Python-based ecosystem of open-source software for mathematics, science, and engineering. It contains modules for optimization, linear algebra, integration, interpolation, special functions, FFT, signal and image processing, ODE solvers and other tasks common in science and engineering.
4,473
entreprises
Nous disposons de données sur 4,473 entreprises qui utilisent SciPy. Notre liste de clients SciPy 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 |
---|---|---|---|---|
Amazon.com Services LLC | États-Unis | Retail | 10K | $50M |
Quiet Professionals LLC | États-Unis | Defense And Space Manufacturing | 120 | $7M |
Under Armour | États-Unis | Retail Apparel And Fashion | 12K | $5.8B |
![]() AssemblyAI | États-Unis | Software Development | 113 | |
CEDARS-SINAI | États-Unis | Hospitals And Health Care | 14K | $58M |
![]() PriceHubble | Suisse | Real Estate | 200 | $11M |
Cedars-Sinai | États-Unis | Hospitals And Health Care | 15K | |
Fiori Technology Solutions Inc | États-Unis | It Services And It Consulting | 16 | |
![]() Magic Leap | États-Unis | Computers And Electronics Manufacturing | 1.3K | $185M |
![]() Vicarious Surgical | États-Unis | Medical Equipment Manufacturing | 220 | $3M |
SONEM Solutions GmbH | Allemagne | Appliances, Electrical, And Electronics Manufacturing | 4 | |
Sonalysts, Inc. | États-Unis | Defense And Space Manufacturing | 426 | $40M |
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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.
SciPy est utilisé dans 68 pays
Il y a 28 alternatives à SciPy
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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.
La bibliothèque SciPy est une bibliothèque de calcul scientifique ouverte-source en Python. Elle fournit une large gamme de fonctionnalités pour les opérations mathématiques, les routines numériques, l'optimisation, l'algorithme linéaire, l'intégration et l'interpolation, entre autres. SciPy est bâti sur NumPy, une autre bibliothèque populaire pour le calcul numérique en Python, et ensemble, ils forment un écosystème puissant pour le calcul scientifique et l'analyse des données.
Au sein de la catégorie des Outils de Science des Données, SciPy joue un rôle crucial pour permettre aux scientifiques des données, aux chercheurs et aux ingénieurs de réaliser des calculs scientifiques complexes efficacement. Sa collection étendue de modules et de fonctions en fait une première choix pour les tâches allant de simples calculs à des expériences et des simulations scientifiques avancées. En utilisant SciPy, les professionnels peuvent optimiser leurs workflows, améliorer leur productivité et résoudre des défis de l'analyse des données complexes avec facilité.
En 2001, SciPy a été créé par Travis Oliphant comme une réponse à la nécessité d'un outil de calcul scientifique robuste pour le langage de programmation Python. Au fil des ans, elle s'est transformée en un pilier de l'écosystème Python, attirant une vaste communauté d'utilisateurs et de contributeurs dédiés à améliorer les capacités de calcul scientifique. Avec un emphasis fort sur la performance, l'utilisabilité et l'extensibilité, SciPy continue d'être un outil critique pour rédiger des projets de recherche innovants et des perspectives données.
En termes de part de marché actuelle au sein de la catégorie des Outils de Science des Données, SciPy tient une position significative en raison de son adoption large et de sa réputation parmi les communautés de science des données et de recherche. Au fur et à mesure que la demande pour les outils d'analyse des données sophistiqués continue de monter en flèche, SciPy est attendu pour maintenir sa trajectoire de croissance et renforcer sa présence sur le marché. Avec des développements en cours, des améliorations et des extensions, SciPy est sur le point d'améliorer ses capacités et d'attirer un public plus large d'amateurs et de professionnels des données.
SciPy est une bibliothèque puissante pour le traitement scientifique en Python, largement utilisée par les entreprises pour exploiter ses capacités versatiles dans les projets de science des données. Avec une vaste gamme de fonctionnalités et d'outils, SciPy offre un environnement étendu pour l'analyse des données, la visualisation et la manipulation.
1. Fonctionnalité étendue : SciPy fournit un ensemble vaste de fonctions pour l'optimisation numérique, l'algorithme linéaire, l'intégration, l'interpolation et plus encore. Contrairement à d'autres technologies similaires, SciPy offre une intégration fluide avec d'autres bibliothèques populaires de Python comme NumPy et Pandas, ce qui en fait un choix préféré pour les scientifiques des données et les ingénieurs.
2. Logiciel open-source et support communautaire : Étant une bibliothèque open-source, SciPy bénéficie d'une mise à jour continue, des corrections de bogues et de nouvelles fonctionnalités, ce qui est essentiel pour rester à jour dans le champ évoluant de la science des données.
3. Performance et échelle : SciPy est construit sur des bibliothèques optimisées telles que BLAS et LAPACK, ce qui permet une exécution haute-performance pour de grands ensembles de données. Ses algorithmes et structures de données efficaces en fait une choix fiable pour gérer des tâches computationnelles complexes avec rapidité et échelle.
