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scikit-learn is a Python module for machine learning built on top of SciPy and distributed under the 3-Clause BSD license.
12,511
Unternehmen
Wir haben Daten zu 12,511 Unternehmen, die scikit-learn verwenden. Unsere scikit-learn 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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Walmart | Vereinigte Staaten | Retail | 2.3M | $611B |
IBM | Vereinigte Staaten | It Services And It Consulting | 309K | $61B |
EY | Vereinigtes Königreich | Professional Services | 357K | $45B |
Amazon.com | Vereinigte Staaten | Retail | 10K | $50M |
Databricks | Vereinigte Staaten | Software Development | 8.8K | $600M |
Dice | Vereinigte Staaten | Software Development | 736 | $12M |
Amazon.com Services LLC | Vereinigte Staaten | Retail | 10K | $50M |
PwC | Vereinigtes Königreich | Professional Services | 328K | $50B |
General Motors | Vereinigte Staaten | Motor Vehicle Manufacturing | 167K | $161B |
Very | Vereinigte Staaten | Software Development | 194 | $6M |
Meta | Vereinigte Staaten | Software Development | 120K | |
SAP | Deutschland | Software Development | 126K | $33B |
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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.
scikit-learn wird in 92 Ländern verwendet
Es gibt 18 Alternativen zu scikit-learn
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.
Scikit-learn ist eine populäre machine learning Bibliothek im Python-Ökosystem, bekannt für ihre Benutzerfreundlichkeit und umfangreichen Algorithmus- und Werkzeuge für die Datenanalyse und Modellierung. Es ist auf NumPy, SciPy und Matplotlib aufgebaut, bietet also ein robustes Framework für Machine-Learning-Aufgaben wie Klassifizierung, Regression, Clustering und Dimensionalreduzierung. Scikit-learn wird von Data-Scientists, Forschern und Machine-Learning-Begeisterten weltweit genutzt, da ihre Einfachheit und Effizienz bei der Implementierung von verschiedenen Algorithmen.
Scikit-learn ist eine mächtige Bibliothek für maschinelles Lernen in der PyPI-Paket-Kategorie, die von Unternehmen weitläufig für die Entwicklung und Implementierung von maschinellen LerneModellen verwendet wird. Seine benutzerfreundliche Schnittstelle und die Vielfalt an Funktionen machen es zu einem beliebten Wahl unter Datenwissenschaftlern und -ingenieuren.
Scikit-learn bietet eine simple und intuitive API, die es den Benutzern ermöglicht, verschiedene maschinelle Lerne-Algorithmen zu implementieren, ohne umfangreiches Programmierwissen zu benötigen. Diese Einfachheit setzt es auseinander von anderen ähnlichen Technologien, was es für Anfänger und Experten gleichermaßen attraktiv macht.
Mit einer umfangreichen Sammlung von maschinellen Lerne-Algorithmen bietet Scikit-learn Verspielbarkeit und Flexibilität im Modellbau. Diese umfassende Auswahl übertrifft viele seiner Konkurrenten, ermöglicht es Benutzern, verschiedene Algorithmen zu experimentieren, um das beste Passende für ihre Daten zu finden.
Scikit-learn verfügt über eine lebendige Gemeinschaft von Entwicklern und Benutzern, die aktiv an dessen Verbesserung beteiligt sind und Unterstützung durch Foren und Online-Ressourcen anbieten. Diese aktive Beteiligung der Community sorgt dafür, dass Benutzer Zugang zu den neuesten Updates, Fehlern und innovativen Funktionen haben, was das Gesamterlebnis verbessert.
Ein bestimmter Vorteil von Scikit-learn ist seine lückenlose Integration mit anderen Python-Bibliotheken und -Frameworks, die im Datenwissenschaft- und maschinelles Lern-Ekosystem häufig verwendet werden. Diese Interoperabilität ermöglicht eine fehlerfreie Workflow-Integration, die den Benutzern ermöglicht, die Stärken von verschiedenen Tools gemeinsam mit Scikit-learn zu nutzen, um die Leistung zu erhöhen.
Scikit-learn ist bekannt für seine zuverlässige Leistung und Effizienz bei der Bearbeitung von großen Datenmengen und komplexen maschinellen Lern-Aufgaben. Ihre optimalisierten Implementierungen von Algorithmen liefern schnelle und genaue Ergebnisse, übertreffen viele andere Bibliotheken bei Geschwindigkeit und Ressourcenauslastung.
