2022 年加密货币和数据科学发生了什么？期待进入行业的新前景

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数据科学和区块链/加密货币就像天作之合。数据科学家有很多理由关注你的新技术，尤其是现在加密货币和区块链已经获得了更多的主流关注。此外，还有大量数据等待被利用。

加密货币和区块链对数据科学家来说很重要

虽然许多人将加密货币视为永远不会吸引消费者的利基行业，但今天的情况似乎大不相同。更具体地说，涉及加密和区块链的消费产品比以往任何时候都多。因此，它创造了令人兴奋的机会，主要是在考虑替代金融产品和服务的领域。

与某些人的想法相反，加密货币和区块链不仅仅是价格波动。该技术为未来的消费应用提供了巨大的潜力。但是，当今使用的许多应用程序和解决方案都需要添加 iue。去中心化可能无法立即解决所有问题，但仍然值得探索。

而且，区块链提供的去中心化计算框架可以解锁大量的ue cae。每个去中心化应用程序都是等待分析的数据宝库。同样，并非所有 DApp 都会成功加密资产2022年上半年趋势，但每个实验都为开发人员提供了更多知识。此外，每个项目都可以访问各种交易，包括 NFT 市场、去中心化交易所、钱包等。

我很难分析所有这些数据。尽管一切都是公开且可独立验证的，但分析和利用可用数据仍然至关重要。数据科学可以在这里提供帮助。数据透明度与人工智能和机器学习等创新技术相结合，将建立一个新的范式。 Variou 项目融合了数据科学和加密/区块链，证明了行业的吸引力。

共价键

Covalent 团队的目标是将大数据技术与数十个区块链和网络相结合，从数十亿个数据点创造意义。此外，来自节点、链、数据馈送和来源的共价源数据具有个性化数据，以提高整体投资绩效。最终，Covalent 的基础设施将变得去中心化，以确保它拥有和运营网络。

团队的方法可以应用于多个领域，包括税收、去中心化金融、NFT、DAO 等。利用各种网络提供的可验证数据可以以各种方式帮助用户，提供新的分析平均值、启用实时数据、检查 DAO 提案等等。

亚马逊 SageMaker

通过 SageMaker 计划，亚马逊对数据科学的参与变得显而易见。该平台通过托管基础设施、工具和工作流为各种不同的 CAE 构建、训练和部署机器学习模型。虽然它不涉及区块链技术，但开发人员可以使用 SageMaker 服务来探索来年区块链和加密领域的机会。例如，Coinbae 使用 Amazon SageMaker。

这种方法的缺点是它依赖于一个集中的供应商。虽然亚马逊在 AW 服务方面享有盛誉，但让他们更好地控制自己的数据可能不是一条好路。该公司已经了解客户和几乎所有品牌。它的基础设施可能是数据科学和区块链/加密货币的宝贵盟友，但行业的中心化会适得其反。

全解

OmniLytic 项目围绕基于区块链的机器学习应用数据交换市场展开。数据所有者可以私下使用他们的数据来训练客户集体要求的机器学习模型。它本质上是在不与不必要的第三方共享信息的情况下将数据货币化。此外，OmniLytic 将防止数据被窥探并清除提供虚假结果的恶意数据所有者。

机器学习模型所有者可以将他们的模型分为私有部分和公共部分。公共部分将发布市场合约，让数据所有者聚合本地训练的模型以更新公共模型并获得补偿。 OmniLytic 在以太坊区块链上运行，并针对高 ga cot 提供 eamle 体验。最终，模型准确性的推出将使更多人使用他们的数据。

变形软件

Morphware i 的方法使对数据科学计算资源的访问民主化。更具体地说，能够加速机器学习发展的用户可以通过拍卖闲置算力来获得经济补偿。 Morphware 用于计算资源的主要用户群是视频游戏玩家和其他有空闲容量的用户。此外，点对点解决方案可以证明对机器学习工程师、计算机科学专业的学生和实践数据科学家有益。

在当前情况下，租用 GPU 来执行计算任务仍然很昂贵。通过去中心化，MorphWare 创建了一个双向市场，远程计算能力将以更便宜的价格提供，并且界面更加面向用户。该市场将很快将可用性扩展到 40 个 GPU，旨在吸引客户进行自动化、检测和医疗保健。此外，随着我​​不断增长的数据和表格，挖掘数据将有助于公司发展得更好。

结论

数据科学和区块链通过去中心化的力量齐头并进。计算能力的民主化使用和实时数据处理为无数行业的新的和令人兴奋的发展铺平了道路。此外加密资产2022年上半年趋势，加密货币方面可以起到奖励用户计算能力的作用，为用户参与创造强大的经济激励。