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The Jupyter Notebook is a web-based interactive computing platform. The notebook combines live code, equations, narrative text, visualizations, interactive dashboards and other media.
7,163
Unternehmen
Wir haben Daten zu 7,163 Unternehmen, die Jupyter verwenden. Unsere Jupyter 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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General Motors | Vereinigte Staaten | Motor Vehicle Manufacturing | 167K | $161B |
IBM | Vereinigte Staaten | It Services And It Consulting | 309K | $61B |
JPMorgan Chase Bank, N.A. | Vereinigte Staaten | Financial Services | 76K | $135M |
Microsoft | Vereinigte Staaten | Software Development | 233K | $198B |
Leidos | Vereinigte Staaten | It Services And It Consulting | 33K | $14B |
Octopus Energy | Vereinigtes Königreich | Utilities | 3.2K | |
Dice | Vereinigte Staaten | Software Development | 736 | $12M |
SAP | Deutschland | Software Development | 126K | $33B |
EY | Vereinigtes Königreich | Professional Services | 357K | $45B |
Breeze Technologies UG | Deutschland | It Services And It Consulting | 17 | |
Ocado Group | Vereinigtes Königreich | It Services And It Consulting | 10K | $3B |
Visa | Vereinigte Staaten | It Services And It Consulting | 26K | $31B |
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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.
Jupyter wird in 75 Ländern verwendet
Es gibt 8 Alternativen zu Jupyter
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.
Jupyter ist eine offene Web-Anwendung, die Benutzern ermöglicht, Dokumente zu erstellen und zu teilen, die lebendige Codezeilen, Gleichungen, Visualisierungen und narrative Textabschnitte enthalten. Sie wird in den Bereichen Data Science, wissenschaftlichem Rechnen und maschinellem Lernen eingesetzt, um interaktives Rechnen und Datenanalyse zu ermöglichen. Jupyter unterstützt mehr als 40 Programmiersprachen, einschließlich Python, R und Julia, was sie zu einem flexiblen Werkzeug für verschiedene Datenbezogene Aufgaben macht.
Jupyter fällt unter die Kategorie der Datenwissenschafts-Notebooks, die interaktive Rechenumgebungen ermöglichen, um Code zu schreiben und auszuführen, Daten zu visualisieren und Ergebnisse zu teilen. Diese Notebooks bieten eine einheitliche Plattform für Datenexploration, -modellierung und Kommunikation von Ergebnissen, was die Zusammenarbeit und die Reproduzierbarkeit in datengetriebenen Projekten verbessert.
Jupyter wurde 2014 als Spin-off-Projekt aus dem IPython-Projekt von einem Team von Entwicklern unter der Führung von Fernando Pérez erstellt. Der Hintergrund für Jupyter war es, ein interaktives und benutzerfreundliches Rechenumfeld für wissenschaftliche und analytische Aufgaben zu erstellen. Seit seiner Einführung hat Jupyter in der Datenwissenschaftsgemeinde eine bedeutende Popularität erreicht und verfügt über eine starke Benutzerbasis weltweit.
Derzeit hält Jupyter eine bedeutende Marktnachfrage in der Kategorie der Datenwissenschafts-Notebooks aufgrund seiner robuster Funktionen, des Unterstützens mehrerer Programmiersprachen und des aktiven Entwickler-Commuities. Da die Adoption von Datenwissenschaft und maschinellem Lernen in verschiedenen Branchen zunimmt, wird die Nachfrage nach interaktiven Rechenwerkzeugen wie Jupyter auch in Zukunft weiter wachsen. Da Datengetriebene Entscheidungsfindung immer mehr gängig wird, wird Jupyter wahrscheinlich seine Position als führendes Werkzeug für interaktives Datenanalyse- und -modellierung aufrechterhalten.
Jupyter, ein beliebtes Werkzeug im Bereich der Data-Science-Notebooks, wird von Unternehmen aufgrund seiner Verspielheit und Effizienz bei Datenanalysen und -visualisierungen eingesetzt. Es bietet eine nahtlose Plattform für den Code-Erstellung, Datenexploration, statistisches Modellieren und interaktive Visualisierung, was ein förderliches Umfeld für data-getriebene Entscheidungsfindungen bietet.
Jupyter ermöglicht die Echtzeitanalyse und -visualisierung von Daten, wodurch Datenwissenschaftler iterativ verschiedene Datensätze und -variablen erkunden können. Diese interaktive Ansatz bietet eine praxisnahe Erfahrung, die besser ist als traditionelle Datenanalysetools, indem sie ein umfassenderer Verständnis komplexer Datensätze fördert.
