چرا دانشمندان داده به دنبال مشاغل بلاک‌چین در سال ۲۰۲۲ هستند؟

منتشر شده در analyticsinsight به تاریخ ۲۳ فوریه ۲۰۲۲
لینک منبع Why are Data Scientists Looking at Blockchain Jobs in 2022?

بلاک‌چین و علم داده از جمله فن‌آوری‌های در حال ظهور هستند که برای متحول کردن صنایع مختلف پیشنهاد شده‌اند، به طور اساسی روش اداره کسب‌وکارها و سازمان‌ها را تغییر می‌دهند. علم داده رشته‌ای است که داده‌ها را مفید می‌سازد. بلاک‌چین یک لیست در حال رشد از رکوردها به نام بلاک‌ها است که با استفاده از رمزنگاری به هم متصل شده‌اند.

علم داده و بلاک‌چین این پتانسیل را دارند که بخش مالی، تجارت، مراقبت‌های بهداشتی و صنعت را متحول سازند. توسعه‌دهنده بلاک‌چین در حال تبدیل سیستم‌های پایگاه داده متمرکز سنتی به سیستم‌های غیرمتمرکز است. دانشمند داده به طور مداوم در فرآیندهای تصمیم‌گیری بخش‌های ذکر شده حیاتی می‌شود.

بلاک‌چین در مقابل علم داده:

بلاک‌چین یک دفتر حسابرسی است که تراکنش‌های اقتصادی را به گونه‌ای ثبت می‌کند که نمی‌توان آن‌ها را دستکاری کرد. علم داده به دنبال استخراج دانش و بینش از داده‌های ساختار یافته و بدون ساختار است. تقاضا برای توسعه‌دهندگان بلاک‌چین در چند سال گذشته افزایش‌یافته است، درست مانند پروژه‌هایی که بر روی کاربردهای مختلف بلاک‌چین کار می‌کنند. دانشمندان داده می‌توانند دیدگاه‌های بیشتری در مورد داده فراهم کنند و به حل مشکلات بیشتر کمک کنند.

رابطه بین بلاک‌چین و علم داده:

هم بلاک‌چین و هم علم داده با داده‌ها سر و کار دارند. علم داده برای پیش‌بینی بلاک‌چین برای ابزارهای جامعیت داده، داده را برای بینش عملی تحلیل می‌کند، در حالی که بلاک‌چین داده را ثبت و صحت‌سنجی می‌کند. هر دو از الگوریتم‌های ایجاد شده برای کنترل تعاملات با بخش‌های مختلف داده استفاده می‌کنند. دانشمند داده و توسعه‌دهنده بلاک‌چین برترین مشاغل در حال ظهور هستند. هر دوی آن‌ها این پتانسیل را دارند که نحوه اداره کسب‌وکارها را متحول سازند، و هر دوی آن‌ها فرصت‌های شغلی امیدبخشی را ارائه می‌دهند.

فصل مشترک بین علم داده و فن‌آوری بلاک‌چین:

داده‌ها در قلب هر یک از این تکنولوژی‌ها قرار دارند. علم داده بر ایجاد دیدگاه‌های مرتبط با داده برای حل مساله تمرکز می‌کند، در حالی که بلاک‌چین داده را تایید و ذخیره می‌کند. بلاک‌چین‌ها بر اساس طراحی چندین مزیت را ارائه می‌‌دهند که برای کاربردهای علم داده مهم است.

کیفیت داده‌های بالا: داده‌های بلاک‌چین معمولا ساختار خوبی دارند و طرح‌های آن‌ها به خوبی مستند شده‌اند. این امر کار یک محقق داده را که با چنین داده‌هایی کار می‌کند، بسیار آسان‌تر و قابل‌پیش‌بینی می‌سازد.

قابلیت ردیابی: سوابق بلاک‌چین حاوی تمام اطلاعات لازم برای ردیابی منشاء و زمینه آنها است، مانند پیگری شروع تراکنش و زمان آن، مقدار دارایی و پیگیری دارایی دریافتی. علاوه بر این، بیشتر بلاک‌چین‌های عمومی کاوشگر دارند، بنابراین دانشمندان داده می‌توانند هر رکوردی را که تا به حال در بلاک‌چین مربوطه ایجاد شده است، بررسی کنند.

ناشناس بودن: بلاک‌چین نیازی به اطلاعات شخصی کاربران خود برای ارائه هر گونه اطلاعات ندارد. از دیدگاه محقق داده، این امر به غلبه بر سردردهایی که در ارتباط با برخی از مقررات است که نیاز به داده‌های شخصی دارند تا قبل از پردازش ناشناس شوند، کمک می‌کند.

مقدار زیادی داده: الگوریتم‌های یادگیری ماشینی برای آموزش مدل‌ها به مقادیر زیادی داده نیاز دارند. این مشکل در بلاک‌چین‌های بزرگ که حجم داده زیادی را ارائه می‌دهند نیست.

بهترین زمان برای محقق داده‌های بلاک‌چین:

فن‌آوری بلاک‌چین این پتانسیل را دارد که بسیاری از صنایع و فرآیندهای کسب‌وکار را تغییر دهد. ۱۳ مورد استفاده در حال تحول و در حال ظهور برای بلاک چین شامل مدیریت حقوق هنرمندان، مدیریت رمز عبور، تثبیت داده‌های میان صنعتی، مدیریت زنجیره تامین، احراز هویت کاربر، پرونده‌های الکترونیک سلامت و غیره هستند. تمام این تحولات نیاز به کارشناسانی دارد که قادر به مفید کردن داده‌ها هستند، یعنی دانشمندان داده. گستره مشکلات جالب و حل نشده علوم داده بلاک‌چین بسیار زیاد است. بنابراین، زمان مناسبی برای تبدیل شدن به یک متخصص داده بلاک‌ین است.

این متن با استفاده از ربات ترجمه مقالات علم داده ترجمه شده و به صورت محدود مورد بازبینی انسانی قرار گرفته است.در نتیجه می‌تواند دارای برخی اشکالات ترجمه باشد.

مقالات لینک‌شده در این متن می‌توانند به صورت رایگان با استفاده از مقاله‌خوان ترجمیار به فارسی مطالعه شوند.