Uso de ciência de dados na fabricação de blockchains de criptomoeda

Essas tecnologias têm um vasto potencial inexplorado que pode aumentar a eficiência e aumentar a produtividade. A tecnologia Blockchain ganhou destaque com o crescente interesse em moedas digitais, como criptomoedas e bitcoin. Contudo, hoje encontrou relevância não apenas no registro de transações de criptomoedas, mas também registrando qualquer coisa de valor. O objetivo da ciência de dados é extrair insights e outras informações dos dados, dados estruturados e não estruturados. O campo da ciência de dados abrange aprendizado de máquina, análise de dados, estatísticas e outros métodos avançados que são empregados para obter uma compreensão dos processos reais que usam dados.

Big Data e Blockchain

Gigantes corporativos como o Facebook, O Google, Maçã, e a Amazon estão extraindo volumes de dados todos os dias. O vasto campo da ciência de dados estimulou a demanda por cientistas de dados encarregados de extrair significado dos dados e auxiliar na solução de problemas do mundo real. Essa demanda também é alimentada pela área de big data, uma área avançada da ciência de dados que lida com volumes extremamente grandes de dados que não podem ser tratados por técnicas convencionais de tratamento de dados. Com blockchain, uma nova maneira de lidar com dados é possível. Isso eliminou a necessidade de reunir os dados e abriu o caminho para uma estrutura descentralizada, onde a análise de dados é possível desde a borda de dispositivos individuais. Adicionalmente, os dados gerados através do blockchain são validados, estruturado e imutável. Uma vez que os dados fornecidos pelo blockchain garantem a integridade dos dados, ele aprimora o big data.

Hoje, a maioria das empresas está buscando mais profundamente, análises avançadas à medida que os dados se tornam mais acessíveis e robustos. Atualmente, os dados que as empresas usam estão principalmente dispersos, o que exige semanas ou meses de esforço para serem resolvidos. A integridade dos dados pode ser bastante afetada por qualquer tipo de erro humano, afetando a análise final. Os dados também correm o risco de serem comprometidos quando são armazenados em um local centralizado. Também existe a possibilidade de os data centers serem adulterados e divulgados ao público. Todo mundo quer necessidades, mas é uma tarefa árdua garantir que seja preciso e seguro. Para executar a análise de dados e modelagem preditiva, a ciência de dados precisa de um conjunto de dados sólido e funcional. Com um blockchain descentralizado, os cientistas de dados podem fortalecer sua capacidade de gerenciar dados e também estabelecer uma infraestrutura sólida.

Ciência de dados em criptomoedas

Uma utilização direta de big data e ciência de dados no espaço criptográfico é realizar análises de criptomoedas. A infraestrutura de big data pode lidar com o grande volume de dados criptomoeda gerados a partir de transações. As técnicas de ciência de dados podem gerar percepções de investimento úteis e prever resultados futuros. Ao obter dados de transações para análise, é possível identificar a flutuação de preço de qualquer criptografia dada (fazendo previsões futuras de Bitcoin, por exemplo), permitindo que os investidores melhorem a lucratividade e evitem perdas substanciais. Além disso, A previsão de criptografia também pode ser treinada usando dados de base social. Informações como atividades e participação do usuário, combinado com dados de transação, preço de mercado atual e poderes computacionais, melhor previsão da volatilidade do mercado ao longo do tempo pode ser gerada.