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A flexible library for parallel computing in Python
1,440
entreprises
Nous disposons de données sur 1,440 entreprises qui utilisent Dask. Notre liste de clients Dask est disponible en téléchargement et est enrichie de spécificités essentielles de l'entreprise, y compris la classification de l'industrie, la taille de l'organisation, la localisation géographique, les tours de financement et les chiffres d'affaires, entre autres.
Entreprise | Pays | Industrie | Employés | Chiffre d'affaires |
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Capital One | États-Unis | Financial Services | 56K | $36B |
Capital One - US | États-Unis | Financial Services | 56K | $35B |
STR | États-Unis | Defense And Space Manufacturing | 920 | $25M |
![]() Domino Data Lab | États-Unis | Software Development | 500 | $32M |
Bain & Company | États-Unis | Business Consulting And Services | 22K | $6B |
Extreme Networks | États-Unis | Software Development | 3.8K | $1.2B |
![]() Checkout.com | Royaume-Uni | Financial Services | 1.9K | $400M |
Tetra Tech | États-Unis | Civil Engineering | 26K | |
BOSS AI | États-Unis | It Services And It Consulting | 22 | |
Doctrine | France | Legal Services | 150 | $2M |
![]() Pachama | États-Unis | Environmental Services | 113 | $6.8M |
SFL Scientific | États-Unis | It Services And It Consulting | 53 | $2.2M |
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Statistiques d'Utilisation Technologique et Part de Marché
Vous pouvez personnaliser ces données selon vos besoins en filtrant par géographie, secteur d'activité, taille de l'entreprise, revenus, utilisation de la technologie, postes de travail et plus encore. Vous pouvez télécharger les données au format Excel ou CSV.
Vous pouvez recevoir des alertes pour ces données. Vous pouvez commencer par sélectionner la technologie qui vous intéresse, puis vous recevrez des alertes dans votre boîte de réception lorsque de nouvelles entreprises utiliseront cette technologie.
Vous pouvez exporter ses données vers un fichier Excel, qui peut être importé dans votre CRM. Vous pouvez également exporter les données vers une API.
Dask est utilisé dans 44 pays
Il y a 28 alternatives à Dask
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Questions fréquemment posées
Nos données proviennent d'offres d'emploi collectées auprès de millions d'entreprises. Nous surveillons ces offres sur les sites web des entreprises, les plateformes d'emploi et d'autres plateformes de recrutement. L'analyse des offres d'emploi constitue une méthode fiable pour comprendre les technologies utilisées par les entreprises, y compris l'utilisation de leurs outils internes.
Nous actualisons nos données quotidiennement pour vous garantir un accès à l'information la plus récente disponible. Ce processus de mise à jour fréquente assure que nos insights et notre intelligence reflètent les derniers développements et tendances au sein de l'industrie.
Le Dask est une bibliothèque de calcul parallèle flexible en Python qui permet des exécutions de calculs complexes sans faute. Elle fournit des capacités d'ordonnancement parallèle et distribué pour gérer les tâches qui impliquent de grandes quantités de données, ce qui en fait un outil essentiel pour les scientifiques des données et les ingénieurs. Le Dask permet aux utilisateurs d'écheller leur applications à grande échelle à partir d'une machine unique à un cluster de machines, gérant ainsi la distribution du workload et optimisant les performances.
Dans le domaine des outils de science des données, le Dask tombe dans la catégorie des frameworks de calcul parallèle. Son focus principal est sur le traitement parallèle efficace des données, ce qui en fait un atout précieux pour les tâches telles que la manipulation de données, l'entraînement de modèles de machine learning et l'analyse de données à grande échelle. En exploitant le Dask, les utilisateurs peuvent surmonter les limitations des calculs uniques et explorer de nouvelles possibilités dans la manipulation de données étendues et les charges de travail.
Fondé en 2015 par l'équipe d'Anaconda, le Dask est issu de la nécessité de répondre aux défis soulèvés par la demande en cours pour une mise en œuvre échelée de l'analyse de données dans l'écosystème de Python. Motivés par la volonté de fournir une solution flexible et utilise-friendly pour le calcul parallèle, les créateurs du Dask ont mis au point un outil qui pourrait s'intégrer sans heurt avec les bibliothèques de données Python existantes tout en offrant des performances et de l'échelle améliorées.
Actuellement, le Dask conserve une présence solide dans les domaines de la science des données et du calcul scientifique, attirant une base d'utilisateurs en croissance due à sa flexibilité et son efficacité pour gérer les tâches computationnelles à grande échelle. Au fil du temps, la demande de solutions de mise en œuvre échelée de l'analyse de données est susceptible de grandir et le Dask peut s'attendre à une croissance significative de sa part de marché dans la catégorie des outils de science des données. Alors que les organisations continuent de devoir gérer des jeux de données en expansion et le besoin de vitesses d'exécution accrues, le rôle du Dask pour permettre un calcul parallèle efficace est susceptible de devenir plus prononcé, consolider sa position de leader dans le domaine.
Le Dask est un outil puissant et versatile utilisé par les sociétés dans le domaine de l'informatique des données en raison de son aptitude à gérer le calcul parallèle avec flexibilité et échelle. Sa popularité provient de sa gestion efficace des tâches de traitement de grandes quantités de données, ce qui en fait un atout inestimable pour les organisations gérant de vastes ensembles de données et des calculs complexes.
