Entreprises utilisant scikit-learn
scikit-learn is a Python module for machine learning built on top of SciPy and distributed under the 3-Clause BSD license.
48,918
entreprises
Liste des entreprises utilisant scikit-learn
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\": [
\"scikit-learn\"
]
}"Technology
is any of
scikit-learn
Employés14kRevenu$600MSoftware Developmentscikit-learnConfiance élevée
Employés115kHospitals and Health Carescikit-learnConfiance élevée
Employés36kRevenu$28BSoftware Developmentscikit-learnConfiance élevée
Employés85kRevenu$29BFinancial Servicesscikit-learnConfiance élevée
Employés3.2kRevenu$1.2BFinancial Servicesscikit-learnConfiance élevée
Employés23kRevenu$3BFinancial Servicesscikit-learnConfiance élevée
Employés7Technology, Information and Internetscikit-learnConfiance élevée
Employés23kRevenu$957MIT Services and IT Consultingscikit-learnConfiance élevée
Employés5.9kRevenu$777MSoftware Developmentscikit-learnConfiance élevée
Employés300kRevenu$331BHospitals and Health Carescikit-learnConfiance élevée
Nous disposons de données sur 48,918 entreprises et utilisateurs utilisant scikit-learn. Notre liste d'utilisateurs et de clients de scikit-learn 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 scikit-learn
- 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.
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.