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scikit-learn is a Python module for machine learning built on top of SciPy and distributed under the 3-Clause BSD license.
14,449
empresas
Estatísticas de Uso de Tecnologia e Participação de Mercado
Você pode personalizar esses dados de acordo com suas necessidades, filtrando por geografia, indústria, tamanho da empresa, receita, uso de tecnologia, posições de trabalho e mais. Você pode baixar os dados em formato Excel ou CSV.
Você pode receber alertas para esses dados. Você pode começar selecionando a tecnologia pela qual tem interesse e, em seguida, receberá alertas em sua caixa de entrada quando houver novas empresas utilizando essa tecnologia.
Você pode exportar esses dados para um arquivo Excel, que pode ser importado para o seu CRM. Você também pode exportar os dados para uma API.
Há 201 alternativas ao scikit-learn
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scikit-learn é usada em 97 países
Technology
is any of
scikit-learn
Empresa | País | Indústria | Funcionários | Receita | Tecnologias |
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Estados Unidos | Software Development | 5K | $600M | scikit-learn | |
Estados Unidos | Software Development | 190 | $6M | scikit-learn | |
Reino Unido | Technology, Information And Internet | 831 | $5.3M | scikit-learn | |
Estados Unidos | Software Development | 5.2K | $777M | scikit-learn | |
Estados Unidos | Software Development | 7.7K | $2.2B | scikit-learn | |
Canadá | Software Development | 34K | $6.6B | scikit-learn | |
Estados Unidos | Software Development | 28K |
| scikit-learn | |
It Services And It Consulting |
| scikit-learn | |||
Estados Unidos | Financial Services | 2.6K | $1.2B | scikit-learn | |
Estados Unidos | Insurance | 440 | $13M | scikit-learn |
Temos dados sobre 14,449 empresas que utilizam scikit-learn. Esta lista curada está disponível para download e vem enriquecida com informações vitais sobre as empresas, incluindo classificação de indústria, tamanho organizacional, localização geográfica, rodadas de financiamento e cifras de receita, entre outros.
Perguntas frequentes
Nossos dados são obtidos de anúncios de emprego coletados de milhões de empresas. Monitoramos esses anúncios nos sites das empresas, em quadros de empregos e outras plataformas de recrutamento. A análise de anúncios de emprego oferece um método confiável para entender as tecnologias que as empresas estão utilizando, incluindo o uso de ferramentas internas.
Atualizamos nossos dados diariamente para garantir que você esteja acessando as informações mais atuais disponíveis. Esse processo de atualização frequente garante que nossas percepções e inteligência reflitam os últimos desenvolvimentos e tendências dentro da indústria.
O Scikit-learn é uma biblioteca de aprendizado de máquina populoso no ecossistema Python, conhecido por sua interface de usuário amigável e amplo conjunto de algoritmos e ferramentas para análise de dados e modelagem. É construído em NumPy, SciPy e Matplotlib, oferecendo um framework robusto para tarefas de aprendizado de máquina, como classificação, regressão, agrupamento e redução de dimensionalidade. O Scikit-learn é amplamente utilizado por cientistas de dados, pesquisadores e entusiastas de aprendizado de máquina devido à sua simples e eficazes em implementar vários algoritmos.
Os Pacotes PyPI, a qual scikit-learn pertence, é uma categoria que abarca vários pacotes de Python disponíveis na Python Package Index (PyPI). Estes pacotes cobrem uma amplitude de funcionalidades, incluindo manipulação de dados, desenvolvimento web, cálculo científico e aprendizado de máquina. O Scikit-learn cai sob a subcategoria de aprendizado de máquina e análise de dados dentro dos Pacotes PyPI, fornecendo ferramentas e algoritmos essenciais para construir modelos preditivos e extrair insights de dados.
O Scikit-learn foi fundado em 2007 por David Cournapeau como parte do projeto Summer of Code da Google. A motivação por trás da criação do Scikit-learn foi desenvolver uma biblioteca de aprendizado de máquina de alta qualidade acessível à comunidade Python e proporcionar uma interface simples e poderosa para implementar algoritmos de aprendizado de máquina. Nos anos, o Scikit-learn evoluiu para uma das bibliotecas de aprendizado de máquina mais amplamente usadas da indústria, graças à sua comunidade de desenvolvimento ativa e melhorias contínuas.
Atualmente, o Scikit-learn detém uma quota de mercado significativa dentro da categoria de bibliotecas de aprendizado de máquina. Seu interface de usuário amigável, documentação extensa e suporte comunitário ativo contribuíram para sua adoção ampla entre tanto iniciantes quanto especialistas em aprendizado de máquina. Com a crescente demanda por soluções de aprendizado de máquina em various indústrias, a quota de mercado do Scikit-learn está prevista para continuar crescendo no futuro, à medida que mais empresas e indivíduos explorem suas capacidades para tarefas de análise de dados e modelagem.
Você pode acessar uma lista atualizada de empresas que utilizam scikit-learn visitando TheirStack.com. Nossa plataforma oferece um banco de dados completo de empresas que utilizam diversas tecnologias e ferramentas internas.
Até o momento, temos dados sobre 14,449 empresas que utilizam scikit-learn.
scikit-learn é utilizado por uma variedade diversificada de organizações em várias indústras, incluindo "Software Development", "Software Development", "Technology, Information And Internet", "Software Development", "Software Development", "Software Development", "Software Development", "It Services And It Consulting", "Financial Services", "Insurance". Para uma lista completa de todas as indústrias que utilizam scikit-learn, visite TheirStack.com.
Algumas das empresas que utilizam scikit-learn incluem Databricks, Very, Faculty, Tripadvisor, Veeva Systems, Thomson Reuters, Nielsen, Metiora, Affirm, Clearcover e muitas outras. Você pode encontrar uma lista completa de 14,449 empresas que usam scikit-learn em TheirStack.com.
Com base em nossos dados, scikit-learn é mais popular em Estados Unidos (4,104 companies), Reino Unido (918 companies), Índia (440 companies), Alemanha (432 companies), França (340 companies), Canadá (325 companies), Espanha (294 companies), Brasil (202 companies), Países Baixos (137 companies), Austrália (104 companies). No entanto, é utilizado por empresas em todo o mundo.
Você pode encontrar empresas que utilizam scikit-learn pesquisando no TheirStack.com. Nós rastreamos anúncios de emprego de milhões de empresas e usamos isso para descobrir quais tecnologias e ferramentas internas elas estão utilizando.