Топ-10 компаний по науке о данных в США
Top 10 data science companies in the USA
США являются центром передовых технологий, что приводит к нарастающим тенденциям конкуренции. Каждая компания нанимает лучших технических экспертов для работы с различными алгоритмами и моделями в области аналитики данных, машинного обучения, искусственного интеллекта и т.д. В эпоху цифровых технологий компании по анализу данных в США ведущие в технологиях и аналитике. Эти компании играют ключевую роль в осуществлении мощи данных для создания уникальных инноваций на рынке. Они используют силу анализа данных для предложения решений критических проблем и принятия обоснованных деловых решений, оптимизируя рост и уровень успешности компании.
Сравнение оборота ведущих компаний по анализу данных
Вот последняя информация о обороте этих ведущих компаний по анализу данных США:
| Компания | Доходы |
| Amazon | 1344 миллиарда долларов |
| Apple | 948 миллиардов долларов |
| 743 миллиарда долларов | |
| Microsoft | 527 миллиардов долларов |
| 32 миллиарда долларов | |
| IBM | 15.5 миллиарда долларов |
| Uber | 9.2 миллиарда долларов |
| Netflix | 8.19 миллиарда долларов |
| 4.1 миллиарда долларов | |
| Airbnb | 2.5 миллиарда долларов |
Хотите построить карьеру в области анализа данных? Присоединяйтесь к нашему эксклюзивному Буткемпу по анализу данных прямо сейчас!
Топ-10 компаний по анализу данных в США
Вот список топ-10 компаний по анализу данных США, которые достигают высот успеха:
- Матричное приближение в потоке данных
- Все, что вам нужно знать о векторных базах данных и как их использовать для усиления ваших приложений LLM
- Salesforce представляет новую платформу Einstein 1 повышение производительности и доверия клиентов с помощью данных, основанных на искусственном интеллекте и CRM.
Google был основан в сентябре 1998 года. С тех пор он стал неотъемлемой частью жизни каждого человека во всем мире. В основе мощи Google лежат его ценные данные, скрупулезно управляемые через платформы, такие как Google Analytics и AdSense, рекламная служба компании. Внутри Google специальные команды по анализу данных находятся на переднем крае инноваций, возглавляя множество проектов, которые формируют то, как мы взаимодействуем с информацией и технологиями:
- Поисковые алгоритмы: Анализ данных используется для постоянного улучшения поисковых алгоритмов для оценки огромных объемов данных и предоставления пользователю соответствующих и качественных результатов.
- Оптимизация рекламы: Анализ данных оптимизирует рекламные кампании Google, где данные ученые работают над алгоритмами для отображения рекламы в зависимости от целевой аудитории. Это включает анализ поведения и демографических данных пользователей, а затем настройку рекламы с учетом этой информации для эффективной рекламы.
- Применение машинного обучения: Команды по анализу данных создают и усовершенствуют модели для различных целей. Это может включать разработку алгоритмов для распознавания изображений для таких инструментов, как Google Фото, и обработки естественного языка (NLP) для Google Перевода.
Amazon
Amazon является ведущей дата-научной силой в США, предоставляющей всестороннюю онлайн-платформу, позволяющую пользователям получать доступ к различным продуктам и услугам. Основанная в 1994 году, Amazon завоевала всемирное признание, завораживая аудиторию своими многочисленными предложениями. Внутри этого технологического гиганта ученые по анализу данных обладают критическими обязанностями по освоению и анализу огромных наборов данных реального мира. Их фокус распространяется на следующие важные области:
- Улучшение опыта клиентов: Amazon делает упор на удовлетворение клиентов. Поэтому data scientists анализируют данные о выборе, предпочтениях, предложениях и отзывах клиентов. Они используют информацию, основанную на данных, для улучшения опыта клиентов.
- Управление цепочкой поставок: Data scientists стремятся оптимизировать уровень запасов, прогнозировать спрос и повысить эффективность логистики для управления цепочкой поставок. Это помогает им определить и контролировать наличие товара в соответствии с потребностями пользователей.
