MageAI - Preisgestaltung, Anwendungsbeispiele, Informationen

March 23

Mage ist eine KI-Plattform, mit der Sie Datenpipelines mühelos erstellen und verwalten können. Mage nutzt KI und Deep Learning, um Daten aus verschiedenen Quellen zu integrieren und zu synchronisieren, Daten mit Python, SQL oder R zu transformieren und Tausende von Pipelines zu überwachen und zu orchestrieren. Die Produkte von Mage werden von Dateningenieuren, Analysten, Wissenschaftlern und Entwicklern auf der ganzen Welt genutzt.

Preismodell:

Freemium

Tags:

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MageAI - Preisgestaltung, Anwendungsbeispiele, Informationen

MageAI Features

Einfache Erfahrung für Entwickler: Beginnen Sie die Entwicklung lokal mit einem einzigen Befehl oder starten Sie eine Entwicklungsumgebung in Ihrer Cloud mit Terraform. Schreiben Sie Code in Python, SQL oder R in der gleichen Datenpipeline für ultimative Flexibilität. Jeder Schritt in Ihrer Pipeline ist eine eigenständige Datei, die modularen Code enthält, der wiederverwendbar und mit Datenvalidierungen testbar ist.
Interaktiver Code: Mit einer interaktiven Notebook-Benutzeroberfläche können Sie die Ergebnisse der Codeausgabe sofort sehen. Jeder Codeblock in Ihrer Pipeline erzeugt Daten, die versioniert, partitioniert und für die zukünftige Verwendung katalogisiert werden können.
Schnelle Bereitstellung: Stellen Sie Mage mit nur 2 Befehlen auf AWS, GCP, Azure oder DigitalOcean bereit, indem Sie gepflegte Terraform-Vorlagen verwenden. Transformieren Sie sehr große Datensätze direkt in Ihrem Data Warehouse oder durch eine native Integration mit Spark.
Voll funktionsfähige Beobachtbarkeit: Operationalisieren Sie Ihre Pipelines mit integrierter Überwachung, Alarmierung und Beobachtbarkeit über eine intuitive Benutzeroberfläche.

Für wen ist MageAI am besten geeignet

Dateningenieure: Mage ist ein Open-Source-Datenpipeline-Tool, das Dateningenieuren hilft, Daten aus verschiedenen Quellen wie APIs, Datenbanken, Dateien und Webhooks zu integrieren und zu synchronisieren.
Datenanalysten: Mage unterstützt Datenanalysten bei der Umwandlung von Daten mithilfe von Python, SQL oder R in derselben Datenpipeline und bietet so höchste Flexibilität. Datenanalysten können auch die interaktive Notebook-Benutzeroberfläche von Mage verwenden, um die Ergebnisse der Codeausgabe zu sehen und Daten für die zukünftige Verwendung zu katalogisieren.
Datenwissenschaftler: Mage ermöglicht es Datenwissenschaftlern, Modelle mithilfe von KI und Deep Learning zu erstellen und zu verbessern. Datenwissenschaftler können über die Plattform von Mage auch Modelle bereitstellen und integrieren.
Entwickler: Mage ermöglicht Entwicklern die Bereitstellung auf AWS, GCP, Azure oder DigitalOcean mit nur 2 Befehlen unter Verwendung gepflegter Terraform-Vorlagen. Mit der intuitiven Benutzeroberfläche von Mage können Entwickler außerdem Tausende von Pipelines überwachen und orchestrieren, ohne den Schlaf zu verlieren.