数据科学已经成为一个有前途的领域。超越了它能够改变人类社会的理论预测，许多初创公司已经展示了它的巨大潜力。本文列举了美国顶级数据科学初创公司。
美国顶级数据科学初创公司
| 初创公司名称 | 融资金额 | 创业年限 | 搜索增长 |
|---|---|---|---|
| Logz.Io | $121.9M (E轮) | 9 | 达到顶峰 |
| Featurespace | $107.9M (拨款) | 15 | 达到顶峰 |
| Zencity | $51.2M (未透露轮次) | 8 | 爆发式增长 |
| ComplyAdvantage | $108.2M (C轮) | 9 | 爆发式增长 |
| Databricks | $3.5B (H轮) | 10 | 爆发式增长 |
| BioCatch | $253.7M (二级市场) | 12 | 常规 |
| Solidus Labs | $83.5M (B轮) | 6 | 常规 |
| DoiT International | $100M (A轮) | 12 | 常规 |
| Unsupervised | $53.5M (B轮) | 6 | 常规 |
| AgriTask | $35.1M (B轮) | 13 | 达到顶峰 |
| Dune Analytics | $79.4M(B轮) | 5 | 达到顶峰 |
| Contentsquare | $1.4B (F轮) | 11 | 爆发式增长 |
| Fivetran | $853.1M (债务融资) | 11 | 爆发式增长 |
| Coin Metrics | $59.4M (C轮) | 6 | 达到顶峰 |
| Signal AI | $101.6M (D轮) | 10 | 爆发式增长 |
| Uptake Technologies | $218M (D轮) | 9 | 达到顶峰 |
| Cyclica | $25.6M (拨款) | 10 | 常规 |
| Tellius | $33M (B轮) | 7 | 常规 |
| Metricool | $5.5M (未透露轮次) | 8 | 爆发式增长 |
| Kinetica | $774M | 7 | 常规 |
阅读：美国前十大数据科学公司
美国前十大数据科学初创公司
- Logz.Io
- Featurespace
- Zencity
- ComplyAdvantage
- Databricks
- BioCatch
- Contentsquare
- Fivetran
- Signal AI
- Metricool
Logz.Io
这家基于SaaS（软件即服务）的公司提供先进的专业服务，包括日志管理和可观察性解决方案。它们有助于监控基于云的企业并通过综合开源工具保护环境。通过专注于日志、指标和跟踪，他们承诺将高成本、低负担的价值转化为高价值、低成本的业务成果。
Data Scientist在Logz.Io中的角色
Data Scientist团队与DevOps团队合作，自动化从大量数据中提取信息等过程。他们的重点是使用算法快速识别异常，加快故障排除和故障处理，以减少服务中断，并识别异常数据峰值以降低成本。
Logz.Io的关键点
- 基于OpenSearch的日志分析
- 基于OpenTelemetry和Jaeger的跟踪分析
- 基于Prometheus的集中式指标分析
- 云SIEM用于调查安全事件和威胁
- 网站：https://logz.io/
- LinkedIn：https://www.linkedin.com/company/logz-io
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Featurespace
该公司为保护公司的账户和资金提供服务。他们通过行为分析和深度行为网络技术预防金融犯罪。它监控以检测异常并阻止欺诈攻击，而不会损害真实用户。
Data Scientist在Featurespace中的角色
他们还专注于数据分析。数据科学家需要生成用于分析客户行为的高级统计模型和算法。他们还涉及端到端处理和大规模数据集建模。
Featurespace的关键点
- 安全管理
- 密码保护
- 反垃圾邮件
- 维护计划
- 数据安全和加密
- 网站：https://www.featurespace.com/
- LinkedIn：https://www.linkedin.com/company/featurespace
Zencity
Zencity是一家由人工智能驱动的社区参与平台和政府科技初创公司。其主要目标是帮助地方政府根据居民的问题进行决策。他们通过数据收集、分析，并根据超过150个城市和县收到的信息采取行动。
Data Scientist在Zencity中的角色
在使用公众提供的原始数据时，最重要的工具是自然语言处理。根据具体需求，生成的数据的要求和处理也有所不同。数据科学家负责分类模型和情感分析的人机交互训练。
Zencity的关键点
- 积极的治理
- 绩效管理
- 社区参与
- 战略规划和预算
- 建立信任
- 网站：https://zencity.io/
- LinkedIn：https://www.linkedin.com/company/zencity
ComplyAdvantage
它是一家利用人工智能和机器学习技术的RegTech公司。他们致力于识别和防止欺诈和洗钱活动。ComplyAdvantage识别犯罪分子和与金融风险相关的个人，如暴露的政治家、恐怖分子等，以避免潜在的金融问题。客户通常是银行、加密货币行业和保险公司。
在ComplyAdvantage中的数据科学家角色
在金融领域工作，机器学习将用于根据具体要求开发不同机器学习模块的数据度量标准。这里的数据科学家还致力于生成基于SassS的反洗钱解决方案、实体解析、不良媒体、风险信息图等任务。
