Firmy używające scikit-learn
scikit-learn is a Python module for machine learning built on top of SciPy and distributed under the 3-Clause BSD license.
48,911
firmy
Lista firm używających scikit-learn
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\": [
\"scikit-learn\"
]
}"Technology
is any of
scikit-learn
Pracownicy14kPrzychody$600MSoftware Developmentscikit-learnWysoka pewność
Pracownicy115kHospitals and Health Carescikit-learnWysoka pewność
Pracownicy36kPrzychody$28BSoftware Developmentscikit-learnWysoka pewność
Pracownicy85kPrzychody$29BFinancial Servicesscikit-learnWysoka pewność
Pracownicy3.2kPrzychody$1.2BFinancial Servicesscikit-learnWysoka pewność
Pracownicy23kPrzychody$3BFinancial Servicesscikit-learnWysoka pewność
Pracownicy7Technology, Information and Internetscikit-learnWysoka pewność
Pracownicy23kPrzychody$957MIT Services and IT Consultingscikit-learnWysoka pewność
Pracownicy5.9kPrzychody$777MSoftware Developmentscikit-learnWysoka pewność
Pracownicy300kPrzychody$331BHospitals and Health Carescikit-learnWysoka pewność
Posiadamy dane o 48,911 firmach i użytkownikach korzystających z scikit-learn. Nasza lista użytkowników i klientów scikit-learn jest dostępna do pobrania i zawiera wzbogacone informacje o firmach, w tym klasyfikację branżową, wielkość organizacji, lokalizację geograficzną, rundy finansowania i dane o przychodach, między innymi.
Statystyki użycia technologii i udział w rynku
Jak dotrzeć do użytkowników scikit-learn
- Jak dostosować tę listę?
Możesz dostosować te dane do swoich potrzeb, filtrując je według geografii, branży, wielkości firmy, przychodów, użycia technologii, ofert pracy i innych. Możesz pobrać dane w formacie Excel lub CSV.
- Jak otrzymywać powiadomienia, gdy firmy przyjmują tę technologię?
Możesz otrzymywać powiadomienia o tych danych. Zacznij od wybrania technologii, która Cię interesuje, a następnie otrzymasz powiadomienia w swojej skrzynce odbiorczej, gdy pojawią się nowe firmy używające tej technologii.
- Jak zaimportować te dane do mojego CRM?
Możesz wyeksportować te dane do pliku Excel, który można zaimportować do Twojego CRM. Możesz także wyeksportować dane do API.
Najczęściej zadawane pytania
Nasze dane pochodzą z ofert pracy zbieranych od milionów firm. Monitorujemy te oferty na stronach firmowych, portalach pracy i innych platformach rekrutacyjnych. Analiza ofert pracy zapewnia wiarygodną metodę zrozumienia, jakie technologie firmy stosują, w tym ich użycie narzędzi wewnętrznych.
Odświeżamy nasze dane codziennie, aby zapewnić dostęp do najbardziej aktualnych informacji. Ten częsty proces aktualizacji gwarantuje, że nasze spostrzeżenia i informacje odzwierciedlają najnowsze wydarzenia i trendy w branży.
Scikit-learn to jest popularny biblioteka uczenia maszynowego w ekosystemie Python, znany ze swojego miłego interfejsu i szerokiej gamy algorytmów i narzędzi dla analizy danych i modelowania. Jest budowany na Numpy, SciPy i Matplotlib, oferując pełny framework dla zadań uczenia maszynowego, takich jak klasyfikacja, regresja, grupowanie i redukcja wymiarów. Scikit-learn jest powszechnie używany przez naukowców danych, badaczy i entuzjastów uczenia maszynowego ze swej prostoty i efektywności w implementacji różnych algorytmów.
Pacjenci PyPI, do których należy scikit-learn, to kategoria obejmująca różne pacjeki Python dostępne na Indeks Paczek Python (PyPI). Te pacjeki obejmują różne funkcjonalności, w tym manipulację danymi, rozwój stron internetowych, obliczenia naukowe i uczenie maszynowe. Scikit-learn figuruje w podkategorii uczenia maszynowego i analizy danych w pacjentach PyPI, rozwoju niezbędnych narzędzi i algorytmów dla budowy modeli prognozujących i wydobywania wiedzy z danych.
Scikit-learn został założony w 2007 roku przez Davida Cournapeau jako część projektu Lata Google Summer. Motywacja za stworzeniem scikit-learn była okazjona stworzenia najwyższej jakości biblioteki uczenia maszynowego dostępnej dla społeczności Python i zapewniania prostego i potężnego interfejsu do implementacji algorytmów uczenia maszynowego. W ciągu lat scikit-learn ewolwował do jednej z najbardziej powszechnie używanych bibliotek uczenia maszynowego w branży, dzięki aktywnej społeczności rozwoju i ciągłym poprawkom.
Obecnie scikit-learn jest w posiadaniu istotnego rynku w kategorii bibliotek uczenia maszynowego. Jego miły interfejs, szczegółowe dokumentacja i wsparcie społeczności aktywne mają wynik w jego wąskim użyciu wśród zarówno początkujących, jak i doświadczonych praktyków uczenia maszynowego. Z coraz zwiększanym zapotrzebowaniem na rozwiąania uczenia maszynowe w różnych branżach, rynkowa udział scikit-learn ma się kontynuować rosnąć w przyszłości, jak coraz więcej przedsiębiorstw i osób fizycznych korzysta z jego możliwości do analizy danych i modelowania.