Company | Country | Industry | Employees | Revenue |
---|---|---|---|---|
| ||||
| ||||
| ||||
| ||||
| ||||
| ||||
| ||||
| ||||
| ||||
| ||||
| ||||
|
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
entreprises
Nous disposons de données sur 7,163 entreprises qui utilisent Jupyter. Notre liste de clients Jupyter 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 |
---|---|---|---|---|
General Motors | États-Unis | Motor Vehicle Manufacturing | 167K | $161B |
IBM | États-Unis | It Services And It Consulting | 309K | $61B |
JPMorgan Chase Bank, N.A. | États-Unis | Financial Services | 76K | $135M |
Microsoft | États-Unis | Software Development | 233K | $198B |
Leidos | États-Unis | It Services And It Consulting | 33K | $14B |
Octopus Energy | Royaume-Uni | Utilities | 3.2K | |
Dice | États-Unis | Software Development | 736 | $12M |
SAP | Allemagne | Software Development | 126K | $33B |
EY | Royaume-Uni | Professional Services | 357K | $45B |
Breeze Technologies UG | Allemagne | It Services And It Consulting | 17 | |
Ocado Group | Royaume-Uni | It Services And It Consulting | 10K | $3B |
Visa | États-Unis | It Services And It Consulting | 26K | $31B |
Voulez-vous télécharger la liste complète ?
Inscrivez-vous et téléchargez la liste complète des 7,163 entreprises.
Loading countries...
Loading other techonlogies...
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.
Il y a 8 alternatives à Jupyter
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.
Jupyter est une application web ouverte qui permet aux utilisateurs de créer et de partager des documents contenant du code en direct, des équations, des visualisations et du texte narratif. Elle est largement utilisée dans les domaines de l'informatique de l'information, du calcul scientifique et de l'apprentissage automatique pour l'interactivité et l'analyse de données. Jupyter supporte plus de 40 langages de programmation, notamment le Python, R et Julia, ce qui en fait une outil polyvalent pour les tâches liées aux données.
Jupyter relève de la catégorie des carnets de notes d'information comme données obtenues grâce à l'analyse des données, ce qui permet aux utilisateurs d'écrire et d'exécuter du code, de visualiser des données et de partager leurs résultats dans un seul document. Ces carnets de notes fournissent une plateforme unifiée pour l'exploration des données, la conception de modèles et la communication des résultats, améliorant la collaboration et la réplicabilité dans les projets liés aux données.
Jupyter a été créé en 2014 comme projet dérivé du projet IPython par un équipe de développeurs dirigée par Fernando Pérez. L'objectif behind Jupyter était de fournir un environnement de calcul plus interactif et convivial pour les tâches scientifiques et d'analyse des données. Depuis sa création, Jupyter a acquis une importante popularité dans la communauté des sciences de l'information et a une base d'utilisateurs mondial.
Actuellement, Jupyter détient une part importante du marché de la catégorie des carnets de notes d'informations en raison de ses fonctionnalités robustes, de son support pour plusieurs langages de programmation et de sa communauté active de développeurs. Avec l'accroissement de l'adoption de l'apprentissage automatique et de l'analyse des données dans divers secteurs, la demande pour des outils interactifs comme Jupyter est attendue augmenter encore plus dans l'avenir. Alors que les prises de décision animées par les données deviennent plus régulières, Jupyter est susceptible de maintenir sa position en tant que technologie de pointe pour l'analyse de données interactives et la modélisation.
Notebook destiné au monde des boucles Notebooks de traitement de données, est largement utilisé par les entreprises pour sa versatility et son efficacité dans les tâches d'analyse de données et de visualisation. Offrant une plateforme fluide pour la création de code, l'exploration de données, le modèle statistique et la visualisation interactive, Jupyter offre un environnement propice à la prise de décision influencée par les données.
Jupyter permet une manipulation en temps réel des données et visualisation, permettant aux scientifiques des données de explorer iterativement différents jeux de données et variables. Cette approche interactive offre une expérience pratique supérieure par rapport aux outils d'analyse de données traditionnels, favorisant une compréhension intuitive plus approfondie des jeux de données complexes.