ComplyAdvantage的关键点
- 交易监控
- 媒体筛查
- 支付筛查
- 减少欺诈损失
- 网站：https://complyadvantage.com/
- LinkedIn：https://www.linkedin.com/company/complyadvantage/
Databricks
另一个提供增强业务运营服务的软件平台。他们是一个统一的开放分析平台，提供企业级数据和分析的人工智能解决方案，用于构建、部署、共享和维护。这些服务进一步有助于利用大数据的力量，做出数据驱动的决策。这些服务扩展到基于云和本地的解决方案。
在Databricks中的数据科学家角色
这里的数据科学家将数据转化为产品设计的创意，制定客户获取和保留策略，优化工程系统的效率、性能和稳定性，并将算法部署到Databricks平台上。
Databricks的关键点
- 数据摄取
- 数据处理工作流程、调度和管理
- 安全管理、治理和高可用性/灾难恢复
- 数据发现、注释和探索
- 网站：https://www.databricks.com/
- LinkedIn：https://www.linkedin.com/company/databricks
BioCatch
这是一家将人类信息与人工智能相结合以确保用户和数据安全的网络安全公司。他们通过人机交互分析来减少在线欺诈和网络威胁。其理念是在保持增强的用户体验不受影响的同时，分析用户在Web和移动渠道上的物理和认知数字行为。
在BioCatch中的数据科学家角色
在BioCatch，数据科学家分析数据并开发模型，为组织的增长和创新做出贡献。他们开发数据驱动的解决方案，并使用统计模型和机器学习算法。探索性数据分析和数据可视化也是日常任务中关键的专业知识。
BioCatch的关键点
- 分析实时的物理交互，如鼠标移动、按键、滑动和点击。
- 提供高级身份验证
- 预防身份盗窃、帐户劫持和社会工程攻击等欺诈行为
- 网站：https://www.biocatch.com/
- LinkedIn：https://www.linkedin.com/company/biocatch/
Contentsquare
该公司利用人工智能、大数据和行为数据的力量，为企业提供数字体验分析。它可以提供关于用户意图、行为和感受的分析，以实现有效的客户体验管理。他们自称能够提供更快的增长、更满意的客户和更高的灵活性，同时还专注于隐私和可访问性。
在Contentsquare中的数据科学家角色
在该公司，数据科学家通过对用户互动和数字内容生成的数据集进行工作，为业务建设提供实用的见解和建议。公司的不同项目涉及自动化 UI/UX 性能分析、理解用户行为、建模应用程序/网站的内容和布局，以及电子商务产品的表征。
Contentsquare的关键点
- 实时分析
- 优化用户体验
- 提高转化率
- 提供热力图和会话回放
- 网站：https://contentsquare.com/
- LinkedIn：https://www.linkedin.com/company/contentsquare/
Fivetran
该公司帮助在云数据平台中传输数据。他们的产品帮助解决繁琐的业务操作，包括自动化的ELT流程，包括数据提取、架构漂移和转换。他们提供数据向仓库的轻松过渡和复制。
Fivetran中数据科学家的角色
Fivetran的数据科学家致力于开发AI和ML模型的原型。他们着重于预测和描述性分析的领域，以识别趋势和模式。他们还构建和维护数据管道和基础设施。
Fivetran的关键要点
- 复制自定义数据
- 捕获删除
- API配置
- 重新同步
- 列哈希
- 数据阻塞
- 网站：https://www.fivetran.com/
- LinkedIn：https://www.linkedin.com/company/fivetran/
Signal AI
这家初创公司通过让企业了解风险和机会来改变其行动方针，以帮助调整战略。他们通过提供有关外部噪音的信息来帮助决策。它是一家外部智能公司，帮助企业超越竞争对手。
Signal AI中数据科学家的角色
该公司通过从大型数据集中提取数据来获得有意义的洞察。因此，数据科学家与他们的团队专注于信息检索，包括自然语言处理、文本分析、主题分类和实体识别。
Signal AI的关键要点
- 帮助供应链风险、公关和危机管理等部门
- 四个API端点
- AIQ摘要
- 简单灵活的集成
- 网站：https://www.signal-ai.com/
- LinkedIn：https://www.linkedin.com/company/signal-artificial-intelligence
Metricool
该初创公司提供分析数字内容或在线内容数字广告活动的工具。因此，他们在营销和广告领域提供专业知识，提供指导公司的数字内容和广告活动的战略发展。
Metricool中数据科学家的角色
该公司主要从事用户行为分析领域，因此数据科学家的工作重点是预测分析、客户细分、情感分析和通过A/B测试进行广告活动优化。期望的资格主要是计算机视觉、推荐系统、时间序列预测和强化学习。
Metricool的关键要点
- 数字内容分析和规划
- 实时报告和决策
- 可追踪性和监控
- 超越竞争对手
- 网站：https://metricool.com/
- LinkedIn：https://www.linkedin.com/company/metricool/
结论
数据科学是一个广泛的主题，涵盖多个子领域和专业。在本文中介绍的美国的数据科学初创公司提供了创新和有效地使用数据科学功能的承诺，对金融、公司的增长和扩展以及与公司目标和目标一致的决策制定起到了重要作用。
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