Bedrijven die SciPy gebruiken
Python-based ecosystem of open-source software for mathematics, science, and engineering. It contains modules for optimization, linear algebra, integration, interpolation, special functions, FFT, signal and image processing, ODE solvers and other tasks common in science and engineering.
10,069
bedrijven
Lijst van bedrijven die SciPy gebruiken
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\": [
\"scipy\"
]
}"Technology
is any of
SciPy
Werknemers760kSoftware DevelopmentSciPyHoge betrouwbaarheid
Werknemers4.1kOmzet$1.5BInvestment ManagementSciPyHoge betrouwbaarheid
Werknemers147kIT Services and IT ConsultingSciPyHoge betrouwbaarheid
Werknemers166kSoftware DevelopmentSciPyHoge betrouwbaarheid
Werknemers16kOmzet$422MConsumer ServicesSciPyHoge betrouwbaarheid
Werknemers37kOmzet$6.6BSoftware DevelopmentSciPyHoge betrouwbaarheid
Werknemers10kOmzet$34MDefense and Space ManufacturingSciPyHoge betrouwbaarheid
Werknemers53kOmzet$27BComputer Hardware ManufacturingSciPyHoge betrouwbaarheid
Werknemers93kOmzet$75BMotor Vehicle ManufacturingSciPyHoge betrouwbaarheid
Werknemers24kInformation ServicesSciPyHoge betrouwbaarheid
We hebben gegevens over 10,069 bedrijven en gebruikers die SciPy gebruiken. Onze lijst van SciPy gebruikers en klanten is beschikbaar voor download en is verrijkt met essentiële bedrijfsgegevens, waaronder industrieclassificatie, organisatiegrootte, geografische locatie, financieringsrondes en omzetcijfers, onder andere.
Statistieken over Technologiegebruik en Marktaandeel
Hoe SciPy gebruikers te targeten
- Hoe kan ik deze lijst aanpassen?
Je kunt deze gegevens aanpassen aan jouw behoeften door te filteren op geografie, industrie, bedrijfsomvang, omzet, technologiegebruik, vacatures en meer. Je kunt de gegevens downloaden in Excel- of CSV-formaat.
- Hoe word ik gewaarschuwd wanneer bedrijven deze technologie adopteren?
Je kunt meldingen ontvangen voor deze gegevens. Je kunt beginnen door de technologie te selecteren waarin je geïnteresseerd bent en vervolgens ontvang je meldingen in je inbox wanneer er nieuwe bedrijven zijn die die technologie gebruiken.
- Hoe importeer ik deze gegevens in mijn CRM?
Je kunt deze gegevens exporteren naar een Excel-bestand, dat kan worden geïmporteerd in je CRM. Je kunt de gegevens ook exporteren naar een API.
Veelgestelde vragen
Onze gegevens zijn afkomstig van vacatures die verzameld zijn van miljoenen bedrijven. We monitoren deze vacatures op bedrijfswebsites, vacaturebanken en andere wervingsplatforms. Het analyseren van vacatures biedt een betrouwbare methode om te begrijpen welke technologieën bedrijven gebruiken, inclusief hun gebruik van interne tools.
We verversen onze gegevens dagelijks om ervoor te zorgen dat je toegang hebt tot de meest actuele informatie. Dit frequente updateproces garandeert dat onze inzichten en intelligentie de laatste ontwikkelingen en trends binnen de industrie weerspiegelen.
SciPy is a comprehensive open-source library for scientific computing in Python. It provides a wide range of functionalities for mathematical operations, numerical routines, optimization, linear algebra, integration, interpolation, and more. SciPy is built on top of NumPy, another popular Python library for numerical computing, and together they form a powerful ecosystem for scientific computing and data analysis.
Within the category of Data Science Tools, SciPy plays a crucial role in enabling data scientists, researchers, and engineers to perform complex scientific computations efficiently. Its extensive collection of modules and functions makes it a go-to choice for tasks ranging from simple computations to advanced scientific experiments and simulations. By leveraging SciPy, professionals can streamline their workflows, enhance productivity, and tackle intricate data analysis challenges with ease.
Initially founded in 2001 by Travis Oliphant, SciPy emerged as a response to the need for a robust scientific computing toolset in the Python programming language. Over the years, it has evolved into a cornerstone of the Python ecosystem, attracting a vast community of users and contributors dedicated to advancing scientific computing capabilities. With a strong emphasis on performance, usability, and extensibility, SciPy continues to be a pivotal tool for realizing innovative research projects and data-driven insights.
In terms of current market share within the Data Science Tools category, SciPy holds a significant position due to its widespread adoption and reputation among data science and research communities. As the demand for sophisticated data analysis tools continues to rise, SciPy is expected to maintain its growth trajectory and solidify its presence in the market. With ongoing developments, improvements, and expansions, SciPy is poised to further enhance its capabilities and appeal to a broader audience of data enthusiasts and professionals.