Dask를 사용하는 회사들

자주 묻는 질문

이 데이터의 출처는 무엇인가요?

우리의 데이터는 수백만 개의 회사에서 수집된 채용 공고에서 출처를 얻습니다. 우리는 이러한 공고를 회사 웹사이트, 구인 게시판, 기타 채용 플랫폼에서 모니터링합니다. 채용 공고 분석은 회사들이 사용하는 기술과 내부 도구의 사용을 이해하는 신뢰할 수 있는 방법을 제공합니다.

데이터는 얼마나 자주 업데이트됩니까?

우리는 최신 정보를 제공하기 위해 데이터를 매일 갱신합니다. 이 빈번한 업데이트 과정은 우리의 인사이트와 지능이 업계 내 최신 동향과 발전을 반영하도록 보장합니다.

Dask가 무엇인가요?

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.

Dask을 사용하는 회사들의 최신 목록을 어떻게 얻을 수 있나요?

TheirStack.com를 방문하여 Dask를 사용하는 회사의 최신 목록에 접근할 수 있습니다. 우리의 플랫폼은 다양한 기술과 내부 도구를 사용하는 회사들의 포괄적인 데이터베이스를 제공합니다.

Dask에는 고객이 몇 명 있나요?

현재 우리는 Dask을 사용하는 1,763 개 회사에 대한 데이터를 보유하고 있습니다.

누가 Dask를 사용하나요?

Dask은(는) "Financial Services", "Business Consulting And Services", "Defense And Space Manufacturing", "Software Development", "Defense And Space Manufacturing", "Financial Services", "Software Development", "Software Development", "Environmental Services"을(를) 포함한 다양한 산업 분야의 조직에 의해 사용됩니다. Dask을(를) 사용하는 모든 산업의 포괄적인 목록은 TheirStack.com을 방문해 주세요.

어떤 회사들이 Dask를 사용하나요?

Dask을 사용하는 회사 중에는 Capital One, Bain & Company, STR, Systems & Technology Research, Domino Data Lab, BlackSky, Checkout.com, InstaDeep, Doctrine, Pachama 등이 있습니다. Dask을 사용하는 1,763개의 회사 목록은 TheirStack.com에서 확인할 수 있습니다.

Dask가 가장 많이 사용되는 국가는 어디입니까?

우리 데이터에 따르면, Dask는 미국 (692 companies), 영국 (142 companies), 프랑스 (62 companies), 인도 (48 companies), 캐나다 (43 companies), 독일 (36 companies), 스페인 (23 companies), 싱가포르 (14 companies), 벨기에 (13 companies), 네덜란드 (13 companies)에서 가장 인기가 많습니다. 그러나, 그것은 전 세계의 기업들에 의해 사용되고 있습니다.

어떻게 Dask을 사용하는 회사를 찾을 수 있나요?

TheirStack.com에서 Dask을 사용하고 있는 회사를 검색하여 찾을 수 있습니다. 우리는 수백만 개의 회사에서 올라온 채용 공고를 추적하여 그들이 사용하는 기술과 내부 도구를 발견합니다.