Avaliações e Detalhes do Produto 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. Análise coletada por e hospedada no 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. Análise coletada por e hospedada no 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. Análise coletada por e hospedada no 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. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Como estudante universitário que estava usando o Deepnote enquanto trabalhava em um projeto de visualização de dados em equipe, adorei como a interface tornou a colaboração perfeita. A edição multiusuário em tempo real foi um divisor de águas para nós, o que nos permitiu trabalhar facilmente em diferentes partes do código remotamente. Como estávamos em grupo, ter a capacidade de organizar nosso trabalho em nossos cadernos estruturados foi extremamente útil e manteve todos os vários componentes organizados. Achei o recurso de comentários particularmente útil para compartilhar feedback ao longo do projeto, o que realmente ajudou a melhorar nossa eficiência como equipe. No geral, achei o Deepnote extremamente intuitivo como plataforma e definitivamente continuarei a usá-lo em projetos futuros. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Embora eu tenha achado quase todos os aspectos do Deepnote perfeitos, uma coisa que experimentei foi a lentidão ou o longo tempo de carregamento para projetos maiores. Dada a natureza do nosso projeto de último ano e o tamanho dos conjuntos de dados com os quais estávamos trabalhando, às vezes demorava mais do que o esperado para carregar os projetos. Não foi um fator decisivo, mas nos atrasou ocasionalmente durante os momentos de pressão. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Anteriormente usei Jupyter Notebook e PyCharm. Gostaria de dizer que o Deepnote é mais conveniente, você cria uma célula de Python ou SQL em questão de segundos. Fazer novas integrações também é, na maioria das vezes, muito fácil. A interface é muito direta e amigável, tudo o que é frequentemente necessário no trabalho diário está à mão (esquemas de tabelas, cronogramas para seu script, integrações, etc.). Análise coletada por e hospedada no G2.com.

A única desvantagem real que vejo é que às vezes o Deepnote para de funcionar ou funciona muito lentamente. Isso pode atrapalhar seu trabalho, mas na verdade gostaria de dizer que tais coisas acontecem não mais do que 2 vezes por mês, além disso, na maioria dos casos é corrigido rapidamente, então não perdi nenhum prazo na minha rotina diária. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Tenho usado o Deepnote há mais de um ano e estou super satisfeito com ele. É fácil conectar ao nosso data warehouse e executar nossa primeira linha de código. O Deepnote AI torna a exploração de dados muito mais rápida, somos usuários avançados da função App. Várias aplicações são usadas em toda a organização. O agendamento de notebooks também é extremamente útil para nós com a integração do Deepnote ao Slack e Notion. Conseguimos criar um relatório totalmente automatizado para nossos stakeholders. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Embora amemos o produto, há algumas áreas onde a equipe poderia fazer algumas melhorias. Deppnote executa nosso código em suas próprias máquinas, não usando nossas fontes AWS, então às vezes as consultas são executadas mais lentamente do que o usual. Eu realmente gostaria de ver um recurso de canvas para que pudéssemos criar relatórios personalizados (ou seja, uma Árvore de Métricas). Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Deepnote realmente transformou a maneira como trabalho com dados. Sua interface amigável é tanto intuitiva quanto visualmente atraente, tornando um prazer navegar até mesmo nas tarefas mais complexas. A velocidade e eficiência da plataforma são incomparáveis, permitindo que eu me concentre em insights em vez de esperar que os processos sejam concluídos.

Uma das características de destaque é a pura versatilidade nas opções de conectividade de dados. Seja extraindo de bancos de dados, APIs ou armazenamento em nuvem, o Deepnote se integra perfeitamente com uma ampla gama de fontes de dados, proporcionando flexibilidade incomparável para qualquer projeto.

Além disso, suas funcionalidades de IA e copiloto são incomparáveis. Essas ferramentas não apenas aumentam a produtividade, mas também capacitam os usuários com sugestões inteligentes e capacidades de automação que simplificam os fluxos de trabalho e aumentam a criatividade.

Em resumo, o Deepnote é uma potência para quem busca elevar sua experiência de análise de dados. É uma ferramenta indispensável para profissionais e entusiastas de dados. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Uma área onde o Deepnote poderia melhorar é na sua flexibilidade em relação à personalização do posicionamento de blocos dentro do aplicativo. Atualmente, os usuários têm controle limitado sobre a organização dos blocos para atender às suas preferências de fluxo de trabalho. Melhorar esse recurso beneficiaria muito os usuários, permitindo um espaço de trabalho mais personalizado e eficiente, adaptado às necessidades individuais e aos requisitos do projeto. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Realmente fácil de começar e simplesmente mergulhar e ir. Muitos conectores de banco de dados.

