Aziende che utilizzano PyXLL

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 PyXLL?

PyXLL is a powerful Python library that seamlessly integrates Python into Microsoft Excel, enabling users to leverage the extensive capabilities of Python within the familiar Excel environment. It serves as a bridge between the worlds of Python data analysis and Excel spreadsheet functionalities, offering a practical solution for data scientists, financial analysts, and other professionals who rely heavily on Excel for their work.

PyXLL falls under the category of Data Science Tools, specifically focusing on enhancing data analysis and manipulation capabilities within Excel. By allowing Python code to be executed directly in Excel, PyXLL enables users to perform complex data analytics, visualization, and manipulation tasks with ease. Its compatibility with both Python 2 and 3 makes it a versatile tool for a wide range of users within the data science domain.

Founded in [year], PyXLL was created by [founder] with the goal of bridging the gap between Excel and Python, recognizing the need for a seamless integration solution that can empower users to combine the strengths of both platforms. The motivation behind PyXLL's development stemmed from the increasing demand for efficient data processing tools that can handle large datasets and perform advanced analytics within a familiar and user-friendly interface like Excel.

Currently, PyXLL holds a significant market share within the Data Science Tools category, with a growing user base across various industries. As the demand for streamlined data analysis and visualization tools continues to rise, PyXLL is poised for further growth in the future. Its unique combination of Python's robust data processing capabilities and Excel's widespread utility positions it as a valuable asset for professionals looking to enhance their data science workflows.

Come ottenere un elenco aggiornato delle aziende che utilizzano PyXLL?

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

Quanti clienti ha PyXLL?

Fino ad ora, abbiamo dati su 9 aziende che utilizzano PyXLL.

Chi utilizza PyXLL?

PyXLL è utilizzato da una vasta gamma di organizzazioni in vari settori, inclusi "Financial Services", "Engineering Services", "Staffing And Recruiting", "Pharmaceutical Manufacturing", "Financial Services", "Staffing And Recruiting". Per un elenco completo di tutti i settori che utilizzano PyXLL, si prega di visitare TheirStack.com.

Quali aziende utilizzano PyXLL?

Alcune delle aziende che utilizzano PyXLL includono Soros Fund Management, Capula, McGregor Boyall, Bristol Myers Squibb, MassMutual, SimplyApply, EasyHiring, Capula Investment Management Ltd e molte altre. Puoi trovare un elenco completo di 9 aziende che utilizzano PyXLL su TheirStack.com.

In quali paesi PyXLL è più utilizzato?

Secondo i nostri dati, PyXLL è più popolare in Regno Unito (2 companies), Stati Uniti (2 companies). Tuttavia, è utilizzato da aziende in tutto il mondo.

Come trovare le aziende che utilizzano PyXLL?

Puoi trovare aziende che utilizzano PyXLL 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.