Punteggio dei prezzi

7.6

Profilo prezzi di Cloudera Data Engineering

Cloudera Data Science offre un migliore accesso ai dati Apache Hadoop con strumenti familiari e performanti che affrontano tutti gli aspetti della moderna analisi predittiva.

Punti di forza

Flussi di lavoro integrati per la scienza dei dati

CDS semplifica l'intero flusso di lavoro, dall'ingestione e preparazione dei dati all'addestramento, al test e alla distribuzione dei modelli. È costruito per gestire flussi di lavoro di apprendimento automatico end-to-end su dati aziendali in scala.

Scienza dei dati collaborativa

CDS offre strumenti che consentono ai team di collaborare efficacemente ai progetti. Grazie a funzioni quali ambienti condivisi, controllo di versione (ad esempio, Git) e notebook integrati, i data scientist possono lavorare insieme su set di dati, algoritmi e modelli. Include anche una ricca interfaccia per la gestione di notebook e pipeline.

Sviluppo e formazione di modelli di apprendimento automatico

CDS semplifica il processo di sviluppo dei modelli fornendo un facile accesso ai più diffusi framework di apprendimento automatico come TensorFlow, PyTorch, Scikit-learn e XGBoost. I data scientist possono facilmente addestrare i modelli su enormi set di dati, sfruttando le capacità di elaborazione distribuita di Cloudera.

Panoramica del prodotto

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Cloudera Data Science è una piattaforma completa per la scienza dei dati, l'apprendimento automatico e l'analisi avanzata. Costruita per funzionare perfettamente con l'infrastruttura cloud di dati aziendali di Cloudera, consente ai team di esplorare, sperimentare e distribuire modelli di apprendimento automatico su scala.

Grazie all'integrazione di strumenti e funzionalità studiati per il lavoro collaborativo di data science, Cloudera Data Science offre un ambiente efficiente sia per i data scientist che per i data engineer.

APPROFONDIMENTI

I nostri approfondimenti sui prezzi di Cloudera Data Engineering

01

Demo disponibile

02

Offre preventivi personalizzati

03

Prova gratuita

Modelli di prezzo disponibili

Quanto costa Cloudera Data Engineering?

Cloudera Data Engineering non divulga pubblicamente i prezzi sul proprio sito web, poiché i costi possono variare in base a fattori quali le dimensioni dell'azienda, i prodotti selezionati e i requisiti specifici. Per informazioni più precise e personalizzate sui prezzi, è meglio contattare Cloudera Data Engineering direttamente attraverso il suo sito web o parlare con un rappresentante di vendita.

Cosa dicono gli utenti di Cloudera Data Engineering

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Ridhim U.

Uno degli aspetti principali che non mi piacciono di Cloudera Data Engineering è la documentazione e il supporto della comunità. Ritengo che la documentazione sia molto limitata.

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Nishaant C.

Cloudera offre solide soluzioni per i big data, che consentono alle aziende di gestire e analizzare i dati in modo efficiente. La piattaforma di facile utilizzo e l'eccellente supporto consentono alle aziende di sfruttare la potenza dei dati per prendere decisioni più intelligenti e crescere.

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Nikhil T.

Può essere costoso, non è flessibile come altre soluzioni, non è conosciuto come altre soluzioni.

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Shristy S.

I lavori di Airflow in esecuzione hanno i privilegi di chi li ha creati e non di chi li ha inviati.

avatar

Suprakash M.

Può essere costoso per le organizzazioni che dispongono di grandi quantità di dati. La struttura dei prezzi per le imprese può essere elevata. Inoltre, la piattaforma non dispone di un'interfaccia per la scienza dei dati e la visualizzazione.

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Ridhim U.

Uno degli aspetti principali che non mi piacciono di Cloudera Data Engineering è la documentazione e il supporto della comunità. Ritengo che la documentazione sia molto limitata.

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Shristy S.

I lavori di Airflow in esecuzione hanno i privilegi di chi li ha creati e non di chi li ha inviati.

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Nishaant C.

Cloudera offre solide soluzioni per i big data, che consentono alle aziende di gestire e analizzare i dati in modo efficiente. La piattaforma di facile utilizzo e l'eccellente supporto consentono alle aziende di sfruttare la potenza dei dati per prendere decisioni più intelligenti e crescere.

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Suprakash M.

Può essere costoso per le organizzazioni che dispongono di grandi quantità di dati. La struttura dei prezzi per le imprese può essere elevata. Inoltre, la piattaforma non dispone di un'interfaccia per la scienza dei dati e la visualizzazione.

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Nikhil T.

Può essere costoso, non è flessibile come altre soluzioni, non è conosciuto come altre soluzioni.

Valutazione dei prezzi di Cloudera Data Engineering

Analisi dei clienti: 4.8/5

I CDS consentono alle organizzazioni di analizzare grandi insiemi di dati, costruire modelli predittivi e generare approfondimenti sul comportamento, le preferenze e le tendenze dei clienti. Questo può essere utilizzato per i sistemi di raccomandazione, la segmentazione dei clienti, la previsione di abbandono e altro ancora.

Efficienza operativa: 4,7/5

Utilizzando modelli di apprendimento automatico per automatizzare e ottimizzare i processi operativi, le organizzazioni possono aumentare l'efficienza, ridurre i costi e migliorare il processo decisionale. CDS aiuta a costruire modelli che possono essere distribuiti in produzione per casi di utilizzo operativo in tempo reale.

Scalabilità: 4.9/5

CDS è stato progettato per operazioni su larga scala, consentendo ai team di lavorare con set di dati di qualsiasi dimensione. Che si tratti di un'infrastruttura on-premise o di servizi cloud, CDS è in grado di scalare senza problemi per adattarsi alla crescita dei carichi di lavoro della scienza dei dati.

FAQ sui prezzi di Cloudera Data Engineering

In cosa si differenzia CDS dalle altre piattaforme di data science?

CDS si integra profondamente con la piattaforma di dati aziendali di Cloudera, compresi Apache Spark, Hadoop e i data lake, consentendo una gestione dei dati senza soluzione di continuità, analisi avanzate e formazione di modelli su larga scala. Include inoltre funzionalità integrate di governance, sicurezza e collaborazione per i team aziendali.

Posso utilizzare CDS sia per il cloud che per le implementazioni on-premise?

Sì, Cloudera Data Science supporta sia le implementazioni basate su cloud che quelle on-premise, offrendo flessibilità per gli ambienti cloud ibridi e una perfetta integrazione con Cloudera Data Platform (CDP).

Quali sono i framework di apprendimento automatico supportati?

CDS supporta i framework di apprendimento automatico più diffusi, come TensorFlow, PyTorch, Scikit-learn, XGBoost e altri, consentendo ai data scientist di sfruttare gli strumenti con cui si trovano più a loro agio.

Posso collaborare con il mio team utilizzando CDS?

Sì, CDS offre strumenti di collaborazione come ambienti condivisi, taccuini Jupyter e controllo di versione (Git), che aiutano i data scientist a lavorare insieme sui progetti, a condividere le intuizioni e a tenere traccia delle modifiche.