- Машинное обучение: Data scientists работают над проектами, такими как Amazon Echo, где они создают и модифицируют алгоритмы для функций, таких как персонализированные ответы и распознавание голоса. Это помогает пользователям отвечать на их команды.
Facebook, иконическая платформа для социальных сетей, запущенная в феврале 2004 года, заслужила свое место как одна из самых известных и широко используемых платформ в современном цифровом мире. В основе работы Facebook лежит глубокая зависимость от data science, движущей силы, которая постоянно улучшает различные аспекты платформы. Здесь мы рассмотрим важные роли, которые играют data scientists в оптимизации различных функций и формировании инновационного пользовательского опыта:
- Рекомендация данных: Facebook нанимает data scientists для работы над алгоритмами и моделями, которые анализируют поведение и интересы пользователей, на основе которых предлагаются реклама, рекомендации друзей, рекомендации страниц, контент и так далее.
- Участие пользователей: Data science помогает Facebook отслеживать интересы и предпочтения пользователей на основе их активности на платформе. Анализ помогает предлагать соответствующий и наиболее привлекательный контент в ленте пользователя и уведомлениях.
- Эффективность рекламы: Data scientists работают над различными алгоритмами для оптимизации рекламных кампаний. Они анализируют результаты рекламы и специфические демографические данные, чтобы создавать более эффективные форматы рекламы для целевой аудитории.
Apple
С момента своего основания в 1976 году Apple постоянно завоевывает воображение аудитории по всему миру, особенно привлекая молодое поколение. Apple выделяется как одна из ведущих компаний в области data science в США, известная своим неизменным стремлением к уникальной инновации. Внутри организации data scientists играют ключевые роли, активно внося свой вклад в создание дизайна, ориентированного на пользователя, и прорывные технологии. Давайте рассмотрим некоторые из важных ролей, которые они выполняют в достижении этих целей:
- Разработка Siri: Siri, цифровой помощник от Apple, полностью зависит от data science. Data scientists постоянно работают над алгоритмами, чтобы улучшить ответы Siri на запросы и рекомендации пользователей. Она может предлагать соответствующие и точные ответы, удовлетворяя своих пользователей.
- Повышение опыта пользователей: Apple использует data science для оценки поведения, предпочтений и отзывов пользователей. Это помогает компании создавать более интересные функции, дизайны, приложения и возможности. Это обеспечивает приятный и интуитивно понятный пользовательский опыт и привлекает больше клиентов.
- Инновации в производстве: Data science помогает анализировать паттерны использования, тенденции рынка и отзывы пользователей для разработки новых возможностей, удовлетворения потребностей клиентов и повышения конкурентоспособности на рынке.
Microsoft
Основанная Биллом Гейтсом и Полом Алленом в 1975 году, Microsoft заняла заметное место как величественное присутствие в области технологий и data science. Команды по data science Microsoft занимаются многообразными проектами в различных секторах, подчеркивая их неизменное стремление использовать методы, основанные на данных, для улучшения своих продуктов и услуг.
Здесь мы рассмотрим несколько их инициатив, где Microsoft, ведущая компания в области data science в США, использует мощь своих команд по data science для продвижения инноваций и достижения результатов:
- Оптимизация производительности Windows: Чтобы повысить производительность своей основной операционной системы, Windows, ученые Microsoft эффективно работают над определением паттернов и тенденций, уменьшением потребления ресурсов и времени запуска и т.д., чтобы сделать программное обеспечение более точно настроенным и плавным в работе.
- Повышение качества облачного сервиса Azure: Облачная платформа Azure хорошо известна как основа его сервиса. Data scientists внедряют аналитику для оптимизации выделения ресурсов, укрепления протокола безопасности и повышения масштабируемости, делая Azure более эффективным, безопасным и надежным.
