et Python qui peuvent être utilisés pour l'analyse statistique. C'est le meilleur outil pour le traitement des données et le stockage dans le Cloud. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

Cela nécessite plus d'efforts pour apprendre Google Datalab et ses fonctionnalités, cela peut être complexe pour les débutants qui ont peu ou pas d'expérience en ML et Cloud. Et parfois, tous les logiciels de Google Datalab ne sont pas mis à jour. Avis collecté par et hébergé sur 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. Avis collecté par et hébergé sur 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. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

Le notebook Jupyter sur le cloud m'aide à exécuter divers codes sans me soucier de l'évolutivité et du volume de données. Il prend en charge de grands volumes de données sans aucun problème. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

Ne prend pas en charge le langage R. Bien que la plupart de mes pipelines soient en python, le support pour R est restreint. Cela restreint divers problèmes qui pourraient être résolus en utilisant R. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.