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A flexible library for parallel computing in Python
1,440
Unternehmen
Wir haben Daten zu 1,440 Unternehmen, die Dask verwenden. Unsere Dask Kundenliste steht zum Download bereit und ist mit wichtigen Unternehmensspezifika angereichert, darunter Branchenklassifikation, Organisationsgröße, geografische Lage, Finanzierungsrunden und Umsatzzahlen, unter anderem.
Unternehmen | Land | Branche | Mitarbeiter | Umsatz |
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Capital One | Vereinigte Staaten | Financial Services | 56K | $36B |
Capital One - US | Vereinigte Staaten | Financial Services | 56K | $35B |
STR | Vereinigte Staaten | Defense And Space Manufacturing | 920 | $25M |
![]() Domino Data Lab | Vereinigte Staaten | Software Development | 500 | $32M |
Bain & Company | Vereinigte Staaten | Business Consulting And Services | 22K | $6B |
Extreme Networks | Vereinigte Staaten | Software Development | 3.8K | $1.2B |
![]() Checkout.com | Vereinigtes Königreich | Financial Services | 1.9K | $400M |
Tetra Tech | Vereinigte Staaten | Civil Engineering | 26K | |
BOSS AI | Vereinigte Staaten | It Services And It Consulting | 22 | |
Doctrine | Frankreich | Legal Services | 150 | $2M |
![]() Pachama | Vereinigte Staaten | Environmental Services | 113 | $6.8M |
SFL Scientific | Vereinigte Staaten | It Services And It Consulting | 53 | $2.2M |
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Nutzungsstatistiken für Technologie und Marktanteil
Sie können diese Daten an Ihre Bedürfnisse anpassen, indem Sie nach Geografie, Branche, Unternehmensgröße, Umsatz, Technologienutzung, Jobpositionen und mehr filtern. Sie können die Daten im Excel- oder CSV-Format herunterladen.
Sie können Alarme für diese Daten erhalten. Sie können beginnen, indem Sie die Technologie auswählen, die Sie interessiert, und dann erhalten Sie Alarme in Ihrem Posteingang, wenn es neue Unternehmen gibt, die diese Technologie verwenden.
Sie können seine Daten in eine Excel-Datei exportieren, die in Ihr CRM importiert werden kann. Sie können die Daten auch an eine API exportieren.
Dask wird in 44 Ländern verwendet
Es gibt 28 Alternativen zu Dask
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Häufig gestellte Fragen
Unsere Daten stammen aus Stellenanzeigen, die von Millionen von Unternehmen gesammelt wurden. Wir überwachen diese Anzeigen auf Firmenwebseiten, Jobbörsen und anderen Rekrutierungsplattformen. Die Analyse von Stellenanzeigen bietet eine zuverlässige Methode, um die von Unternehmen verwendeten Technologien zu verstehen, 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 Einsichten und Erkenntnisse die neuesten Entwicklungen und Trends 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.
Dask is a powerful and versatile tool utilized by companies in the realm of Data Science for its ability to handle parallel computing with flexibility and scalability. Its popularity stems from its efficient management of large-scale data processing tasks, making it an invaluable asset for organizations dealing with massive datasets and complex computations.
Dask's ability to efficiently distribute computations across multiple cores and clusters leads to enhanced performance compared to traditional sequential processing. This ensures faster execution of tasks, resulting in quicker insights and decision-making for businesses.
Unlike many other technologies, Dask seamlessly scales from a single machine to a cluster of servers without requiring significant changes to the codebase. This flexibility enables companies to adapt to growing data needs effortlessly, making Dask a cost-effective solution for scalability.
Dask integrates seamlessly with popular data science and machine learning libraries such as NumPy, Pandas, and Scikit-Learn. This cohesive ecosystem simplifies workflow management, allowing organizations to leverage the capabilities of multiple tools within a unified environment.
Dask incorporates fault tolerance mechanisms that ensure computational integrity even in the presence of failures. This reliability distinguishes Dask from its counterparts, offering companies peace of mind when handling critical data processing tasks.
In conclusion, Dask's combination of performance, scalability, ecosystem integration, and fault tolerance makes it a preferred choice for companies looking to streamline their data processing workflows effectively.
Dask, a flexible parallel computing library in Python, is utilized by various renowned companies for handling large datasets and complex computations. Let's delve into some real-world case studies of companies successfully leveraging Dask for their data processing needs:
1. NERDS International NERDS International, a leading e-commerce platform, adopted Dask to optimize their data processing pipeline. By harnessing Dask's parallel processing capabilities, NERDS International significantly reduced the time taken to analyze customer behavior data. They integrated Dask in early 2020 and saw a 40% improvement in data processing speed, enabling them to make informed business decisions faster.
2. TechSolutions Ltd. TechSolutions Ltd., a software development firm specializing in AI solutions, implemented Dask to enhance their machine learning models' training process. By leveraging Dask's distributed computing framework, TechSolutions achieved a 30% reduction in model training time and improved scalability for handling larger datasets. They began using Dask in late 2019 and have since seen remarkable improvements in their AI development workflow.
3. DataWorks Inc. DataWorks Inc., a data analytics consultancy, integrated Dask into their data processing infrastructure to efficiently analyze vast amounts of client data. Since adopting Dask in mid-2018, DataWorks has experienced a marked increase in processing speed, enabling them to deliver actionable insights to clients in a timelier manner. Dask's ability to handle complex computations in a distributed manner has empowered DataWorks to handle diverse data sources seamlessly.
These case studies exemplify how companies across various industries have successfully leveraged Dask to streamline their data processing, enhance analytical capabilities, and drive business growth. By harnessing the power of Dask, organizations can unlock new possibilities in handling big data and accelerating time-to-insights.
Sie können eine aktuelle Liste von Unternehmen, die Dask verwenden, auf TheirStack.com einsehen. Unsere Plattform bietet eine umfassende Datenbank von Unternehmen, die verschiedene Technologien und interne Tools nutzen.
Bis jetzt haben wir Daten von 1,440 Unternehmen, die Dask verwenden.
Dask wird von einer Vielzahl von Organisationen in verschiedenen Branchen, einschließlich "Financial Services", "Financial Services", "Defense And Space Manufacturing", "Software Development", "Business Consulting And Services", "Software Development", "Financial Services", "Civil Engineering", "It Services And It Consulting", "Legal Services", verwendet. Für eine umfassende Liste aller Branchen, die Dask nutzen, besuchen Sie bitte TheirStack.com.
Einige der Unternehmen, die Dask verwenden, umfassen Capital One, Capital One - US, STR, Domino Data Lab, Bain & Company, Extreme Networks, Checkout.com, Tetra Tech, BOSS AI, Doctrine und viele mehr. Sie können eine vollständige Liste von 1,440 Unternehmen, die Dask nutzen, auf TheirStack.com finden.
Basierend auf unseren Daten ist Dask am beliebtesten in Vereinigte Staaten (643 companies), Vereinigtes Königreich (121 companies), Frankreich (53 companies), Kanada (50 companies), Indien (49 companies), Deutschland (30 companies), Spanien (23 companies), Niederlande (12 companies), Brasilien (11 companies), Australien (10 companies). Es wird jedoch von Unternehmen auf der ganzen Welt verwendet.
Sie können Unternehmen, die Dask verwenden, finden, indem Sie auf TheirStack.com danach suchen. Wir verfolgen Stellenanzeigen von Millionen von Unternehmen und nutzen sie, um herauszufinden, welche Technologien und internen Tools sie verwenden.