- Разработка машинного обучения и искусственного интеллекта: Data scientists играют важную роль в создании алгоритмов и моделей для поддержки продуктов и услуг, основанных на искусственном интеллекте, таких как чат-боты, обработка естественного языка и распознавание изображений.
- Повышение опыта пользователей: Понимая поведение пользователей, они принимают обоснованные решения относительно приоритетов функций, дизайна пользовательского интерфейса и удобства использования продукта.
- Аналитика данных для бизнес-интеллекта: Создавая Power BI, команды по data science Microsoft позволяют бизнесу визуализировать и анализировать данные, предоставляя ценную информацию для обоснованного принятия решений.
Netflix
Netflix – одна из ведущих компаний по науке о данных в США, предлагающая цифровую потоковую службу. Приложение было запущено в 2007 году, но за годы своего существования оно завоевало огромную популярность по всему миру. Оно предлагает разнообразные шоу, включая документальные фильмы, кино и аниме. Netflix работает на ваших устройствах, подключенных к интернету, таких как телевизоры, планшеты, телефоны и настольные компьютеры.
Netflix сильно полагается на науку о данных для нескольких целей, таких как:
- Рекомендация контента: Netflix использует науку о данных, которая включает сложный алгоритм для отслеживания предпочтений, истории и взаимодействий зрителей. Это позволяет приложению рекомендовать контент, подходящий их выбору и вкусу. Такой подход побуждает зрителей оставаться вовлеченными в контент и исследовать больше.
- Персонализация: Netflix использует аналитику данных для представления контента на основе данных, полученных от пользовательского интерфейса. Это помогает категоризировать контент как настроенный и уникальный, создавая ощущение индивидуальности.
- Создание контента: С помощью науки о данных Netflix анализирует последние тенденции, проблемы, растущий интерес, предпочтения и затраты на производство для определения ниши. Таким образом, они создают уникальный контент, который может стать популярным. Например, сериалы “Корона” и “Очень странные дела”.
Uber
Uber был основан в марте 2009 года как транспортная компания. Они предоставляют программное приложение, которое позволяет пассажирам вызывать такси, а водителям оплачивать поездки и получать за них оплату. Uber нанимает независимых подрядчиков водителями. Сегодня компания вносит свой вклад в экономику общего пользования, предоставляя средства для связи существующих ресурсов, а не предлагая физический ресурс самостоятельно. Вы можете заказать Uber для поездок внутри города или для переезда в другой город или даже штат.
В кулуарах Uber используется наука о данных, которая играет важную роль в нескольких задачах, включая:
- Оптимизация маршрутов: Наука о данных крайне важна для Uber, так как они зависят от нее для оптимизации маршрута водителей, анализа трафика, оценки исторических данных о поездках и получения актуальной информации. Это позволяет водителям выбирать правильный путь, избегая препятствий и достигая пункта назначения в оговоренное время.
- Ценообразование: Наука о данных определяет динамическую ценовую модель Uber, исходя из различных факторов, таких как доступность и высокий спрос. Наука о данных помогает балансировать предложение и спрос. В периоды повышенного спроса высокая цена побуждает водителей оставаться доступными. Ценообразование взимается на основе данных о местоположении и времени движения.
- Пользовательский опыт: Наука о данных использует обратную связь, предпочтения и рекомендации пользователей для улучшения пользовательского интерфейса. Приложение предлагает водителей на основе опыта, что обеспечивает больше удобства для пользователей.
Airbnb
Airbnb – одна из ведущих компаний по науке о данных в США. Это платформа, предлагающая жилье для людей, ищущих отпуск или гостеприимство. Компания была запущена в августе 2008 года и стала излюбленным онлайн-рынком для предлагаемых комфортных отелей по более низким ценам. Ученые-данные в Airbnb эффективно работают над поддержанием огромного количества баз данных арендаторов и арендодателей, чтобы предложить им качественные услуги. Некоторые из ролей ученых-данных в Airbnb включают:
- Алгоритм рекомендаций: Ученые-данные разрабатывают и совершенствуют алгоритмы для качественных рекомендаций, подходящих для конкретных критериев пользователей, таких как местоположение, бюджет, предпочтения гостей, удобства и так далее.
