Company | Country | Industry | Employees | Revenue |
---|---|---|---|---|
| ||||
| ||||
| ||||
| ||||
| ||||
| ||||
| ||||
| ||||
| ||||
| ||||
| ||||
|
scikit-learn is a Python module for machine learning built on top of SciPy and distributed under the 3-Clause BSD license.
15,688
bedrijven
Technologiegebruikstatistieken en marktaandeel
U kunt deze gegevens aanpassen aan uw behoeften door te filteren op geografie, industrie, bedrijfsomvang, omzet, technologiegebruik, functietitels en meer. U kunt de gegevens downloaden in Excel- of CSV-formaat.
Je kunt meldingen krijgen voor deze gegevens. Je kunt beginnen door de technologie te selecteren waarin je geïnteresseerd bent en dan ontvang je meldingen in je inbox wanneer er nieuwe bedrijven zijn die die technologie gebruiken.
U kunt zijn gegevens exporteren naar een Excel-bestand, dat in uw CRM kan worden geïmporteerd. U kunt de gegevens ook exporteren naar een API.
scikit-learn wordt gebruikt in 102 landen
We hebben gegevens over 15,688 bedrijven die scikit-learn gebruiken. Deze samengestelde lijst is beschikbaar voor download en is verrijkt met essentiële bedrijfsgegevens, waaronder industrieclassificatie, organisatiestructuur, geografische locatie, financieringsrondes en omzetcijfers, onder andere.
Technology
is any of
scikit-learn
Bedrijf | Land | Industrie | Werknemers | Omzet | Technologieën |
---|---|---|---|---|---|
Verenigde Staten | Software Development | 9.6K | $600M | scikit-learn | |
Verenigd Koninkrijk | Technology, Information And Internet | 856 | $5.3M | scikit-learn | |
Verenigde Staten | Software Development | 190 | $6M | scikit-learn | |
Verenigde Staten | Software Development | 5.9K | $777M | scikit-learn | |
Canada | Software Development | 34K | $6.6B | scikit-learn | |
Verenigde Staten | Financial Services | 2.6K | $1.2B | scikit-learn | |
Verenigde Staten | Software Development | 8.7K | $2.2B | scikit-learn | |
Verenigde Staten | Software Development | 162 | $3.8M | scikit-learn | |
It Services And It Consulting |
| scikit-learn | |||
Verenigde Staten | Insurance | 440 | $13M | scikit-learn |
Er zijn 202 alternatieven voor scikit-learn
26.9k
24.8k
20.8k
7.2k
7.1k
4.6k
4.4k
4.3k
4.3k
4.3k
3.6k
3.6k
3.5k
2.9k
2.9k
2.5k
2.3k
1.9k
1.5k
1.4k
1.1k
1k
1k
969
960
947
845
812
716
657
639
636
560
487
424
378
377
376
358
350
308
305
256
245
234
232
188
171
166
166
Veelgestelde vragen
Onze gegevens zijn afkomstig van vacatures die zijn verzameld van miljoenen bedrijven. We monitoren deze vacatures op bedrijfswebsites, vacaturebanken en andere wervingsplatforms. Het analyseren van vacatures biedt een betrouwbare methode om de technologieën te begrijpen die bedrijven gebruiken, inclusief hun gebruik van interne tools.
Wij verversen onze gegevens dagelijks om ervoor te zorgen dat u toegang hebt tot de meest actuele informatie die beschikbaar is. Dit frequente actualisatieproces garandeert dat onze inzichten en intelligentie de laatste ontwikkelingen en trends binnen de industrie weerspiegelen.
