कंपनियाँ जो Kedro का उपयोग करती हैं
It is an open-source Python framework for creating reproducible, maintainable and modular data science code. It borrows concepts from software engineering best-practice and applies them to machine-learning code; applied concepts include modularity, separation of concerns and versioning.
478
कंपनियाँ
Kedro का उपयोग करने वाली कंपनियों की सूची
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\": [
\"kedro\"
]
}"Technology
is any of
Kedro
कर्मचारी46kराजस्व$13BBusiness Consulting and ServicesKedroउच्च विश्वसनीयता
कर्मचारी11Software DevelopmentKedroउच्च विश्वसनीयता
कर्मचारी251Software DevelopmentKedroउच्च विश्वसनीयता
कर्मचारी50IT Services and IT ConsultingKedroउच्च विश्वसनीयता
कर्मचारी35Software DevelopmentKedroउच्च विश्वसनीयता
कर्मचारी2.2kInsuranceKedroउच्च विश्वसनीयता
कर्मचारी9Technology, Information and InternetKedroउच्च विश्वसनीयता
कर्मचारी41BiotechnologyKedroउच्च विश्वसनीयता
कर्मचारी375राजस्व$25MInsuranceKedroउच्च विश्वसनीयता
कर्मचारी204EducationKedroउच्च विश्वसनीयता
हमारे पास Kedro का उपयोग करने वाली 478 कंपनियों और उपयोगकर्ताओं का डेटा है। हमारा Kedro उपयोगकर्ता और ग्राहक सूची डाउनलोड के लिए उपलब्ध है और इसमें उद्योग वर्गीकरण, संगठनात्मक आकार, भौगोलिक स्थान, फंडिंग राउंड, और राजस्व आंकड़ों सहित महत्वपूर्ण कंपनी विशिष्टताओं के साथ समृद्ध है।
प्रौद्योगिकी उपयोग सांख्यिकी और बाजार हिस्सेदारी
Kedro उपयोगकर्ताओं को लक्षित कैसे करें
- इस सूची को कैसे अनुकूलित करें?
आप इस डेटा को अपनी आवश्यकताओं के अनुसार अनुकूलित कर सकते हैं, जैसे भौगोलिक क्षेत्र, उद्योग, कंपनी का आकार, राजस्व, प्रौद्योगिकी उपयोग, नौकरी पोस्टिंग और अधिक के लिए फ़िल्टर करके। आप डेटा को Excel या CSV प्रारूप में डाउनलोड कर सकते हैं।
- जब कंपनियाँ इस प्रौद्योगिकी को अपनाती हैं तो कैसे सूचित रहें?
आप इस डेटा के लिए अलर्ट प्राप्त कर सकते हैं। आप जिस प्रौद्योगिकी में रुचि रखते हैं उसे चुनकर शुरू कर सकते हैं और फिर जब नई कंपनियाँ उस प्रौद्योगिकी का उपयोग करती हैं तो आपको अपने इनबॉक्स में अलर्ट प्राप्त होंगे।
- इस डेटा को अपने CRM में कैसे आयात करें?
आप इस डेटा को Excel फ़ाइल में निर्यात कर सकते हैं, जिसे आपके CRM में आयात किया जा सकता है। आप डेटा को API में भी निर्यात कर सकते हैं।
अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्न
हमारा डेटा नौकरी पोस्टिंग से प्राप्त होता है जो लाखों कंपनियों से एकत्र किया जाता है। हम इन पोस्टिंग को कंपनी वेबसाइटों, जॉब बोर्ड्स, और अन्य भर्ती प्लेटफार्मों पर मॉनिटर करते हैं। नौकरी पोस्टिंग का विश्लेषण कंपनियों द्वारा उपयोग की जा रही तकनीकों को समझने का एक विश्वसनीय तरीका प्रदान करता है, जिसमें उनके आंतरिक उपकरणों का उपयोग भी शामिल है।
हम अपने डेटा को दैनिक रूप से ताज़ा करते हैं ताकि आप सबसे वर्तमान जानकारी तक पहुँच सकें। यह बार-बार अपडेट करने की प्रक्रिया सुनिश्चित करती है कि हमारी अंतर्दृष्टि और बुद्धिमत्ता उद्योग के नवीनतम विकास और रुझानों को दर्शाती है।
Kedro is an open-source Python framework designed to facilitate the development of robust data pipelines. It offers a high level of flexibility and scalability, making it ideal for managing complex workflows in data science and machine learning projects. By providing a standardized approach to structuring code and data, Kedro enables teams to collaborate effectively and maintain a clear understanding of the pipeline's architecture.
In the realm of Frameworks (Full Stack), Kedro falls under the category of data pipeline frameworks. It focuses on streamlining the process of building, deploying, and managing data pipelines that are crucial for extracting insights from large datasets. Kedro's emphasis on modularity and reproducibility sets it apart, allowing users to easily experiment with different data processing techniques and iterate on their pipelines with confidence.
Kedro was founded in 2019 by QuantumBlack, a data science consultancy that aimed to address the challenges faced by data professionals in structuring and managing their projects effectively. Drawing on their extensive experience in the field, QuantumBlack developed Kedro to provide a comprehensive solution for building scalable and maintainable data pipelines. Since its inception, Kedro has gained traction among data engineering and data science teams looking to streamline their workflow and enhance collaboration.
In terms of current market share, Kedro has been steadily gaining popularity within the data engineering and data science communities. Its user-friendly interface, extensive documentation, and active community support have contributed to its growing adoption rate. As organizations continue to recognize the importance of efficient data pipeline management, Kedro is poised to experience further growth in the foreseeable future, cementing its position as a leading framework in the data science ecosystem.