Aziende che utilizzano DVC

Domande frequenti

Qual è la fonte di questi dati?

I nostri dati provengono da offerte di lavoro raccolte da milioni di aziende. Monitoriamo queste offerte sui siti web delle aziende, sui portali di lavoro e su altre piattaforme di reclutamento. Analizzare le offerte di lavoro offre un metodo affidabile per comprendere le tecnologie impiegate dalle aziende, inclusi i loro strumenti interni.

Con quale frequenza vengono aggiornati i dati?

Aggiorniamo i nostri dati quotidianamente per garantire che tu abbia accesso alle informazioni più aggiornate disponibili. Questo processo di aggiornamento frequente garantisce che le nostre intuizioni e intelligenze riflettano gli ultimi sviluppi e tendenze all'interno dell'industria.

Cos'è DVC?

DVC, short for Data Version Control, is a technology that falls under the broader category of Version Control Systems. DVC is specifically designed to help data scientists and machine learning engineers manage and version their data, enabling reproducibility and collaboration in data science projects. Unlike traditional version control systems that focus on code, DVC allows users to track changes to datasets, models, and experiments, making it a crucial tool in the field of data science.

Founded in 2017 by Dmitry Petrov, DVC stemmed from the increasing need for better data management in the rapidly evolving field of machine learning. Petrov recognized the challenges faced by data scientists in tracking and versioning large datasets, leading to the inception of DVC as a solution to address these pain points. The motivation behind DVC was to provide a lightweight, yet powerful tool for data versioning that seamlessly integrates with existing workflows in data science projects.

Currently, DVC holds a niche market share within the realm of data version control tools. As the importance of reproducibility and collaboration in data science continues to grow, the demand for robust data versioning solutions like DVC is expected to rise. With the increasing adoption of machine learning in various industries, it is forecasted that DVC will experience continued growth in market share as organizations prioritize efficient data management practices to ensure the integrity and reliability of their machine learning models.

Come ottenere un elenco aggiornato delle aziende che utilizzano DVC?

Puoi accedere a un elenco aggiornato di aziende che utilizzano DVC visitando TheirStack.com. La nostra piattaforma fornisce un database completo di aziende che utilizzano varie tecnologie e strumenti interni.

Quanti clienti ha DVC?

Fino ad ora, abbiamo dati su 1,010 aziende che utilizzano DVC.

Chi utilizza DVC?

DVC è utilizzato da una vasta gamma di organizzazioni in vari settori, inclusi "Entertainment Providers", "Higher Education", "Printing Services", "Hospitals And Health Care", "E-Learning Providers", "Software Development", "Higher Education", "Manufacturing", "Higher Education". Per un elenco completo di tutti i settori che utilizzano DVC, si prega di visitare TheirStack.com.

Quali aziende utilizzano DVC?

Alcune delle aziende che utilizzano DVC includono Disney Parks, Experiences and Products, Contra Costa Community College District, D'Andrea Visual Communications, Dichterbij, Université de Montpellier, BenchSci, RMIT University, Dokkumer Vlaggen Centrale, Macquarie University, Gemeenschappelijke Gemeenschapscommissie van Brussel-Hoofdstad e molte altre. Puoi trovare un elenco completo di 1,010 aziende che utilizzano DVC su TheirStack.com.

In quali paesi DVC è più utilizzato?

Secondo i nostri dati, DVC è più popolare in Stati Uniti (236 companies), Regno Unito (82 companies), Francia (58 companies), Germania (41 companies), Australia (34 companies), Canada (22 companies), Paesi Bassi (17 companies), India (16 companies), Spagna (14 companies), Svizzera (13 companies). Tuttavia, è utilizzato da aziende in tutto il mondo.

Come trovare le aziende che utilizzano DVC?

Puoi trovare aziende che utilizzano DVC cercandolo su TheirStack.com. Tracciamo le offerte di lavoro di milioni di aziende e le utilizziamo per scoprire quali tecnologie e strumenti interni stanno utilizzando.