
Together Open Data ScientistAçık kaynaklı ReAct agent Python kodlarını çalıştırarak veri keşfetmek, modeller inşa etmek ve analiz raporları oluşturmak için tasarlanmıştır.
Genel Bakış
Temel özellikler
- ReAct düşünme ve eylem dairesel döngüsü
- İki yürütme modu: yerel Docker veya Together Code Interpreter bulut
- Analiz için otomatik veri dizini yükleme
- Markdown rapor oluşturma --write-report ile
- Yönlendirilebilir model ve maksimum düşünceler sayacı
- Hata ve izlemesi için otomatik rapor ve trace oluşturma CLI ve Python API ile
- Komut satırı arayüzü ve programatik Python API
Fiyatlar
- Model
- Free
- Kategori
- AI Veri Analistleri
- Puan
- 4.3 / 5 (4)
Kullanım senaryoları
Otomatize Edilmiş Veri Keşifleri
Yeni bir veri setini çalıştırmak için ReAct agentini kullanın. Python ve ayrıntılı bulguları içeren bir rapor alır.
Model Oluştirma Yardımı
Verinin üzerine kullanmak için agenti prototipleme ve makin öğrenme modelleri oluşturun. Hem yerel hem de bulut ortamlarından karar verirsiniz.
Analiz Raporlama
Veri setinden elde ettiğiniz çıkarımlar ve model sonuçlarına ait detaylı metin raporları oluşturmak için kullanın.
Yerel veya Bulut Python Çalışmaları
Hedefinize bağlı olarak Python tabanlı veri bilimi görevlerini çalıştırın - yerel makine veya bulut ortamları.
Artılar ve eksiler
Artılar
- Açık kaynaklı ve kendini Barındırma
- Gerçek Python kodunu Docker ya da TCI ile bulut üzerinden çalıştırabilme
- Model-agnostik, alt yüklü LLM ve işleme sirküleri ayarlanabilir
- CLI ve Python API, plus otomatik rapor ve izlemesi
Eksiler
- Hesaplanamayan hatalar içerebilecek AI'ye dayalı kodlar içerir. Dolayısıyla üretim kararlara uygun değildir.
- İlgili insan incelemesi gerekli; dolayısıyla üretim kararlarına elverişli değildir.
- Docker modu oturum izolasyonu ve güvenlik sınırlamaları içerir.
- Bulut yürütmesi için Together AI API anahtarı gereklidir.
Savaş rekoru
Pantheon’da 6 savaş.
Last 5 battles
- #6
AI Data Analysts Showdown — July 8, 2026
Jul 8, 2026 · #6 of 9
- #3
AI Data Analysts Showdown — March 20, 2026
Mar 20, 2026 · #3 of 9
- #2
AI Data Analysts Showdown — December 26, 2025
Dec 26, 2025 · #2 of 6
- #1
AI Data Analysts Showdown — December 18, 2025
Dec 18, 2025 · #1 of 4
- #5
AI Data Analysts Showdown — April 5, 2024
Apr 5, 2024 · #5 of 9
İncelemeler
4 puandan ortalama.
İnceleme bırakmak için giriş yap.
Solid for our team
We rolled this out across the team last quarter and the value for money is strong. The integrations fits neatly into how we already work, and the automation removed a step we used to do by hand. A few rough edges remain, which is the main caveat, but it has held up under daily use.
Years in this space
I've evaluated a lot of these over the years. What stands out here is the API — handled better than most — and it is genuinely easy to set up. A few rough edges remain is my one real gripe. Worth the time if this is your use case.
Use it every day
Honestly didn't expect to like it this much. The API is exactly what I needed, and it saves real time. I do wish the docs could be deeper, but I reach for it almost every day now and it just clicks.
Does the job
Pretty happy overall. The core workflow just works and support is responsive. The docs could be deeper can be annoying, but no dealbreakers — I'd recommend it to a friend without hesitating.
Sorular
What output does the tool generate and how can I retrieve it?
After analysis, the agent can generate a markdown report using the `--write-report` flag, and it also produces a trace of the reasoning steps. Both the report and trace are saved to your working directory, making it easy to review the results and the code that was executed.
Asked by Julia Steiner · Aug 21, 2025
Can I customize the language model or limit the reasoning steps?
Yes. The agent is model‑agnostic; you can specify any compatible LLM for the reasoning part and set a maximum number of ReAct iterations, allowing you to control how many reasoning‑and‑acting cycles the agent performs on a task.
Asked by Sami Virtanen · Aug 6, 2025
What are the requirements for using the cloud (TCI) execution mode?
To use the "tci" mode you need a valid Together AI API key, which authenticates requests to the Together Code Interpreter service. The service runs your code in a managed cloud sandbox, so no local Docker installation is required.
Asked by Ines Fernandes · Jul 23, 2025
How does the execution mode choice affect where my Python code runs?
Together Open Data Scientist offers two modes: "internal" runs the generated Python inside a local Docker container for single‑user development, while "tci" sends the code to Together Code Interpreter, a cloud sandbox accessed via the Together AI API. Choose Docker for full local control; choose TCI for cloud execution without local Docker setup.
Asked by Hasan Demir · Jun 15, 2025
Soru sor
AI Veri Analistleri alternatifleri

Uluslararası veri analizi danışmanı GA4 veya Amplitude verilerine soru sorup ürün ve büyüme metriği değişimini açıklamak ve gelecek adımlar için öneriler sunmak için geliştirilmiştir

IB İngilizce ve Avustralya müfredatları için öğretmenlerin kendi puanlama standartlarına göre eğitilmiş AI derecelendirme ve geri bildirim yardımcısı

Excel'e entegre AI ajanın spreadsheets, modeller ve analizleri build edinebilir ve edit edinebilir, aynı zamanda chat ve native Excel eklentisinden yararlanabilirsiniz

AI tablo analisti aracı kendi var olan analiz araçlarına işlenmiştir

Akademik ve teknik yazarlar için inşa edilmiş AI yazım yardımcısıdır.

Finans sektöründe araştırma ve dava araştırması için AI çalışma alanı.

Analizçiler için geliştirme yardımcı AI, dosyalar ve piyasa verileri üzerinden hisse raporlarını otomatikleştirmelidir.

Kuantitatif finansal araştırma, analizi ve strateji geribildirim testleri için AI ajansları
Trending now

Daha doğru Homework Yardımıyla Tam Açıklamalar

Belge zeka API, karmaşık PDF'ler, sunumlar ve tabloları okur ve yapılandırılmış verileri ayırarak, ayrıştırır, ayırır, OCR yapar ve çıkartır.

Çıkarılmış modda 12B model, 128K bağlam penceresi ile karışık görüntü ve metin ile işlenir.

Sponsorlu yanıtlar, tık başına tahsil edilen