As VMs ilimitadas no tamanho Pro (4 vcpu, 16 GB) são perfeitas para o trabalho diário.

A integração de IA é a melhor entre todos os concorrentes. Testamos essa integração em 6 concorrentes e esta é de longe a melhor. Sua consciência de toda a base de código existente do notebook, resultados e próximos passos é excelente. Outras ferramentas de notebook geralmente têm dificuldades com a saída de uma célula anterior e você precisa ser realmente explícito e repetir o código e/ou resultados de células anteriores para funcionar.

O recurso de aplicativos é ótimo para compartilhar conteúdo com usuários não técnicos. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Há um concorrente que funciona melhor com o Snowflake ao integrar-se diretamente com o Snowpark, traduzindo o código Python para ser executado no armazém em vez de na VM. Se você tiver grandes conjuntos de dados, é melhor executá-los no armazém.

Você pode simplesmente executar explicitamente o código Snowpark no notebook, mas não é "mágico", então não o traduz automaticamente para você. Para mim, isso está bem. Eu prefiro executá-lo na VM de qualquer maneira e saber exatamente onde meu código está sendo executado, mas posso entender pessoas que não querem escrever todo esse código extra. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

É muito fácil de configurar, ótimo para colaboração e barato quando comparado a outras ferramentas de ciência de dados, sem mencionar que é intuitivo. Eu o uso para chamar APIs e capturar e enviar dados para nossa ferramenta de BI, e comparado ao que a ferramenta nos cobraria para ter Python em sua plataforma, o Deepnote é praticamente gratuito. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Deepnote está sem integrações com o armazenamento Azure e Google Drive no momento, então isso pode ser um problema. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Deepnote transformou completamente meu fluxo de trabalho como cientista de dados. Ele combina a funcionalidade dos tradicionais notebooks Jupyter com recursos colaborativos poderosos, tornando-se uma ferramenta essencial para qualquer equipe de ciência de dados. A plataforma é incrivelmente intuitiva, com uma interface limpa e suporte integrado para todas as principais bibliotecas de ciência de dados.

Um dos recursos de destaque é a colaboração em tempo real – posso trabalhar ao lado dos meus colegas de equipe como no Google Docs, o que aumentou significativamente nossa produtividade. Configurar projetos é tranquilo, e o Deepnote lida com as configurações de back-end, para que possamos nos concentrar inteiramente na exploração e análise de dados.

A integração com várias fontes de dados, de bancos de dados a APIs, é suave e fácil de gerenciar, economizando muito tempo na configuração. A equipe de suporte também é altamente responsiva e realmente se importa com o feedback dos usuários, frequentemente lançando atualizações que tornam a plataforma ainda melhor.

Seja você um iniciante ou um profissional experiente em dados, o Deepnote elevará seus projetos. Recomendo altamente para quem procura um ambiente de ciência de dados confiável, eficiente e colaborativo! Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Honestamente, há muito pouco para não gostar do Deepnote! Se eu tivesse que escolher algo, seria ótimo ver ainda mais opções de personalização para temas e preferências de layout. Mas, mesmo como está, o design e a funcionalidade do Deepnote são de primeira linha. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Deepnote oferece uma plataforma incrivelmente intuitiva para análise de dados colaborativa, facilitando o compartilhamento de projetos e insights com membros da equipe. O recurso de colaboração em tempo real é particularmente útil, permitindo que vários usuários trabalhem em um notebook simultaneamente sem problemas. As capacidades de integração com ferramentas como SQL, Python e bibliotecas de visualização de dados tornam-no versátil para várias necessidades de dados, desde a exploração até a apresentação. A interface também é muito amigável, o que reduz a curva de aprendizado para novos usuários, sejam eles analistas ou gerentes de produto. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Embora o Deepnote se destaque na colaboração, há algumas áreas que poderiam ser melhoradas. A plataforma pode ser ocasionalmente lenta ao lidar com conjuntos de dados muito grandes, o que impacta a produtividade. Além disso, embora se integre bem com muitas fontes de dados, seria benéfico ter mais opções de personalização nos aspectos de visualização de dados, já que as capacidades atuais podem parecer limitadas para visualizações avançadas. Por último, o custo para recursos empresariais pode ser um pouco elevado, o que pode ser uma barreira para equipes menores. Análise coletada por e hospedada no G2.com.