Avaliações e Detalhes do Produto Deepnote

Eu realmente gosto de usar o Deepnote com minha equipe. Gosto de como posso trabalhar em diferentes cadernos e controlar facilmente o acesso — por exemplo, dando a certos membros da equipe a capacidade de ver os resultados sem tocar ou ver o código. A capacidade de copiar e compartilhar um link para um bloco específico é incrivelmente útil, e a organização geral torna a colaboração perfeita. Mesmo que eu não seja um especialista em programação, o Deepnote parece muito intuitivo e fácil de usar, o que torna o trabalho com dados muito mais fácil. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Até agora, não encontrei nada que atrapalhe significativamente meu trabalho — atende muito bem às minhas necessidades. No entanto, às vezes o desempenho diminui com conjuntos de dados muito grandes, mas definitivamente não é um problema frequente para mim. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Usamos o Deepnote para ciência de dados em nossa empresa, e tem sido uma ótima experiência. É fácil e intuitivo de usar, e a UX é limpa e bem projetada. Eu também gosto muito do esquema de cores. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Cadernos maiores podem ocasionalmente ser lentos para processar. Mesmo assim, isso não causou um problema significativo para nossas operações diárias. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

A combinação de blocos SQL e código Python é muito fluida e fácil de usar. Acredito que a experiência do usuário, no geral, foi muito boa. Foi fácil para mim pegar o jeito depois de apenas uma hora de uso e exploração. Além disso, é muito fácil integrar diferentes plataformas, como Snowflake e OpenAI, para usar em meus projetos. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

a IA do deepnote nem sempre é muito útil, às vezes eu forneceria informações explícitas, por exemplo, para não alterar uma parte específica do código, mas ela não leria o prompt e o alteraria de qualquer maneira. também tem problemas às vezes para ler o notebook inteiro, mas consegue entender um bloco. eu gostaria de uma maneira mais fácil para que blocos de dependência fossem uma coisa onde poderia haver um fluxo tipo diagrama de fluxo de cima para baixo, onde não precisasse acionar todos os blocos criados. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Deepnote é muito intuitivo e fácil de começar a usar, o que tornou o processo de integração tranquilo. É excelente para conduzir análises colaborativamente e chegar a conclusões em conjunto. Com o tempo, a IA começa a entender minhas hipóteses e a estrutura do banco de dados, o que leva a sugestões cada vez mais relevantes e perspicazes. É um companheiro poderoso para análise exploratória e tomada de decisões. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

No início, é necessário fornecer explicações mais detalhadas das suas hipóteses e de como o conjunto de dados funciona antes que a IA possa oferecer sugestões úteis. Os prompts precisam ser muito específicos—por exemplo, em vez de dizer "use a tabela acima para criar um gráfico de dispersão", você precisa referenciar o nome exato da tabela. Às vezes, a IA congela e fica rodando indefinidamente, exigindo que eu reinicie o notebook. Também acho difícil me manter organizado quando muitos gráficos são gerados, pois preciso rolar muito para encontrar o que estou procurando. Seria muito útil ter um espaço dedicado para organizar a análise em um documento que combine explicações escritas com os gráficos correspondentes. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Quando eu estava procurando implantar aplicativos e painéis em Python para um curso, descobri que havia poucas soluções fáceis para os alunos implantarem e compartilharem. Os aplicativos e visualizações de dataframes do Deepnote são realmente interessantes e fáceis de implantar. Eu também gosto muito da integração com o GitHub, que facilita o compartilhamento de um projeto, em vez de um único notebook. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Os ambientes são muito opinativos e às vezes entram em conflito com projetos que desenvolvi em outros lugares. Estou vendo um desenvolvimento muito rápido neste espaço -- especialmente, com o novo suporte do VSCode. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Temos usado o Deepnote há um bom tempo, e minha funcionalidade favorita é a capacidade de compartilhar rapidamente e facilmente código e visualizações com colegas. Isso é realmente importante para nós, pois usamos o Deepnote para todas as nossas análises mais profundas de testes A/B, então poder compartilhar resultados dentro da equipe de análise e também com as equipes de produto é super importante. As recentes funcionalidades habilitadas por IA são um ótimo complemento, embora eu ainda não as tenha explorado completamente. Também adoro poder carregar dados de várias fontes e combiná-los em meus notebooks. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Uma coisa que poderia ser melhorada no Deepnote é a capacidade de encontrar e armazenar cadernos em projetos de forma mais fácil. Com muitos analistas e cientistas usando o Deepnote, nossa estrutura de pastas ficou bastante bagunçada, especialmente porque não temos convenções de nomenclatura fortes para os arquivos. Temos muitos "Projetos Sem Título" espalhados - alguma automação para ajudar a organizar e arrumar isso seria uma ótima adição a uma ferramenta forte. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Deepnote tem uma interface simples e discreta que mantém os botões fora do caminho, permitindo que você se concentre na codificação. Os recursos de colaboração em tempo real são excepcionais, facilitando que várias pessoas codifiquem juntas simultaneamente. A principal razão pela qual eu prefiro o Deepnote é que ele fornece um espaço baseado em nuvem para todo o meu trabalho de ciência de dados, tornando conveniente armazenar, compartilhar e gerenciar até mesmo arquivos grandes.