La capacité du Dask à distribuer efficacement les calculs sur plusieurs cœurs et clusters améliore notablement les performances par rapport à la traitement séquentiel. Cela assure une exécution rapide des tâches, ce qui permet de prendre des décisions plus rapidement.
Au contraire de nombreux autres technologies, le Dask s'échelle de manière fluide d'un seul ordinateur à un cluster de serveurs sans nécessiter des modifications importantes du codebase. Cette flexibilité permet aux entreprises de s'adapter aisément à des besoins de données grandissants, ce qui en fait un solution coûteuse pour l'échellement.
Le Dask s'intègre parfaitement avec les bibliothèques populaires d'informatique des données et de l'apprentissage automatique telles que NumPy, Pandas et Scikit-Learn. Cet écosystème cohérent simplifie la gestion du workflow, permettant aux organisations de tirer parti des capacités de plusieurs outils dans un environnement unifié.
Le Dask prend en charge des mécanismes de tolérance aux pannes qui assurent l'intégrité des calculs même en présence d'erreurs. Cela la distinguant de ses équivalents, offrant aux entreprises une paix d'esprit lors du traitement de tâches importantes.
En conclusion, la combinaison de la performance, de l'échelle, de l'intégration de l'écosystème et de la tolérance aux pannes rend le Dask un choix préféré pour les sociétés souhaitant optimiser leurs workflows de traitement de données.
Le bibliothèque parallèle de calcul flexibles en Python, Dask, est utilisée par de nombreuses entreprises pour gérer de grands jeux de données et des calculs complexes. Emplions-nous dans des études de cas réelles de sociétés qui utilisent avec succès Dask pour répondre à leurs besoins de traitement de données :
1. NERDS International NERDS International, une plateforme d'e-commerce dirigeante, a adopté Dask pour optimiser leur pipeline de traitement de données. En utilisant les capacités de traitement parallèle de Dask, NERDS International a diminué significativement le temps pendant que l'on analyse les données sur le comportement des clients. Ils ont intégré Dask en 2020 et ont vu une amélioration de 40 % de la vitesse de traitement des données, leur permettant de prendre des décisions d'affaires plus rapidement.
2. TechSolutions Ltd. TechSolutions Ltd., une entreprise de développement de logiciels spécialisée dans les solutions d'intelligence artificielle, a mis en œuvre Dask pour améliorer le processus de formation de modèle d'apprentissage automatique. En utilisant le framework de calcul distributed de Dask, TechSolutions a obtenu une réduction de 30 % du temps d'entraînement des modèles et une amélioration de l'échelle pour gérer de plus grandes quantités de données. Ils ont débuté à utiliser Dask fin 2019 et ont depuis vu des améliorations remarquables dans leur workflow de développement d'IA.
3. DataWorks Inc. DataWorks Inc., uneConsultant en analyse de données, a intégré Dask dans son infrastructure de traitement de données pour analyser de manière efficace de vastes quantités de données client. Depuis avoir adopté Dask en mi-2018, DataWorks a connu une augmentation marquée de la vitesse de traitement, leur permettant de livrer des conseils d'actions à leurs clients en temps opportun. La capacité de Dask à gérer des calculs complexes de manière distributed a permis à DataWorks de gérer des sources de données variées sans difficulté.
Ces études de cas illustrent comment les entreprises à travers divers secteurs ont utilisé avec succès Dask pour rationaliser leur traitement de données, améliorer leurs capacités analytiques et stimuler la croissance. En exploitant le pouvoir de Dask, les organismes peuvent franchir de nouvelles possibilités dans la gestion de grandes données et l'accélération du moment d'intuition.
Vous pouvez accéder à une liste actualisée des entreprises utilisant Dask en visitant TheirStack.com. Notre plateforme fournit une base de données complète des entreprises utilisant diverses technologies et outils internes.
À ce jour, nous disposons de données sur 1,440 entreprises qui utilisent Dask.
Dask est utilisé par une large gamme d'organisations dans divers secteurs, y compris "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". Pour une liste complète de tous les secteurs utilisant Dask, veuillez visiter TheirStack.com.
Certaines des entreprises qui utilisent Dask incluent Capital One, Capital One - US, STR, Domino Data Lab, Bain & Company, Extreme Networks, Checkout.com, Tetra Tech, BOSS AI, Doctrine et bien d'autres encore. Vous pouvez trouver une liste complète des 1,440 entreprises qui utilisent Dask sur TheirStack.com.
Selon nos données, Dask est le plus populaire dans États-Unis (643 companies), Royaume-Uni (121 companies), France (53 companies), Canada (50 companies), Inde (49 companies), Allemagne (30 companies), Espagne (23 companies), Pays-Bas (12 companies), Brésil (11 companies), Australie (10 companies). Toutefois, il est utilisé par des entreprises du monde entier.
Vous pouvez trouver des entreprises utilisant Dask en le recherchant sur TheirStack.com. Nous suivons les offres d'emploi de millions d'entreprises et les utilisons pour découvrir quelles technologies et outils internes elles emploient.