Scikit-Learn ist eine beliebte Bibliothek für maschinelles Lernen, die von Unternehmen aus verschiedenen Branchen genutzt wird, um intelligente, datenbasierte Lösungen zu entwickeln. Mehrere etablierte Unternehmen nutzen scikit-Learn, um ihre Produkte und Dienstleistungen durch fortgeschrittene Analysen zu verbessern. Lassen Sie uns einige Fallstudien betrachten, die zeigen, wie prominente Unternehmen die Macht von scikit-Learn für Anwendungen des maschinellen Lernens nutzen:
Firma: Spotify
Spotify, das renommierte Musik-Streaming-Plattform, verwendet scikit-Learn für seine Empfehlungsmaschine. Durch die Verwendung von maschinellen Lernalgorithmen aus scikit-Learn kann Spotify die Benutzerpräferenzen und -verhaltensanalyse durchführen, um personalisierte Musikempfehlungen bereitzustellen. Spotify fügte scikit-Learn einige Jahre lang in sein Plattform, um die Benutzerzufriedenheit und -engagement zu verbessern.
Firma: Airbnb
Airbnb, das populäre Online-Marktplatz für Unterkunft und Reiseerlebnisse, setzt scikit-Learn ein, um Preisoptimierung und Betrugsdetection zu verbessern. Mit scikit-Learn's robusten maschinellen Lernfähigkeiten kann Airbnb vorhersagen, welche Preise für bestimmte Faktoren wie Nachfrage, Saisonality und Standort geeignet sind. Darüber hinaus verwendet Airbnb-scikit-Learn-Algorithmen, um betrügerische Aktivitäten zu detektieren und vorzubeugen, um die Vertrauen und Sicherheit seiner Benutzer zu schützen. Airbnb begann, scikit-Learn zu verwenden, um diese Ziele zu erreichen, was die operativen Effizienz verbesserte.
Firma: Netflix
Netflix, der führende Streaming-Dienst, setzt sich auf scikit-Learn ab, um seine Inhalts-empfehlungssystem zu verbessern. Durch die Verwendung von scikit-Learn-Algorithmen kann Netflix die Benutzer-Arten-Verbrennunagnose durchführen, um personalisierte Inhalts-Empfehlungen zu erstellen, um die Benutzerzufriedenheit und -bindung zu verbessern. Netflix adoptierte scikit-Learn-Fähigkeiten früh an, um seine Inhalts-Delivery-Strategie revolutionieren und sich auf die individuellen Geschmacksgen des betrachtenden Zuschauers abzustimmen.
Diese Fallstudien zeigen, wie etablierte Unternehmen wie Spotify, Airbnb und Netflix erfolgreiche Nutzung von scikit-Learn-Maschinelles Lernen-Fähigkeit nutzen, um Innovationen zu treiben, Benutzer Erfahrungen zu verbessern und verschiedene Aspekte ihrer Geschäfte zu optimieren. Durch die Verwendung der Macht von scikit-Learn haben diese Unternehmen eine Vorsprung in ihren jeweiligen Branchen erzielt, was den bedeutenden Einfluss von Maschinellem Lernen in der modernen Geschäftslandschaft unterstreicht.
Sie können eine aktuelle Liste von Unternehmen, die scikit-learn 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 12,511 Unternehmen, die scikit-learn verwenden.
scikit-learn wird von einer Vielzahl von Organisationen in verschiedenen Branchen, einschließlich "Retail", "It Services And It Consulting", "Professional Services", "Retail", "Software Development", "Software Development", "Retail", "Professional Services", "Motor Vehicle Manufacturing", "Software Development", verwendet. Für eine umfassende Liste aller Branchen, die scikit-learn nutzen, besuchen Sie bitte TheirStack.com.
Einige der Unternehmen, die scikit-learn verwenden, umfassen Walmart, IBM, EY, Amazon.com, Databricks, Dice, Amazon.com Services LLC, PwC, General Motors, Very und viele mehr. Sie können eine vollständige Liste von 12,511 Unternehmen, die scikit-learn nutzen, auf TheirStack.com finden.
Basierend auf unseren Daten ist scikit-learn am beliebtesten in Vereinigte Staaten (4,159 companies), Vereinigtes Königreich (856 companies), Deutschland (482 companies), Indien (410 companies), Frankreich (404 companies), Kanada (363 companies), Spanien (302 companies), Brasilien (209 companies), Niederlande (118 companies), Australien (109 companies). Es wird jedoch von Unternehmen auf der ganzen Welt verwendet.
Sie können Unternehmen, die scikit-learn 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.