Uso de la ciencia de datos en la creación de cadenas de bloques de criptomonedas

Estas tecnologías tienen un gran potencial sin explotar que puede aumentar la eficiencia y mejorar la productividad. La tecnología Blockchain saltó a la fama con el creciente interés en las monedas digitales como las criptomonedas y bitcoin. Sin embargo, hoy ha encontrado relevancia no solo en el registro de transacciones de criptomonedas, pero también registrando cualquier cosa de valor. El objetivo de la ciencia de datos es extraer conocimientos y otra información de los datos, tanto datos estructurados como no estructurados. El campo de la ciencia de datos abarca el aprendizaje automático, análisis de los datos, estadísticas y otros métodos avanzados que se emplean para comprender los procesos reales que utilizan datos.

Big Data y Blockchain

Gigantes corporativos como Facebook, Google, Manzana, y Amazon están extrayendo volúmenes de datos todos los días. El vasto campo de la ciencia de datos ha estimulado la demanda de científicos de datos que tienen la tarea de derivar el significado de los datos y ayudar a resolver problemas del mundo real. Esta demanda también se alimenta del área de big data, un área avanzada de la ciencia de datos que se ocupa de volúmenes extremadamente grandes de datos que no pueden manejarse con técnicas convencionales de manejo de datos. Con blockchain, Es posible una nueva forma de manejar los datos. Ha eliminado la necesidad de reunir los datos y ha allanado el camino hacia una estructura descentralizada donde el análisis de datos es posible desde el borde de los dispositivos individuales. Adicionalmente, se validan los datos generados a través de blockchain, estructurado e inmutable. Dado que los datos proporcionados por blockchain garantizan la integridad de los datos, mejora el big data.

Hoy dia, la mayoría de las empresas miran hacia análisis avanzados a medida que los datos se han vuelto más accesibles y sólidos. Actualmente, la mayoría de los datos que utilizan las empresas están dispersos, lo que exige semanas o meses de esfuerzo para resolverlos. La integridad de los datos puede verse afectada en gran medida por cualquier tipo de error humano, afectando el análisis final. Los datos también corren el riesgo de verse comprometidos cuando se almacenan en una ubicación centralizada. También existe la posibilidad de que los centros de datos sean manipulados y sean liberados al público. Todo el mundo quiere necesidades pero es una tarea enorme asegurarse de que sea precisa y segura. Para ejecutar análisis de datos y modelado predictivo, La ciencia de datos necesita un conjunto de datos sólido y funcional. Con una cadena de bloques descentralizada, Los científicos de datos pueden fortalecer su capacidad para administrar datos y también establecer una infraestructura sólida.

Ciencia de datos en criptomonedas

Una utilización sencilla de big data y ciencia de datos en el espacio criptográfico es realizar análisis de criptomonedas. La infraestructura de big data puede manejar el volumen masivo de datos de criptomonedas generados a partir de transacciones. Las técnicas de ciencia de datos pueden generar información valiosa sobre inversiones y predecir resultados futuros. Tomando datos de transacciones para su análisis, es posible identificar la fluctuación del precio de cualquier criptografía determinada (haciendo predicciones futuras de Bitcoin, por ejemplo), permitiendo a los inversores mejorar la rentabilidad y evitar pérdidas sustanciales. Además, El pronóstico criptográfico también se puede entrenar utilizando datos basados ​​en redes sociales. Información como actividades y participación del usuario, combinado con datos de transacciones, precio de mercado actual y poderes computacionales, Se puede generar una mejor predicción de la volatilidad del mercado a lo largo del tiempo.