Dask を使用している企業
A flexible library for parallel computing in Python
Dask を使用している企業のリスト
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\": [
\"dask\"
]
}"Technology
is any of
Dask
従業員数61kFinancial ServicesDask信頼度：高
従業員数1.9k収益$1.6BComputers and Electronics ManufacturingDask信頼度：高
従業員数273Software DevelopmentDask信頼度：高
従業員数710収益$66MSoftware DevelopmentDask信頼度：高
従業員数3.5k収益$12MSoftware DevelopmentDask信頼度：高
従業員数6.2k収益$764MSoftware DevelopmentDask信頼度：高
従業員数437収益$10MSoftware DevelopmentDask信頼度：高- 従業員数80Software DevelopmentDask信頼度：高
従業員数5k収益$801MEngineering ServicesDask信頼度：高
従業員数10k収益$2.7BBiotechnology ResearchDask信頼度：高
当社は、Dask を使用している 3,748 社とユーザーに関するデータを保有しています。当社の Dask ユーザーと顧客リストはダウンロード可能で、業界分類、組織規模、地理的位置、資金調達ラウンド、収益数値などの重要な企業情報が豊富に含まれています。
技術使用統計と市場シェア
Dask ユーザーをターゲットにする方法
- このリストをカスタマイズする方法は？
このデータは、地理、業界、企業規模、収益、技術使用、求人情報などでフィルタリングすることで、ニーズに合わせてカスタマイズできます。データはExcelまたはCSV形式でダウンロード可能です。
- 企業がこの技術を採用した際に通知を受ける方法は？
このデータに対する通知を受け取ることができます。興味のある技術を選択することで、該当技術を使用する新しい企業が現れた際に、受信トレイに通知が届きます。
- このデータをCRMにインポートする方法は？
このデータをExcelファイルにエクスポートし、CRMにインポートすることができます。また、APIにデータをエクスポートすることも可能です。
よくある質問
当社のデータは、数百万の企業から収集した求人情報に基づいています。企業のウェブサイト、求人掲示板、その他の採用プラットフォームでこれらの求人情報を監視しています。求人情報を分析することで、企業がどのような技術を採用しているか、内部ツールの使用を含め、信頼性の高い方法で理解できます。
当社はデータを毎日更新し、最新の情報にアクセスできるようにしています。この頻繁な更新プロセスにより、業界内の最新の動向とトレンドを反映したインサイトとインテリジェンスを保証します。
Dask is a flexible parallel computing library in Python that enables seamless execution of complex computations. It provides advanced parallel and distributed computing capabilities to tackle tasks that involve large datasets, thus making it an essential tool for data scientists and engineers. Dask allows users to scale their data-intensive applications from a single machine to a cluster of machines, effectively managing the distribution of workloads and optimizing performance.
In the realm of Data Science Tools, Dask falls under the category of distributed computing frameworks. Its primary focus is on enabling efficient parallel processing of data, making it particularly valuable for tasks like data manipulation, machine learning model training, and large-scale data analysis. By leveraging Dask, users can overcome the limitations of traditional single-node computing and explore new possibilities in handling big data workloads with ease.
Founded in 2015 by the team at Anaconda, Dask originated from the need to address the challenges posed by the growing demand for scalable data processing in the Python ecosystem. Motivated by the desire to provide a flexible and user-friendly solution for parallel computing, the creators of Dask set out to develop a tool that could seamlessly integrate with existing Python data libraries while offering enhanced performance and scalability.
Currently, Dask maintains a strong foothold in the data science and scientific computing domains, attracting a growing user base due to its versatility and efficiency in handling large-scale computational tasks. With an increasing demand for scalable data processing solutions, Dask's market share within the Data Science Tools category is expected to experience significant growth in the coming years. As organizations continue to grapple with ever-expanding datasets and the need for faster processing speeds, Dask's role in enabling efficient parallel computing is likely to become even more pronounced, solidifying its position as a leading technology in the field.