Empresas que usan NumPy
Besides its obvious scientific uses, NumPy can also be used as an efficient multi-dimensional container of generic data. Arbitrary data-types can be defined. This allows NumPy to seamlessly and speedily integrate with a wide variety of databases.
44,203
empresas
Lista de empresas que usan NumPy
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\": [
\"numpy\"
]
}"Technology
is any of
NumPy
Empleados244kFinancial ServicesNumPyConfianza alta
Empleados760kSoftware DevelopmentNumPyConfianza alta
Empleados731kIngresos$27BIT Services and IT ConsultingNumPyConfianza alta
Empleados89kIngresos$9.5BIT Services and IT ConsultingNumPyConfianza alta
Empleados27kIngresos$5.9BSoftware DevelopmentNumPyConfianza alta
Empleados23kIngresos$675MResearch ServicesNumPyConfianza alta
Empleados5kMotor Vehicle ManufacturingNumPyConfianza alta
Empleados3.8kIngresos$1BMotor Vehicle ManufacturingNumPyConfianza alta
Empleados1.2kIngresos$381MSoftware DevelopmentNumPyConfianza alta
Empleados13kIngresos$1.9BFinancial ServicesNumPyConfianza alta
Tenemos datos sobre 44,203 empresas y usuarios que usan NumPy. Nuestra lista de usuarios y clientes de NumPy está disponible para descarga y viene enriquecida con información vital de la empresa, incluyendo clasificación de la industria, tamaño organizacional, ubicación geográfica, rondas de financiación y cifras de ingresos, entre otros.
Estadísticas de Uso de Tecnología y Cuota de Mercado
Cómo dirigirse a los usuarios de NumPy
- ¿Cómo personalizar esta lista?
Puedes personalizar estos datos según tus necesidades filtrando por geografía, industria, tamaño de la empresa, ingresos, uso de tecnología, ofertas de empleo y más. Puedes descargar los datos en formato Excel o CSV.
- ¿Cómo recibir alertas cuando las empresas adopten esta tecnología?
Puedes recibir alertas para estos datos. Puedes comenzar seleccionando la tecnología que te interesa y luego recibirás alertas en tu bandeja de entrada cuando haya nuevas empresas usando esa tecnología.
- ¿Cómo importar estos datos a mi CRM?
Puedes exportar estos datos a un archivo Excel, que puede ser importado a tu CRM. También puedes exportar los datos a una API.
Preguntas frecuentes
Nuestros datos provienen de ofertas de empleo recopiladas de millones de empresas. Monitoreamos estas ofertas en sitios web de empresas, bolsas de trabajo y otras plataformas de reclutamiento. Analizar las ofertas de empleo proporciona un método confiable para entender las tecnologías que las empresas están empleando, incluyendo su uso de herramientas internas.
Actualizamos nuestros datos diariamente para asegurar que accedas a la información más actualizada disponible. Este proceso de actualización frecuente garantiza que nuestros conocimientos e inteligencia reflejen los últimos desarrollos y tendencias dentro de la industria.
NumPy, abreviado para Numerical Python, es un paquete fundamental en Python ampliamente utilizado para el cálculo científico. Proporciona soporte para grandes matrices y arreglos multidimensionales, junto con una colección de funciones matemáticas para operar en estos arreglos. La característica principal de NumPy es su implementación eficiente de funciones matemáticas, lo que la hace una herramienta esencial para tareas como la algebra lineal, transformadas de Fourier y capacidades de números aleatorios.
En el reino de Herramientas de Ciencia de Datos, NumPy desempeña un papel crucial en el manejo, análisis y visualización de datos. Sirve como el cuerno de la cresta para muchas otras bibliotecas y marcos en el ecosistema de Ciencia de Datos debido a su alta capacidad de rendimiento y facilidad de uso. Se utilizan arrays NumPy en various aplicaciones, incluyendo algoritmos de aprendizaje automático, análisis estadístico, procesamiento de imágenes y más.
NumPy se creó por primera vez en 2005 por Travis Oliphant con el fin de proporcionar una capacidad de procesamiento de arrays potente en Python, poniendo fin al vacío entre el cálculo numérico y un lenguaje de programación general. Desde entonces, NumPy ha ganado una popularidad immense y se ha convertido en un pilono en las comunidades de Ciencia de Datos y cálculo científico de Python.
Actualmente, NumPy holds una cuota significativa en el mercado en la Categoría de Herramientas de Ciencia de Datos, fundamentalmente debido a su adopción amplia y funcionalidad robusta. Con la creciente demanda de soluciones basadas en datos en diferentes industrias, se espera que la cuota de mercado de NumPy continúe creciendo en el futuro previsible. Su versatilidad, rendimiento y amplia biblioteca de funciones lo hacen una elección preferida para científicos de datos, investigadores y desarrolladores que trabajan en cálculos numéricos y tareas de análisis de datos.