Avec son support pour divers langages de programmation, Jupyter facilite la collaboration fluide parmi les membres d'équipe techniques ayant des arrières-plan techniques différents. De plus, son intégration avec markdown permet la création de rapports d'analyse interactifs et documentés, améliorant la communication et la réproducibilité au sein des équipes.
Jupyter possède un écosystème riche de bibliothèques et d'extensions qui répondent aux besoins d'analyse de données variés, allant de l'apprentissage automatique à la visualisation de données. Cette importante prise en charge des bibliothèques distingue Jupyter des technologies similaires, ce qui permet aux utilisateurs d'accéder à un équipement de pointe pour les tâches d'analyse de données complexes.
Jupyter offre des options d'échelle robustes, permettant aux utilisateurs de passer sans heurt des analyses exploratoires à des solutions prêtes pour la production. Sa compatibilité avec les services en nuage et les technologies de conteneurisation permet aux entreprises de déployer et d'échelonner les projets de scientific data de manière efficace, garantissant une performance optimale et une utilisation des ressources.
Introduction aux sociétés utilisant Jupyter
Jupyter est un outil largement utilisé dans la catégorie des notebooks de science des données, avec de nombreuses sociétés qui bénéficient de ses fonctionnalités pour des对象 différent. Ci-dessous sont presentées des études de cas réalistes montrant comment des entreprises notables ont mis en œuvre Jupyter dans leurs processus de travail.
Entreprise X, une plateforme d'e-commerce leader, utilise Jupyter pour l'analyse et la visualisation des données depuis 2017. En intégrant Jupyter avec leur infrastructure de données, Entreprise X a amélioré ses processus de prise de décision en dérivant des informations précieuses à partir de jeux de données complexes. La nature interactive des notebooks de Jupyter a permis à l'équipe des données de science de collaborer efficacement et d'itérer sur les expériences rapidement.
Entreprise Y, une entreprise financière mondiale, a adopté Jupyter en 2018 pour rationaliser les processus de recherche quantitative et de développement de modèles. Avec Jupyter, les scientifiques des données de l'Entreprise Y peuvent prototyper et tester rapidement des algorithmes, ce qui leur permet de lancer de nouveaux produits financiers plus rapidement. La capacité de combiner du code, de visualisations et de texte explicatif dans les notebooks de Jupyter a renforcé la transparence et la reproductibilité de leurs workflows analytiques.
Entreprise Z, un startup de technologie de santé, a intégré Jupyter dans leur pipeline d'ingénierie de données en 2019. En utilisant Jupyter pour l'analyse exploratoire des données et les tâches d'ingénierie de caractéristiques, l'Entreprise Z a pu accélérer le développement de modèles de machine learning pour prédire les résultats des patients. La nature interactive des notebooks de Jupyter a permis à l'équipe des données de science de prospection avec différents algorithmes et d'évaluer les performances des modèles iterative.
Ces études de cas mettent en valeur les applications diverses de Jupyter dans les secteurs, montrant sa polyvalence comme outil puissant pour l'analyse des données, le modélisation et la collaboration.
Vous pouvez accéder à une liste actualisée des entreprises utilisant Jupyter 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 7,163 entreprises qui utilisent Jupyter.
Jupyter est utilisé par une large gamme d'organisations dans divers secteurs, y compris "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". Pour une liste complète de tous les secteurs utilisant Jupyter, veuillez visiter TheirStack.com.
Certaines des entreprises qui utilisent Jupyter incluent General Motors, IBM, JPMorgan Chase Bank, N.A., Microsoft, Leidos, Octopus Energy, Dice, SAP, EY, Breeze Technologies UG et bien d'autres encore. Vous pouvez trouver une liste complète des 7,163 entreprises qui utilisent Jupyter sur TheirStack.com.
Selon nos données, Jupyter est le plus populaire dans États-Unis (2,917 companies), Royaume-Uni (498 companies), Allemagne (270 companies), France (243 companies), Canada (193 companies), Espagne (184 companies), Inde (130 companies), Brésil (101 companies), Australie (73 companies), Pays-Bas (68 companies). Toutefois, il est utilisé par des entreprises du monde entier.
Vous pouvez trouver des entreprises utilisant Jupyter 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.
Jupyter est utilisé dans 75 pays