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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
entreprises
Nous disposons de données sur 12,511 entreprises qui utilisent scikit-learn. Notre liste de clients scikit-learn 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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Walmart | États-Unis | Retail | 2.3M | $611B |
IBM | États-Unis | It Services And It Consulting | 309K | $61B |
EY | Royaume-Uni | Professional Services | 357K | $45B |
Amazon.com | États-Unis | Retail | 10K | $50M |
Databricks | États-Unis | Software Development | 8.8K | $600M |
Dice | États-Unis | Software Development | 736 | $12M |
Amazon.com Services LLC | États-Unis | Retail | 10K | $50M |
PwC | Royaume-Uni | Professional Services | 328K | $50B |
General Motors | États-Unis | Motor Vehicle Manufacturing | 167K | $161B |
Very | États-Unis | Software Development | 194 | $6M |
Meta | États-Unis | Software Development | 120K | |
SAP | Allemagne | Software Development | 126K | $33B |
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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.
scikit-learn est utilisé dans 92 pays
Il y a 18 alternatives à scikit-learn
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 bibliothèque de machine learning Scikit-learn est une bibliothèque populaire dans l'écosystème Python connue pour son interface utilisateur amicale et son large éventail d'algorithme et d'outils pour l'analyse et la modélisation des données. Elle repose sur NumPy, SciPy et Matplotlib, offrant un framework robuste pour les tâches de machine learning telles que la classification, la régression, l'agrégation et la réduction de dimension. Scikit-learn est largement utilisé par les scientifiques des données, les chercheurs et les amateurs de machine learning en raison de sa facilité et de son efficacité pour mettre en œuvre diverses algorithmes.
Les packages PyPI, auquel appartient Scikit-learn, est une catégorie qui comprend divers packages Python disponibles sur le Index de packages Python (PyPI). Ces packages couvrent une large plage de fonctionsnalités, y compris la manipulation de données, le développement web, l'informatique scientifique et l'apprentissage automatique. Scikit-learn tombe dans la sous-catégorie du machine learning et de l'analyse des données au sein des packages PyPI, offrant des outils et des algorithmes essentiels pour construire des modèles prédictifs et extraire des informations à partir des données.
Scikit-learn a été fondé en 2007 par David Cournapeau dans le cadre du projet Google Summer of Code. La motivation derrière la création de Scikit-learn était de développer une bibliothèque d'apprentissage automatique de haute qualité que la communauté Python puisse utiliser et fournir une interface simple et puissante pour mettre en œuvre les algorithmes d'apprentissage automatique. Au fil des ans, Scikit-learn a évolué pour devenir l'une des bibliothèques d'apprentissage automatique les plus populaires dans l'industrie, grâce à sa communauté active de développement et à ses améliorations continues.
Actuellement, Scikit-learn détient une part significative du marché dans la catégorie des bibliothèques d'apprentissage automatique. Son interface utilisateur amicale, sa documentation approfondie et son/support communauté active ont contribué à sa grande adoption parmi les débutants et les experts en apprentissage automatique. Avec la demande croissante de solutions d'apprentissage automatique dans divers secteurs, la part de marché de Scikit-learn est attendue continuer de grandir à l'avenir, plus les entreprises et les individus l'utilisent pour les tâches d'analyse et de modélisation des données.
L'appel à la bibliothèque de machine learning Scikit-learn est un outil puissant dans la catégorie des packages PyPI, largement utilisé par les entreprises pour développer et mettre en œuvre des modèles de machine learning. Son interface utilisateur conviviale et ses vastes fonctions en font une choix populaire parmi les scientifiques des données et les ingénieurs de machine learning.
Scikit-learn fournit une API simple et intuitive qui permet aux utilisateurs de mettre en œuvre facilement diverses algorithmes de machine learning sans avoir besoin de faire preuve d'une large connaissance géographique. Cet aisé d'utilisation le rend idéal pour les débutants comme les experts.
Avec une grande collection d'algorithme de machine learning disponible facilement, scikit-learn offre une versatilité et une flexibilité dans la construction de modèles. Cette sélection étroite surpasses de nombreuses de ses concurrents, permettant aux utilisateurs d'expérimenter avec divers algorithme pour trouver le meilleur match pour leurs données.
Scikit-learn se targue d'une communauté active de développeurs et d'utilisateurs qui contribuent à son amélioration et lui offre appui grâce aux forums et aux ressources en ligne. Cette implication communauté active garantit que les utilisateurs ont accès aux dernières mises à jour, aux réparations des bugs et aux fonctionnalités innovantes, améliorant ainsi l'expérience utilisateur.
