الشركات التي تستخدم Kedro
It is an open-source Python framework for creating reproducible, maintainable and modular data science code. It borrows concepts from software engineering best-practice and applies them to machine-learning code; applied concepts include modularity, separation of concerns and versioning.
478
الشركات
قائمة الشركات التي تستخدم Kedro
curl --request POST \
--url "https://api.theirstack.com/v1/companies/search" \
--header "Accept: application/json" \
--header "Content-Type: application/json" \
--header "Authorization: Bearer <api_key>" \
-d "{
\"company_technology_slug_or\": [
\"kedro\"
]
}"Technology
is any of
Kedro
الموظفون46kالإيرادات$13BBusiness Consulting and ServicesKedroثقة عالية
الموظفون11Software DevelopmentKedroثقة عالية
الموظفون251Software DevelopmentKedroثقة عالية
الموظفون50IT Services and IT ConsultingKedroثقة عالية
الموظفون35Software DevelopmentKedroثقة عالية
الموظفون2.2kInsuranceKedroثقة عالية
الموظفون9Technology, Information and InternetKedroثقة عالية
الموظفون41BiotechnologyKedroثقة عالية
الموظفون375الإيرادات$25MInsuranceKedroثقة عالية
الموظفون204EducationKedroثقة عالية
لدينا بيانات عن 478 شركة ومستخدمين يستخدمون Kedro. قائمة مستخدمي وعملاء Kedro متاحة للتنزيل وتأتي مزودة بتفاصيل حيوية عن الشركة، بما في ذلك تصنيف الصناعة، حجم المنظمة، الموقع الجغرافي، جولات التمويل، وأرقام الإيرادات، وغيرها.
إحصائيات استخدام التكنولوجيا وحصة السوق
كيفية استهداف مستخدمي Kedro
- كيف يمكن تخصيص هذه القائمة؟
يمكنك تخصيص هذه البيانات وفقًا لاحتياجاتك عن طريق التصفية حسب الجغرافيا، الصناعة، حجم الشركة، الإيرادات، استخدام التكنولوجيا، إعلانات الوظائف والمزيد. يمكنك تنزيل البيانات بصيغة Excel أو CSV.
- كيف يمكن التنبيه عند تبني الشركات لهذه التكنولوجيا؟
يمكنك الحصول على تنبيهات لهذه البيانات. يمكنك البدء باختيار التكنولوجيا التي تهتم بها، وستتلقى تنبيهات في بريدك الوارد عند وجود شركات جديدة تستخدم تلك التكنولوجيا.
- كيف يمكن استيراد هذه البيانات إلى نظام إدارة علاقات العملاء الخاص بي؟
يمكنك تصدير هذه البيانات إلى ملف Excel، والذي يمكن استيراده إلى نظام إدارة علاقات العملاء الخاص بك. يمكنك أيضًا تصدير البيانات إلى واجهة برمجة التطبيقات (API).
الأسئلة الشائعة
يتم جمع بياناتنا من إعلانات الوظائف التي يتم جمعها من ملايين الشركات. نقوم بمراقبة هذه الإعلانات على مواقع الشركات، ولوحات الوظائف، ومنصات التوظيف الأخرى. يوفر تحليل إعلانات الوظائف طريقة موثوقة لفهم التقنيات التي تستخدمها الشركات، بما في ذلك استخدامهم للأدوات الداخلية.
نقوم بتحديث بياناتنا يوميًا لضمان وصولك إلى أحدث المعلومات المتاحة. تضمن عملية التحديث المتكررة هذه أن تعكس رؤانا وذكائنا أحدث التطورات والاتجاهات داخل الصناعة.
Kedro is an open-source Python framework designed to facilitate the development of robust data pipelines. It offers a high level of flexibility and scalability, making it ideal for managing complex workflows in data science and machine learning projects. By providing a standardized approach to structuring code and data, Kedro enables teams to collaborate effectively and maintain a clear understanding of the pipeline's architecture.
In the realm of Frameworks (Full Stack), Kedro falls under the category of data pipeline frameworks. It focuses on streamlining the process of building, deploying, and managing data pipelines that are crucial for extracting insights from large datasets. Kedro's emphasis on modularity and reproducibility sets it apart, allowing users to easily experiment with different data processing techniques and iterate on their pipelines with confidence.
Kedro was founded in 2019 by QuantumBlack, a data science consultancy that aimed to address the challenges faced by data professionals in structuring and managing their projects effectively. Drawing on their extensive experience in the field, QuantumBlack developed Kedro to provide a comprehensive solution for building scalable and maintainable data pipelines. Since its inception, Kedro has gained traction among data engineering and data science teams looking to streamline their workflow and enhance collaboration.
In terms of current market share, Kedro has been steadily gaining popularity within the data engineering and data science communities. Its user-friendly interface, extensive documentation, and active community support have contributed to its growing adoption rate. As organizations continue to recognize the importance of efficient data pipeline management, Kedro is poised to experience further growth in the foreseeable future, cementing its position as a leading framework in the data science ecosystem.