Mit Unterstützung für verschiedene Programmiersprachen ermöglicht Jupyter nahtlose Zusammenarbeit zwischen Teammitgliedern mit verschiedenen technischen Hintergrunden. Darüber hinaus integriert sich mit Markdown, um interaktive und dokumentierte Analyseberichte zu erstellen, was Kommunikation und Wiederaufnahmbarkeit innerhalb von Teams verbessert.
Jupyter verfügt über ein ausgereiftes Bibliotheks- und Erweiterungs-Archiv, das speziell auf die unterschiedlichen Bedürfnisse der Datenanalyse eingerichtet ist. Diese umfassende Bibliothekunterstützung setzt Jupyter auseinander von anderen ähnlichen Technologien, indem sie Nutzern ein umfassendes Werkzeug für fortschrittliche Datenanalysetaschen bietet.
Jupyter bietet robuste skalierbare Optionen, die es Benutzern ermöglichen, von explorativen Analysen zu produktionsfertigen Lösungen zu wechseln. Seine Kompatibilität mit Cloud-Diensten und Container-Technologien ermöglicht Unternehmen, Datenwissenschaft-Projekte effizient zu deployen und skalieren, um beste Leistung und Ressourcennutzung zu garantieren.
Einleitung zu Unternehmen, die Jupyter verwenden
Jupyter ist ein vielverwendeter Werkzeug in der Kategorie der Datenwissenschafts-Bücher, das von vielen Unternehmen aufgrund seiner Fähigkeiten für verschiedene Zwecke verwendet wird. Es folgen einige Fallstudien von bemerkenswerten Unternehmen, die Jupyter in ihren Geschäftsverfahren implementiert haben.
Das Unternehmen X, ein führender E-Commerce-Plattform, hat Jupyter seit 2017 für die Datenanalyse und Visualisierung verwendet. Durch die Integration von Jupyter in ihr Dateninfrastruktur hat das Unternehmen X seine Entscheidungsfindung verbessert, indem es aus komplexen Datensätzen wertvolle Erkenntnisse ableitet. Der interaktive Charakter von Jupyter-Notizen hat ermöglicht, dass das Datenwissenschaftsteam rechtzeitig und effizient erkennen und-versuchen kann.
Das Unternehmen Y, ein globaler Finanzdienstleister, adoptierte Jupyter 2018, um ihre quantitativen Forschungen und Modellentwicklungen zu streamlinen. Mit Jupyter können die Datenwissenschaftler von Unternehmen Y schnell prototypen und -algorithmen testen, was zu einer schnellere Entwicklung neuer Finanzprodukte führt. Die Fähigkeit, Code, Visualisierungen und erklärende Texte in Jupyter-Notizen zu kombinieren, hat die Transparenz und Reproduzibilität ihrer analytischen Geschäftsabläufe erhöht.
Unternehmen Z, ein Healthcare-Start-up, integrierte Jupyter in 2019 in ihr Datenengineering-Pipeline. Durch die Verwendung von Jupyter für exploratorische Datenanalysen und Features Engineering-Aufgaben konnte Unternehmen Z die Entwicklung von Maschinelernen-Modellen für die Vorhersage von Patienten outcomes beschleunigen. Der interaktive Charakter von Jupyter-Notizen ermöglicht es dem Datenwissenschaftsteam, verschiedene Algorithmen zu experimentieren und die Modellleistung iterativ zu evaluieren.
Sie können eine aktuelle Liste von Unternehmen, die Jupyter 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 7,163 Unternehmen, die Jupyter verwenden.
Jupyter wird von einer Vielzahl von Organisationen in verschiedenen Branchen, einschließlich "Motor Vehicle Manufacturing", "It Services And It Consulting", "Financial Services", "Software Development", "It Services And It Consulting", "Utilities", "Software Development", "Software Development", "Professional Services", "It Services And It Consulting", verwendet. Für eine umfassende Liste aller Branchen, die Jupyter nutzen, besuchen Sie bitte TheirStack.com.
Einige der Unternehmen, die Jupyter verwenden, umfassen General Motors, IBM, JPMorgan Chase Bank, N.A., Microsoft, Leidos, Octopus Energy, Dice, SAP, EY, Breeze Technologies UG und viele mehr. Sie können eine vollständige Liste von 7,163 Unternehmen, die Jupyter nutzen, auf TheirStack.com finden.
Basierend auf unseren Daten ist Jupyter am beliebtesten in Vereinigte Staaten (2,917 companies), Vereinigtes Königreich (498 companies), Deutschland (270 companies), Frankreich (243 companies), Kanada (193 companies), Spanien (184 companies), Indien (130 companies), Brasilien (101 companies), Australien (73 companies), Niederlande (68 companies). Es wird jedoch von Unternehmen auf der ganzen Welt verwendet.
Sie können Unternehmen, die Jupyter 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.