Un avantage clé de Scikit-learn est son intégration sans heurt avec d'autres bibliothèques et frameworks Python couramment utilisés dans l'écosystème des sciences des données et de l'apprentissage automatique. Cette interopérabilité permet des flot de travail sans heurt, permettant aux utilisateurs de tirer parti des forces de différents outils en combinaison avec Scikit-learn pour une performance renforcée.
Scikit-learn est connu pour sa performance fiable et efficace dans le traitement de grandes données et de tâches complexes de machine learning. Ses implémentations optimisées d'algorithme délivrent des résultats rapides et précis, dépassant de nombreux autres bibliothèques en termes de vitesse et d'utilisation de ressources computationnelles.
Scikit-learn est une bibliothèque d'apprentissage automatique très populaire utilisée par les sociétés de différentes industries pour développer des solutions intelligentes basées sur les données. De nombreuses sociétés établies utilisent scikit-learn pour améliorer leurs produits et services en utilisant des análises avancées. Voici quelques études de cas montrent comment des entreprises réputées utilisent la puissance de scikit-learn pour les applications d'apprentissage automatique :
Société : Spotify
Spotify, la plateforme de streaming musical renommée, utilise scikit-learn pour son moteur de recommandation. En employant des algorithmes d'apprentissage automatique de scikit-learn, Spotify peut analyser les préférences et le comportement des utilisateurs pour livrer des recommandations musicales personnalisées. Spotify a intégré scikit-learn dans sa plateforme il y a plusieurs années pour améliorer l'engagement et la satisfaction des utilisateurs.
Société : Airbnb
Airbnb, le marché en ligne populaire pour les hébergements et les expériences touristiques, utilise scikit-learn pour l'optimisation des prix et la détection des fraudes. Avec les capacités d'apprentissage automatique robustes de scikit-learn, Airbnb peut prédire des stratégies de prix optima basées sur des facteurs tels que la demande, la saisonnalité et l'emplacement. De plus, la plateforme utilise les algorithmes de scikit-learn pour détecter et prévenir les activités frauduleuses, sécurisant la confiance et la sécurité des utilisateurs. Airbnb a commencé à utiliser scikit-learn pour ces fins il y a quelques années, ce qui a considérablement amélioré l'efficacité opérationnelle.
Société : Netflix
Netflix, la fournisseur de streaming en tête, repose sur scikit-learn pour améliorer son système de recommandation de contenu. En intégrant les algorithmes de scikit-learn, Netflix peut analyser les habitudes de visionnage et les préférences des utilisateurs pour suggérer des recommandations de contenu personnalisées, améliorant ainsi l'engagement et la rétention des utilisateurs. Netflix a adopté les capacités d'apprentissage automatique de scikit-learn tôt dans l'histoire pour révolutionner sa stratégie de diffusion de contenu et répondre aux goûts individuels des spectateurs efficacement.
Ces études de cas montrent comment des entreprises établies comme Spotify, Airbnb et Netflix utilisent efficacement les capacités d'apprentissage automatique de scikit-learn pour conduire l'innovation, améliorer l'expérience utilisateur et optimiser divers aspects de leurs entreprises. En harnachant la puissance de scikit-learn, ces sociétés ont gagné un avantage concurrentiel dans leur segment d'industrie, montrant l'impact significatif de la technologie d'apprentissage automatique dans l'environnement commercial moderne.
Vous pouvez accéder à une liste actualisée des entreprises utilisant scikit-learn 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 12,511 entreprises qui utilisent scikit-learn.
scikit-learn est utilisé par une large gamme d'organisations dans divers secteurs, y compris "Retail", "It Services And It Consulting", "Professional Services", "Retail", "Software Development", "Software Development", "Retail", "Professional Services", "Motor Vehicle Manufacturing", "Software Development". Pour une liste complète de tous les secteurs utilisant scikit-learn, veuillez visiter TheirStack.com.
Certaines des entreprises qui utilisent scikit-learn incluent Walmart, IBM, EY, Amazon.com, Databricks, Dice, Amazon.com Services LLC, PwC, General Motors, Very et bien d'autres encore. Vous pouvez trouver une liste complète des 12,511 entreprises qui utilisent scikit-learn sur TheirStack.com.
Selon nos données, scikit-learn est le plus populaire dans États-Unis (4,159 companies), Royaume-Uni (856 companies), Allemagne (482 companies), Inde (410 companies), France (404 companies), Canada (363 companies), Espagne (302 companies), Brésil (209 companies), Pays-Bas (118 companies), Australie (109 companies). Toutefois, il est utilisé par des entreprises du monde entier.
Vous pouvez trouver des entreprises utilisant scikit-learn 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.