Puntuación de los precios

Perfil de precios de Cloudera Data Engineering

Cloudera Data Science proporciona un mejor acceso a los datos de Apache Hadoop con herramientas familiares y eficaces que abordan todos los aspectos del análisis predictivo moderno.

Ubicación de la sede central

Boulder, Colorado, EEUU.

Categoría:

Puntos clave

Flujos de trabajo integrados de Ciencia de Datos

CDS agiliza todo el flujo de trabajo, desde la ingestión y preparación de los datos hasta el entrenamiento, las pruebas y el despliegue de los modelos. Está diseñado para gestionar flujos de trabajo de aprendizaje automático de extremo a extremo sobre datos empresariales a escala.

Ciencia de datos colaborativa

CDS ofrece herramientas para que los equipos colaboren eficazmente en los proyectos. Con funciones como los entornos compartidos, el control de versiones (por ejemplo, Git) y los cuadernos integrados, los científicos de datos pueden trabajar juntos en conjuntos de datos, algoritmos y modelos. También incluye una rica interfaz para gestionar cuadernos y pipelines.

Desarrollo y entrenamiento de modelos de aprendizaje automático

CDS simplifica el proceso de desarrollo de modelos proporcionando un fácil acceso a los marcos de aprendizaje automático más populares, como TensorFlow, PyTorch, Scikit-learn y XGBoost. Los científicos de datos pueden entrenar fácilmente modelos en conjuntos de datos masivos, aprovechando las capacidades de procesamiento distribuido de Cloudera.

Resumen del producto

Cloudera Data Science es una plataforma integral para la ciencia de datos, el aprendizaje automático y la analítica avanzada. Diseñada para funcionar a la perfección con la infraestructura de nube de datos empresariales de Cloudera, permite a los equipos explorar, experimentar y desplegar modelos de aprendizaje automático a escala.

Con su integración de herramientas y funciones adaptadas al trabajo colaborativo de la ciencia de datos, Cloudera Data Science proporciona un entorno eficaz tanto para los científicos de datos como para los ingenieros de datos.

INSIGHTS

Nuestra opinión sobre los precios de Cloudera Data Engineering

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Ofrece presupuestos personalizados

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Modelos de precios disponibles

¿Cuánto cuesta Cloudera Data Engineering?

Cloudera Data Engineering no hace públicos sus precios en su sitio web, ya que los costes pueden variar en función de factores como el tamaño de la empresa, los productos seleccionados y los requisitos específicos. Para obtener la información de precios más precisa y personalizada, lo mejor es ponerse en contacto con Cloudera Data Engineering directamente a través de su sitio web o hablar con un representante de ventas.

Qué opinan los usuarios sobre los precios de Cloudera Data Engineering

Ridhim U.

Una de las principales cosas que no me gustan de Cloudera Data Engineering es su documentación y el apoyo de la comunidad. Creo que la documentación es muy limitada.

Nishaant C.

Cloudera ofrece sólidas soluciones de big data, que permiten a las empresas una gestión y análisis eficaces de los datos. Su plataforma fácil de usar y su excelente soporte permiten a las organizaciones aprovechar el poder de los datos para tomar decisiones más inteligentes y crecer.

Nikhil T.

Puede ser caro, No es tan flexible como otras soluciones, No es tan conocido como otras soluciones.

Shristy S.

Airflow jobs on running los privilegios aplicados en estos trabajos son de los que lo crearon no de los que enviaron el trabajo.

Suprakash M.

Puede ser costoso para las organizaciones que tienen una gran cantidad de datos. La estructura de precios para las empresas puede ser elevada. Además, la plataforma carece de interfaz de ciencia de datos y visualización.

Ridhim U.

Una de las principales cosas que no me gustan de Cloudera Data Engineering es su documentación y el apoyo de la comunidad. Creo que la documentación es muy limitada.

Shristy S.

Airflow jobs on running los privilegios aplicados en estos trabajos son de los que lo crearon no de los que enviaron el trabajo.

Nishaant C.

Suprakash M.

Nikhil T.

Puede ser caro, No es tan flexible como otras soluciones, No es tan conocido como otras soluciones.

Valoración de Cloudera Data Engineering

Análisis de los clientes: 4.8/5

El CDS permite a las organizaciones analizar grandes conjuntos de datos, crear modelos predictivos y generar información sobre el comportamiento, las preferencias y las tendencias de los clientes. Esto puede utilizarse para sistemas de recomendación, segmentación de clientes, predicción de bajas, etc.

Eficacia operativa: 4,7/5

Utilizando modelos de aprendizaje automático para automatizar y optimizar los procesos operativos, las organizaciones pueden aumentar la eficacia, reducir los costes y mejorar la toma de decisiones. CDS ayuda a construir modelos que pueden desplegarse en producción para casos de uso operativo en tiempo real.

Escalabilidad: 4,9/5

CDS está diseñado para operaciones a gran escala, permitiendo a los equipos trabajar con conjuntos de datos de cualquier tamaño. Tanto si utilizas una infraestructura local como si aprovechas los servicios en la nube, CDS se adapta sin problemas a las crecientes cargas de trabajo de la ciencia de datos.

Preguntas frecuentes sobre los precios de Cloudera Data Engineering

¿En qué se diferencia CDS de otras plataformas de ciencia de datos?

CDS se integra profundamente con la plataforma de datos empresariales de Cloudera, incluidos Apache Spark, Hadoop y lagos de datos, lo que permite una gestión de datos sin fisuras, análisis avanzados y formación de modelos a gran escala. También incluye funciones integradas de gobernanza, seguridad y colaboración para equipos empresariales.

¿Puedo utilizar CDS tanto para la nube como para las instalaciones locales?

Sí, Cloudera Data Science admite implementaciones tanto en la nube como in situ, proporcionando flexibilidad para entornos de nube híbrida e integración perfecta con Cloudera Data Platform (CDP).

¿Qué marcos de aprendizaje automático son compatibles?

CDS es compatible con marcos populares de aprendizaje automático como TensorFlow, PyTorch, Scikit-learn, XGBoost y otros, lo que permite a los científicos de datos aprovechar las herramientas con las que se sienten más cómodos.

¿Puedo colaborar con mi equipo utilizando CDS?

Sí, CDS ofrece herramientas de colaboración como entornos compartidos, cuadernos Jupyter y control de versiones (Git), que ayudan a los científicos de datos a trabajar juntos en proyectos, compartir ideas y hacer un seguimiento de los cambios.