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Stephen Kearns Product Manager

Nom du contact : Stephen Kearns
Détails du poste de contact : produit Poste du contact : gestion_de_produits

Titre de la personne à contacter : Chef de produit

Ancienneté du poste de la personne à contacter : directeur

Ville de contact : Austin

État du contact : Texas

Pays de contact : États-Unis

Code postal du contact : 78746

Nom de l’entreprise : Analyse en continu

Domaine professionnel : continuum.io

URL Facebook d’entreprise : https://www.facebook.com/ContinuumAnalytics

Entreprise LinkedIn : http://www.linkedin.com/company/2636430

Twitter professionnel : https://twitter.com/continuumio

Site Web de l’entreprise : http://www.continuum.io

Forfait 500 XNUMX de la bibliothèque de numéros de téléphone du Cambodge

Liste des Business Angels : http://angel.co/continuum-analytics

Année de création de l’entreprise : 2012

Ville commerciale : Austin

Code postal de l’entreprise : 78701

Statut de l’entreprise : Texas

Pays où est située l’entreprise : États-Unis

Langues des affaires :

Employés de l’entreprise : 85

Branding : qu’est-ce que c’est et comment définit-il votre stratégie de marque ?

Catégorie d’activité : logiciel informatique

Expertise métier : analyse de big data, python, scipy, numpy, formation python, conseil python, python basé sur le Web, installations python locales, apprentissage automatique, science des données, analyse haute performance, analyse prédictive, visualisation de big data, logiciel informatique

Technologies commerciales : cloudflare_dns,gmail,marketo,google_apps,mailchimp_spf,office_365,cloudflare_hosting,rackspace,appnexus,eventbrite,drupal,vernis,wordpress_org,twitter_advertising,hotjar,marin,olark,optimizely,mobile_friendly,google_tag_manager,nginx,perfect_audience,youtube,fullstory,google_analytics,new_relic,facebook_login,cloudflare,google_font_api,facebook_web_custom_audiences,facebook_widget

Description de l’entreprise : Découvrez la plateforme de science des données Python la plus populaire au monde et rationalisez vos flux de travail de science des données, de l’ingestion des données au déploiement.

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