Scikit-learn is een populaire machine learning bibliotheek in het Python-ecosysteem, bekend om zijn gebruikersvriendelijke interface en uitgebreidere reeks van algoritmen en hulpmiddelen voor gegevensanalyse en modellering. Het is gebouwd op NumPy, SciPy en Matplotlib, en biedt een robuste framework voor machine learningtaken zoals classificatie, regressie, clustering en dimensereductie. Scikit-learn wordt breed gebruikt door datawetenschappers, onderzoekers en enthousiaste machine learning-gebruikers vanwege zijn eenvoud en efficiëntie bij het implementeren van verschillende algoritmen.
PyPI Pakketten, waartoe scikit-learn behoort, is een categorie die verschillende Python-pakketten bevat die beschikbaar zijn op de Python Package Index (PyPI). Deze pakketten omvatten een breed scala aan functionaliteiten, waaronder gegevensmanipulatie, webdevelopement, wetenschappelijk rekenen en machine learning. Scikit-learn valt onder de subcategorie machine learning en gegevensanalyse binnen PyPI Pakketten, en biedt essentiële hulpmiddelen en algoritmen voor het bouwen van predictieve modellen en het extraheren van inzichten uit gegevens.
Scikit-learn is in 2007 opgericht door David Cournapeau als onderdeel van het Google Summer of Code-project. Het Motivatie achter de creatie van scikit-learn was om een hoogkwaliteits machine learning bibliotheek te ontwikkelen die bereikbaar is voor de Python-gemeenschap en een eenvoudige en krachtige interface biedt voor het implementeren van machine learning-algoritmen. Over de jaren heen kan scikit-learn zich ontwikkeld tot een van de meest gebruikelijke machine learning-bibliotheken in de industrie, dankzij zijn actieve ontwikkelingsgemeenschap en continue verbeteringen.
Momenteel heeft scikit-learn een significante marktplaats binnen de machine learning-bibliothek categorie. Zijn gebruikersvriendelijke interface, uitgebreide documentatie en actieve communiteit steun hebben bijgedragen tot zijn breedste adoptie onder zowel beginners als ervaren machine learning-praktijk. Aangezien het vraagstuur machine learning-oplossingen in diverse industrieën toeneemt, wordt de marktplaats van scikit-learn verwacht om in de toekomst te blijven groeien omdat meer bedrijven en individuen zijn capaciteiten gebruiken voor analytische taken en modellering.
Je kunt een bijgewerkte lijst van bedrijven die scikit-learn gebruiken vinden door TheirStack.com te bezoeken. Ons platform biedt een uitgebreide database van bedrijven die verschillende technologieën en interne tools gebruiken.
Vanaf nu hebben we gegevens over 15,688 bedrijven die scikit-learn gebruiken.
scikit-learn wordt gebruikt door een divers scala aan organisaties in verschillende sectoren, waaronder "Software Development", "Technology, Information And Internet", "Software Development", "Software Development", "Software Development", "Financial Services", "Software Development", "Software Development", "It Services And It Consulting", "Insurance". Voor een uitgebreide lijst van alle sectoren die scikit-learn gebruiken, bezoek dan TheirStack.com.
Sommige van de bedrijven die scikit-learn gebruiken, zijn onder andere Databricks, Faculty, Very, Tripadvisor, Thomson Reuters, Affirm, Veeva Systems, Ascend Analytics, Metiora, Clearcover en nog veel meer. Je kunt een complete lijst van 15,688 bedrijven die scikit-learn gebruiken vinden op TheirStack.com.
Gebaseerd op onze gegevens is scikit-learn het populairst in Verenigde Staten (4,560 companies), Verenigd Koninkrijk (1,008 companies), India (465 companies), Frankrijk (450 companies), Duitsland (450 companies), Canada (334 companies), Spanje (323 companies), Brazilië (211 companies), Nederland (167 companies), Zwitserland (114 companies). Het wordt echter door bedrijven over de hele wereld gebruikt.
Je kunt bedrijven vinden die scikit-learn gebruiken door ernaar te zoeken op TheirStack.com. We volgen vacatures van miljoenen bedrijven en gebruiken deze om te ontdekken welke technologieën en interne tools ze gebruiken.