Entreprises utilisant Pandas
Flexible and powerful data analysis / manipulation library for Python, providing labeled data structures similar to R data.frame objects, statistical functions, and much more.
58,669
entreprises
Liste des entreprises utilisant Pandas
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\": [
\"pandas\"
]
}"Technology
is any of
Pandas
Employés244kFinancial ServicesPandasConfiance élevée
Employés671kRevenu$27BIT Services and IT ConsultingPandasConfiance élevée
Employés966Revenu$15MFinancial ServicesPandasConfiance élevée
Employés89kRevenu$9.5BIT Services and IT ConsultingPandasConfiance élevée
Employés9.5kRevenu$1.9BSoftware DevelopmentPandasConfiance élevée
Employés11kRevenu$600MSoftware DevelopmentPandasConfiance élevée
Employés30kRevenu$4.9BInformation ServicesPandasConfiance élevée
Employés44kRevenu$12BFinancial ServicesPandasConfiance élevée
Employés167kRevenu$161BMotor Vehicle ManufacturingPandasConfiance élevée
Employés4.1kRevenu$1.5BInvestment ManagementPandasConfiance élevée
Nous disposons de données sur 58,669 entreprises et utilisateurs utilisant Pandas. Notre liste d'utilisateurs et de clients de Pandas est disponible en téléchargement et est enrichie de spécificités essentielles de l'entreprise, y compris la classification industrielle, la taille de l'organisation, la localisation géographique, les tours de financement et les chiffres d'affaires, entre autres.
Statistiques d'utilisation de la technologie et part de marché
Comment cibler les utilisateurs de Pandas
- Comment personnaliser cette liste ?
Vous pouvez personnaliser ces données selon vos besoins en filtrant par géographie, industrie, taille de l'entreprise, chiffre d'affaires, utilisation de la technologie, offres d'emploi et plus encore. Vous pouvez télécharger les données au format Excel ou CSV.
- Comment être alerté lorsque des entreprises adoptent cette technologie ?
Vous pouvez recevoir des alertes pour ces données. Commencez par sélectionner la technologie qui vous intéresse et vous recevrez des alertes dans votre boîte de réception lorsque de nouvelles entreprises utilisent cette technologie.
- Comment importer ces données dans mon CRM ?
Vous pouvez exporter ces données vers un fichier Excel, qui peut être importé dans votre CRM. Vous pouvez également exporter les données vers une API.
Questions fréquentes
Nos données proviennent des offres d'emploi collectées auprès de millions d'entreprises. Nous surveillons ces offres sur les sites web des entreprises, les sites d'emploi et d'autres plateformes de recrutement. L'analyse des offres d'emploi fournit une méthode fiable pour comprendre les technologies employées par les entreprises, y compris leur utilisation d'outils internes.
Nous actualisons nos données quotidiennement pour vous assurer d'accéder aux informations les plus récentes disponibles. Ce processus de mise à jour fréquent garantit que nos insights et notre intelligence reflètent les derniers développements et tendances de l'industrie.
Les Pandas sont une bibliothèque logicielle de traitement de données ouverte et puissante basée sur le langage de programmation Python. Elle fournit des structures de données et des outils d'analyse de données faciles à utiliser qui sont essentiels pour travailler avec des données structurelles. Les Pandas sont largement utilisés dans le domaine de l'intelligence artificielle, de la finance et d'autres domaines où le traitement et l'analyse de données sont essentiels.
Les Pandas tombent dans la catégorie des outils de science des données, spécifiquement connus pour leurs capacités pour le traitement, la nettoyage et l'analyse de données. Ils permettent aux utilisateurs de gérer efficacement de grandes quantités de données en offrant des structures de données telles que des données en cadres et des séries, ainsi que des fonctions pour filtrer, regrouper et transformer les données. Les Pandas sont le choix préféré des scientifiques des données et des analystes en raison de leur simplicité et de leur efficacité pour gérer les tâches complexes de données.
Les Pandas ont été fondées en 2008 par Wes McKinney alors qu'il travaillait chez AQR Capital Management. La motivation derrière la création des Pandas était de fournir une outil flexible et intuitif pour le traitement et l'analyse des données dans Python. Initialement développé pour répondre aux limitations des outils d'analyse de données existants, les Pandas ont rapidement gagné en popularity dans la communauté Python et au-delà.
Actuellement, les Pandas occupent une part significative du marché dans la catégorie des outils de science des données, étant une bibliothèque préférée pour les tâches de traitement de données. Son interface utilisateur conviviale et sa fonctionnalité étendue ont contribué à son adoption généralisée. Avec une demande croissante pour les prises de décisions fondées sur les données dans les industries variées, la part du marché des Pandas est attendue de grandir davantage à l'avenir, car plus de professionnels dépendent d'elles pour leurs besoins d'analyse des données.