Einsatz von Data Science bei der Herstellung von Kryptowährungs-Blockchains

Diese Technologien haben ein enormes ungenutztes Potenzial, das die Effizienz steigern und die Produktivität steigern kann. Die Blockchain-Technologie hat mit dem zunehmenden Interesse an digitalen Währungen wie Kryptowährungen und Bitcoin an Bedeutung gewonnen. Jedoch, Heute hat es nicht nur Relevanz bei der Aufzeichnung von Kryptowährungstransaktionen gefunden, aber auch alles von Wert aufzuzeichnen. Das Ziel von Data Science ist es, Erkenntnisse und andere Informationen aus Daten zu extrahieren, sowohl strukturierte als auch unstrukturierte Daten. Der Bereich Data Science umfasst maschinelles Lernen, Datenanalyse, Statistiken und andere fortschrittliche Methoden, die verwendet werden, um ein Verständnis der tatsächlichen Prozesse zu gewinnen, die Daten verwenden.

Big Data und Blockchain

Konzernriesen wie Facebook, Google, Apfel, und Amazon bergen täglich Datenmengen. Das weite Feld der Datenwissenschaft hat die Nachfrage nach Datenwissenschaftlern beflügelt, die damit beauftragt sind, Bedeutungen aus Daten abzuleiten und bei der Lösung realer Probleme zu helfen. Diese Nachfrage speist sich auch aus dem Bereich Big Data, ein fortgeschrittener Bereich der Datenwissenschaft, der sich mit extrem großen Datenmengen befasst, die mit herkömmlichen Datenverarbeitungstechniken nicht verarbeitet werden können. Mit Blockchain, ein neuer Umgang mit Daten ist möglich. Es macht das Zusammenführen der Daten überflüssig und ebnet den Weg zu einer dezentralen Struktur, in der Datenanalysen direkt am Rand der einzelnen Geräte möglich sind. Zusätzlich, durch Blockchain generierte Daten werden validiert, strukturiert und unveränderlich. Da die von der Blockchain bereitgestellten Daten die Datenintegrität gewährleisten, es verbessert Big Data.

Heute, die meisten Unternehmen suchen nach tieferen, Advanced Analytics, da die Daten zugänglicher und robuster geworden sind. Zur Zeit, Die von Unternehmen verwendeten Daten sind meist verstreut, was wochen- oder monatelange Arbeit erfordert, um sie zu sortieren. Die Integrität der Daten kann durch jede Art von menschlichem Versagen stark beeinträchtigt werden, Auswirkungen auf die Endanalyse. Daten sind auch dem Risiko ausgesetzt, kompromittiert zu werden, wenn sie an einem zentralen Ort gespeichert werden. Zudem besteht die Möglichkeit, dass Rechenzentren manipuliert und der Öffentlichkeit zugänglich gemacht werden. Jeder will Bedürfnisse, aber es ist eine große Aufgabe, sicherzustellen, dass es genau und sicher ist. Zur Durchführung von Datenanalysen und Vorhersagemodellen, Data Science braucht einen funktionsfähigen und soliden Datensatz. Mit einer dezentralen Blockchain, Data Scientists können ihre Fähigkeit zur Datenverwaltung stärken und eine solide Infrastruktur aufbauen.

Data Science in Kryptowährungen

Eine einfache Nutzung von Big Data und Data Science im Kryptoraum besteht darin, Kryptowährungsanalysen durchzuführen. Die Big-Data-Infrastruktur kann die enorme Menge an Kryptowährungsdaten verarbeiten, die aus Transaktionen generiert werden. Data-Science-Techniken können nützliche Investitionseinblicke generieren und zukünftige Ergebnisse vorhersagen. Indem Sie Transaktionsdaten zur Analyse verwenden, es ist möglich, die Preisschwankung eines bestimmten Kryptos zu identifizieren (durch Bitcoin-Zukunftsvorhersagen, zum Beispiel), Dies ermöglicht es den Anlegern, die Rentabilität zu verbessern und erhebliche Verluste zu vermeiden. In Ergänzung, Krypto-Prognosen können auch mit sozialbasierten Daten trainiert werden. Informationen wie Nutzeraktivitäten und Teilnahme, kombiniert mit Transaktionsdaten, aktueller Marktpreis und Rechenleistung, eine bessere Vorhersage der Marktvolatilität im Zeitverlauf generiert werden kann.