- Стратегия ценообразования: Ученые-данные анализируют последние тенденции и обновленные рыночные значения для рекомендации оптимальных стратегий ценообразования для хозяев. Это помогает им зарабатывать больше, оставаться конкурентоспособными на рынке и предлагать отличные предложения, чтобы привлечь больше посетителей.
- Доверие и безопасность пользователя: Ученые-данные создают уникальный алгоритм для оценки, обнаружения и устранения мошенничества, увеличения процесса проверки и внедрения функций, которые успокаивают посетителей и обеспечивают их безопасность.
LinkedIn – цифровая платформа для профессиональных услуг. Платформа помогает людям найти работу или стажировку, находить и укреплять профессиональные связи. Инструмент был запущен в 2002 году. LinkedIn полностью полагается на команды по науке о данных для увеличения силы данных, которые могут быть полезны работодателям и рекрутерам. Вот некоторые важные роли ученых-данных для укрепления LinkedIn.
- Рекомендации по работе: Ученые-данные работают над алгоритмом, который оценивает профиль пользователя, историю работы, предпочтения и навыки, чтобы предложить работы или людей для найма, соответствующих квалификациям и карьерным целям.
- Вовлеченность пользователей: LinkedIn нанимает ученых-данных для фокуса на процессе вовлечения пользователей. Наука о данных используется для оценки предпочтений, поведения и взаимодействий пользователя на платформе для предоставления дополнительных функций, уведомлений и контента на основе их требований. Удовлетворение потребности использования платформы удерживает пользователя.
- Решение талантов для профессионалов: Ученые-данные работают над алгоритмами и инструментами, которые упрощают подбор персонала. Это помогает рекрутерам находить и нанимать наиболее подходящих кандидатов для работы в компании.
IBM
Корпорация International Business Machines (IBM), основанная в 1911 году, теперь является одним из самых узнаваемых имен в американской области науки о данных. Они предлагают лучшие услуги, такие как облачное хранилище и вычисления, технологические решения на основе искусственного интеллекта, услуги цифрового рабочего места, системы и платформы главного фрейма и многое другое. Команды по науке о данных IBM превосходят в широком спектре проектов, вносящих вклад в различные отрасли, такие как обслуживание клиентов, финансы и здравоохранение, например:
- Искусственный интеллект (ИИ): Ученые по данным работают над алгоритмами и приложениями на основе ИИ для распознавания речи, обработки естественного языка (NLP) и компьютерного зрения.
- Машинное обучение: IBM создает уникальные алгоритмы и модели, чтобы обучать компьютеры и генерировать данные на основе обоснованного принятия решений. Это полезно в различных секторах, таких как системы рекомендаций и обнаружение мошенничества.
- Решения для анализа данных: Команды по науке о данных специализируются на аналитических решениях и создают платформы или инструменты, помогающие в развитии бизнеса. Они могут оценить, обработать и получить ценные идеи из огромного набора данных и дать компаниям возможность принимать обоснованные решения и сохранять конкурентное преимущество.
Заключение
Лучшие компании в области науки о данных в США находятся в центре внимания, предоставляя возможность для инноваций, основанных на данных, и повышения опыта в широком спектре секторов. От алгоритма Netflix для ценных рекомендаций контента до безопасных и надежных поездок Uber, роскошных отелей Airbnb и поисковой системы Google, каждая компания оставила отпечаток в области науки о данных и удовлетворяет своих пользователей своими товарами и услугами. Они имеют светлое будущее в США и за ее пределами в области технологий и аналитики.
Если вы стремитесь оставить свой след в динамичном мире науки о данных и стремитесь поднять свою карьеру на новые высоты, рассмотрите возможность изучения нашей программы BlackBelt Data Science. Это ваш путь к освоению искусства и науки данных, снабжающий вас навыками и знаниями, необходимыми для успешной работы в этой захватывающей сфере.