4. Capacités de visualisation : SciPy s'intègre de manière fluide avec des bibliothèques de visualisation de données populaires comme Matplotlib et Seaborn, permettant aux utilisateurs de créer des visualisations impressionnantes de résultats d'analyse. Ce rendu visuel non seulement améliore l'interprétation des données mais également aide à présenter les résultats efficacement aux parties prenantes.
En résumé, SciPy se démarque dans le domaine des outils de science des données pour ses fonctionnalités étendues, son soutien communautaire, sa performance, sa scalabilité et ses capacités de visualisation, en faisant un atout indispensable pour les entreprises qui cherchent à excel dans la prise de décisions données.
SciPy est une bibliothèque de code open-source très populaire dans l'écosystème Python qui fournit des routines numériques efficaces pour le calcul scientifique. De nombreuses entreprises bien connues au travers de divers secteurs utilisent SciPy pour améliorer leurs capacités d'analyse de données et d'apprentissage automatique. Voici quelques études de cas montrant comment les entreprises utilisent SciPy dans leur workflow :
1. SpaceX : SpaceX, la société de fabrication d'aéronefs et de transport spatial créée par Elon Musk, utilise de manière extensive SciPy pour l'optimisation de trajectoires et la simulation dans leurs lancements de fusées. En utilisant les fonctionnalités de calcul scientifique et d'optimisation de SciPy, les ingénieurs de SpaceX peuvent calculer les trajectoires d'optimum, minimiser la consommation de carburant et assurer des atterrissements précis de fusées réutilisables. SpaceX a commencé à intégrer SciPy dans leurs outils informatiques depuis 2014, ce qui a amélioré l'efficacité et la précision de leurs missions spatiales.
2. Netflix : Netflix, la plateforme d'écriture de streaming global, utilise SciPy pour élaborer les algorithmes de recommandation et analyser les données d'utilisateurs pour offrir des recommandations de contenu personnalisées. Les capacités de SciPy en algèbre linéaire, d'optimisation et de statistiques jouent un rôle crucial pour améliorer l'engin de recommendation de Netflix, ce qui améliore ainsi l'engagement et la rétention des utilisateurs. Netflix a intégré SciPy dans leur pipeline de données scientifiques en 2012, ce qui leur a permis de fournir des suggestions de visionnage personnalisées à millions d'abonnés dans le monde entier avec précision.
3. Spotify : Spotify, le service de streaming de musique populaire, utilise SciPy pour les systèmes de recommandation de musique et les tâches de traitement de signaux audio. En utilisant les fonctions de traitement de signal audio et d'apprentissage automatique de SciPy, Spotify peut extraire des faits précieux à partir des données audio, tels que la classification de genre, la détection d'humeur et l'analyse de similarité de musique. Spotify a adopté SciPy comme composant essentiel de leur toolkit d'analyse de données en 2015, ce qui leur a permis de concevoir des algorithmes de recommandation efficaces qui répondent aux préférences individuelles des utilisateurs efficacement.
Ces études de cas montrent comment les entreprises éminentes comme SpaceX, Netflix et Spotify utilisent les capacités de SciPy en calcul scientifique, optimisation et analyse de données pour résoudre les défis complexes du monde réel. En intégrant SciPy dans leur workflow, ces entreprises démontrent les applications variées de cette puissante outil de science des données pour résoudre les problèmes complexes du monde réel.
Vous pouvez accéder à une liste actualisée des entreprises utilisant SciPy 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 4,473 entreprises qui utilisent SciPy.
SciPy est utilisé par une large gamme d'organisations dans divers secteurs, y compris "Retail", "Defense And Space Manufacturing", "Retail Apparel And Fashion", "Software Development", "Hospitals And Health Care", "Real Estate", "Hospitals And Health Care", "It Services And It Consulting", "Computers And Electronics Manufacturing", "Medical Equipment Manufacturing". Pour une liste complète de tous les secteurs utilisant SciPy, veuillez visiter TheirStack.com.
Certaines des entreprises qui utilisent SciPy incluent Amazon.com Services LLC, Quiet Professionals LLC, Under Armour, AssemblyAI, CEDARS-SINAI, PriceHubble, Cedars-Sinai, Fiori Technology Solutions Inc, Magic Leap, Vicarious Surgical et bien d'autres encore. Vous pouvez trouver une liste complète des 4,473 entreprises qui utilisent SciPy sur TheirStack.com.
Selon nos données, SciPy est le plus populaire dans États-Unis (1,731 companies), Royaume-Uni (369 companies), Inde (151 companies), Canada (142 companies), Allemagne (136 companies), France (124 companies), Espagne (83 companies), Pays-Bas (52 companies), Suisse (49 companies), Brésil (44 companies). Toutefois, il est utilisé par des entreprises du monde entier.
Vous pouvez trouver des entreprises utilisant SciPy 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.