Pandas을(를) 사용하는 기업
Flexible and powerful data analysis / manipulation library for Python, providing labeled data structures similar to R data.frame objects, statistical functions, and much more.
Pandas을(를) 사용하는 기업 목록
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\": [
\"pandas\"
]
}"Technology
is any of
Pandas
직원 수244kFinancial ServicesPandas신뢰도 높음
직원 수671k수익$27BIT Services and IT ConsultingPandas신뢰도 높음
직원 수966수익$15MFinancial ServicesPandas신뢰도 높음
직원 수89k수익$9.5BIT Services and IT ConsultingPandas신뢰도 높음
직원 수9.5k수익$1.9BSoftware DevelopmentPandas신뢰도 높음
직원 수11k수익$600MSoftware DevelopmentPandas신뢰도 높음
직원 수30k수익$4.9BInformation ServicesPandas신뢰도 높음
직원 수44k수익$12BFinancial ServicesPandas신뢰도 높음
직원 수167k수익$161BMotor Vehicle ManufacturingPandas신뢰도 높음
직원 수4.1k수익$1.5BInvestment ManagementPandas신뢰도 높음
우리는 Pandas을(를) 사용하는 58,669개의 기업 및 사용자에 대한 데이터를 보유하고 있습니다. 우리의 Pandas 사용자 및 고객 목록은 다운로드 가능하며, 산업 분류, 조직 규모, 지리적 위치, 투자 라운드, 수익 수치 등을 포함한 중요한 회사 세부 정보로 풍부하게 제공됩니다.
기술 사용 통계 및 시장 점유율
Pandas 사용자 타겟팅 방법
- 이 목록을 어떻게 맞춤화할 수 있나요?
지리, 산업, 회사 규모, 수익, 기술 사용, 채용 공고 등을 필터링하여 이 데이터를 필요에 맞게 맞춤화할 수 있습니다. 데이터를 Excel 또는 CSV 형식으로 다운로드할 수 있습니다.
- 회사가 이 기술을 채택할 때 어떻게 알림을 받을 수 있나요?
이 데이터에 대한 알림을 받을 수 있습니다. 관심 있는 기술을 선택하면 해당 기술을 사용하는 새로운 회사가 있을 때 받은 편지함으로 알림을 받게 됩니다.
- 이 데이터를 내 CRM에 어떻게 가져올 수 있나요?
이 데이터를 Excel 파일로 내보내 CRM에 가져올 수 있습니다. 또한 데이터를 API로 내보낼 수도 있습니다.
자주 묻는 질문
우리의 데이터는 수백만 개의 기업에서 수집한 채용 공고에서 비롯됩니다. 우리는 기업 웹사이트, 구인 게시판 및 기타 채용 플랫폼에서 이러한 공고를 모니터링합니다. 채용 공고를 분석하는 것은 기업들이 사용하는 기술, 내부 도구 사용을 이해하는 신뢰할 수 있는 방법을 제공합니다.
우리는 최신 정보를 제공하기 위해 데이터를 매일 새로 고칩니다. 이 빈번한 업데이트 과정은 우리의 통찰력과 정보가 산업 내 최신 개발 및 동향을 반영하도록 보장합니다.
팬더스는 유연하고 강력한 오픈-सOURCE 데이터 조작 및 분석 라이브러리로 파이썬 프로그래밍 언어에 있습니다. 쉽게 사용할 수 있는 데이터 구조 및 분석 도구가 structured 데이터와 함께 되어 있어 중요합니다. 팬더스는 데이터 사이언스, 기계 학습, 금융, 및 다른 분야에서 데이터 처리 및 분석에 필수적입니다.
팬더스는 데이터 시ience 도구류에 속합니다.特别히 데이터 처리, 정리가능으로 널리 이용됩니다. It allows users to efficiently handle large datasets by offering data structures such as data frames and series, along with functions for filtering, grouping, and transforming data. 팬더스는 데이터 과학자 및 분석가 인 이유로 또한 처리하기 어려운 복잡한 데이터 작업에 대한 간편성이 있습니다.
팬더스는 2008년 웨스 마킨니에 의하여 AQR Capital Management에서 일할 때 설립되었습니다. 팬더스의 개발 목표는 파이썬에서 데이터 조작 및 분석 도구를 제공하는 것이었습니다. 처음에는 기존 데이터 분석 도구의 제한을 해결하기 위해 개발되었습니다. 그리고 빠르게 파이썬 커뮤니티 및 외부에서 인기를 얻게 되었습니다.
현재, 팬더스는 데이터 시ience 도구 류에서 시장 점유율을 유지하고 있습니다. 사용자 친화적 인터페이스 및 исч급한 기능들이 널리 사용되게 하게 되었습니다. 데이터 드리븐 데이터 Decision Making이 요구되는 다양한 산업에서 팬더스의market 점유율은 더 커질 것이며, 더 많은 전문가들이 이를 위해 데이터 분석을 요구하게 됩니다.