A equipe do Deepnote presta muita atenção à conveniência do usuário. Por exemplo, após usar o pip para instalar um pacote, o Deepnote sugere automaticamente adicioná-lo ao requirements.txt. Então, sempre que você reiniciar a máquina, ele instalará automaticamente esse pacote para você. Esses pequenos detalhes economizam muito tempo e esforço mental. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Eu acho que as duas principais desvantagens do Deepnote são seu desempenho lento e a necessidade constante de uma conexão com a internet. Frequentemente experimento lentidão, especialmente ao colaborar com outros ou trabalhar em projetos grandes e complexos. Essa lentidão interrompe meu fluxo de trabalho e tira as forças colaborativas que me atraíram para o Deepnote em primeiro lugar. Além disso, como o Deepnote opera inteiramente na nuvem, preciso ficar conectado à internet o tempo todo. Se minha conexão com a internet cair, perco imediatamente o acesso aos meus projetos e dados—ao contrário de quando uso ferramentas locais como Jupyter Notebooks, que me permitem trabalhar offline. Essas limitações às vezes interrompem minha produtividade e tornam o Deepnote menos adequado para mim quando preciso de feedback instantâneo ou da flexibilidade para trabalhar sem uma conexão com a internet. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Vindo do Jupyter Notebook, achei o Deepnote muito mais conveniente para pesquisa de várias maneiras. Foi a primeira vez que fiz pesquisa em uma plataforma totalmente baseada na web, e fiquei muito impressionado—parecia muito superior ao Colab. O gerenciamento de arquivos e a experiência geral se destacaram como particularmente impressionantes. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Quando comparado ao Cursor, os recursos de IA parecem muito fracos. A falta de um modo semelhante a um agente torna o fluxo de trabalho significativamente menos conveniente. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Eu realmente gostei de usar a plataforma, especialmente a IA integrada. Achei as sugestões que ela fornece para continuar as análises muito relevantes e úteis, particularmente ao lidar com cenários ambíguos. Outro aspecto que aprecio é que, quando a IA não chega a uma resposta satisfatória, ela faz outra tentativa em vez de parar. Além disso, valorizo o recurso de auto-completar para codificação, pois acelera significativamente o fluxo de trabalho. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Um ponto que acredito que poderia ser melhorado é a necessidade de executar o código novamente com frequência porque as tabelas não são mais salvas. Parece que o tempo antes de expirarem é muito curto. Outra melhoria seria a adição de uma opção de tabela dinâmica nas funcionalidades de gráficos disponíveis. Por último, ter uma funcionalidade para ocultar células de código que não precisamos mais editar tornaria o espaço de trabalho muito mais limpo e fácil de navegar. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

O Deepnote é ótimo porque permite que várias pessoas trabalhem no mesmo notebook ao mesmo tempo, assim como o Google Docs. Ele se conecta facilmente a ferramentas como BigQuery, Google Sheets e outros bancos de dados sem configuração complicada. Como ele roda na nuvem, não há necessidade de instalar nada—seu trabalho está sempre salvo e acessível em qualquer lugar. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Às vezes, o Deepnote pode ser mais lento para carregar ou executar cálculos pesados em comparação com notebooks locais. Ele também requer uma conexão de internet estável, já que é totalmente baseado na nuvem. Por fim, embora seja ótimo para colaboração, alguns usuários avançados podem achá-lo menos flexível do que usar o Jupyter puro em seu próprio ambiente. Análise coletada por e hospedada no G2.com.