Unternehmen, die Dask verwenden
A flexible library for parallel computing in Python
3,744
Unternehmen
Liste der Unternehmen, die Dask verwenden
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\": [
\"dask\"
]
}"Technology
is any of
Dask
Mitarbeiter61kFinancial ServicesDaskHohe Konfidenz
Mitarbeiter1.9kUmsatz$1.6BComputers and Electronics ManufacturingDaskHohe Konfidenz
Mitarbeiter273Software DevelopmentDaskHohe Konfidenz
Mitarbeiter710Umsatz$66MSoftware DevelopmentDaskHohe Konfidenz
Mitarbeiter3.5kUmsatz$12MSoftware DevelopmentDaskHohe Konfidenz
Mitarbeiter6.2kUmsatz$764MSoftware DevelopmentDaskHohe Konfidenz
Mitarbeiter437Umsatz$10MSoftware DevelopmentDaskHohe Konfidenz- Mitarbeiter80Software DevelopmentDaskHohe Konfidenz
Mitarbeiter5kUmsatz$801MEngineering ServicesDaskHohe Konfidenz
Mitarbeiter10kUmsatz$2.7BBiotechnology ResearchDaskHohe Konfidenz
Wir haben Daten zu 3,744 Unternehmen und Nutzern, die Dask verwenden. Unsere Liste der Dask-Nutzer und -Kunden steht zum Download bereit und ist mit wichtigen Unternehmensspezifika angereichert, einschließlich Branchenklassifikation, Organisationsgröße, geografischer Lage, Finanzierungsrunden und Umsatzzahlen, unter anderem.
Technologie-Nutzungsstatistiken und Marktanteil
Wie man Dask-Nutzer anspricht
- Wie kann ich diese Liste anpassen?
Sie können diese Daten an Ihre Bedürfnisse anpassen, indem Sie nach Geografie, Branche, Unternehmensgröße, Umsatz, Technologie-Nutzung, Stellenanzeigen und mehr filtern. Sie können die Daten im Excel- oder CSV-Format herunterladen.
- Wie werde ich benachrichtigt, wenn Unternehmen diese Technologie übernehmen?
Sie können Benachrichtigungen für diese Daten erhalten. Sie können beginnen, indem Sie die Technologie auswählen, die Sie interessiert, und dann erhalten Sie Benachrichtigungen in Ihrem Posteingang, wenn neue Unternehmen diese Technologie nutzen.
- Wie importiere ich diese Daten in mein CRM?
Sie können diese Daten in eine Excel-Datei exportieren, die in Ihr CRM importiert werden kann. Sie können die Daten auch an eine API exportieren.
Häufig gestellte Fragen
Unsere Daten stammen aus Stellenanzeigen, die von Millionen von Unternehmen gesammelt wurden. Wir überwachen diese Anzeigen auf Unternehmenswebsites, Jobbörsen und anderen Rekrutierungsplattformen. Die Analyse von Stellenanzeigen bietet eine zuverlässige Methode, um zu verstehen, welche Technologien Unternehmen einsetzen, einschließlich der Nutzung interner Tools.
Wir aktualisieren unsere Daten täglich, um sicherzustellen, dass Sie auf die aktuellsten verfügbaren Informationen zugreifen. Dieser häufige Aktualisierungsprozess garantiert, dass unsere Einblicke und Erkenntnisse die neuesten Entwicklungen und Trends in der Branche widerspiegeln.
Dask is a flexible parallel computing library in Python that enables seamless execution of complex computations. It provides advanced parallel and distributed computing capabilities to tackle tasks that involve large datasets, thus making it an essential tool for data scientists and engineers. Dask allows users to scale their data-intensive applications from a single machine to a cluster of machines, effectively managing the distribution of workloads and optimizing performance.
In the realm of Data Science Tools, Dask falls under the category of distributed computing frameworks. Its primary focus is on enabling efficient parallel processing of data, making it particularly valuable for tasks like data manipulation, machine learning model training, and large-scale data analysis. By leveraging Dask, users can overcome the limitations of traditional single-node computing and explore new possibilities in handling big data workloads with ease.
Founded in 2015 by the team at Anaconda, Dask originated from the need to address the challenges posed by the growing demand for scalable data processing in the Python ecosystem. Motivated by the desire to provide a flexible and user-friendly solution for parallel computing, the creators of Dask set out to develop a tool that could seamlessly integrate with existing Python data libraries while offering enhanced performance and scalability.
Currently, Dask maintains a strong foothold in the data science and scientific computing domains, attracting a growing user base due to its versatility and efficiency in handling large-scale computational tasks. With an increasing demand for scalable data processing solutions, Dask's market share within the Data Science Tools category is expected to experience significant growth in the coming years. As organizations continue to grapple with ever-expanding datasets and the need for faster processing speeds, Dask's role in enabling efficient parallel computing is likely to become even more pronounced, solidifying its position as a leading technology in the field.