Desbloqueando o futuro: Web3 para cientistas de dados e engenheiros de aprendizado de máquina

O domínio da tecnologia vem evoluindo a uma taxa sem precedentes. A evolução da tecnologia trouxe mudanças transformadoras nas abordagens que seguimos para viver, trabalhar e interagir uns com os outros. Um dos exemplos mais notáveis ​​de tecnologias que introduziram grandes mudanças no mundo agora é a web3.  A web3 evoluiu como um paradigma disruptivo com imenso potencial para melhorar sistemas e processos convencionais. Além disso, as implicações da web3 para cientistas de dados e engenheiros de aprendizado de máquina criaram novas oportunidades de carreira.

As aplicações do web3 apresentam uma combinação de blockchain , criptografia e sistemas descentralizados. A combinação dessas tecnologias significa uma nova era da internet.  O web3 marca um novo marco na transformação da internet. Além disso, ele também apresentou novas mudanças no campo da ciência de dados. Vamos aprender como o web3 pode revolucionar a ciência de dados e o aprendizado de máquina . Além disso, você também deve descobrir o caminho de carreira ideal para um analista de dados ou cientista de dados do web3.

O que é Web3?

A pergunta óbvia na mente de todos agora deve estar relacionada à identidade e importância da web3. Desde os primeiros dias da Internet, as experiências na web têm sido associadas a características específicas. Antes de descobrir o papel da web3 para empregos de cientistas de dados, você deve saber como ela transforma a internet. A web3 foca na descentralização para introduzir uma ampla gama de benefícios sobre as formas existentes da internet. A forma existente da web introduz o controle centralizado de grandes empresas sobre as experiências e ativos online dos usuários.

A Web3 dá o próximo grande passo para mudar a internet usando a descentralização por meio da tecnologia blockchain. Ela pode ajudar os usuários a criar e gerenciar suas próprias plataformas e aplicativos sem depender de intermediários. Como resultado, a web3 pode mudar a equação para os usuários, bem como muitos outros processos na internet.

Portanto, é importante considerar as implicações do web3 na engenharia de aprendizado de máquina e na ciência de dados. Ele pode ajudar a explorar as possibilidades de vantagens de valor promissoras com o web3. Por exemplo, o web3 pode ajudar a aprimorar diferentes processos de negócios online. A análise de dados é um dos processos mais proeminentes que você pode revolucionar com o web3. O web3 pode garantir transferências de dados seguras, além de oferecer mais transparência sobre o uso de dados.

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Ciência de Dados no Domínio da Web3 

A abordagem ideal para determinar o melhor curso de ação para o desenvolvimento de carreira de um cientista de dados web3 se concentraria em entender a importância da ciência de dados na web3. Ela se concentra em combinar tecnologia blockchain e fontes de dados descentralizadas com técnicas avançadas de análise. Cientistas de dados e engenheiros de aprendizado de máquina poderiam usar volumes massivos de dados em redes blockchain , aplicativos descentralizados e contratos inteligentes .

Posteriormente, eles também podem usar algoritmos de aprendizado de máquina , modelagem estatística e técnicas de processamento de linguagem natural . As tecnologias podem ajudar a extrair insights, tomar decisões baseadas em dados e executar análises preditivas. Cientistas de dados também podem ajudar a desenvolver estruturas de governança de dados descentralizadas e garantir transparência, segurança e privacidade de dados na web3 .

Você deve estar curioso sobre as estimativas salariais do web3 em cientistas de dados e outros benefícios de construir sua carreira em ciência de dados web3. Cientistas de dados no domínio do web3 podem utilizar suas habilidades no domínio de análise de dados, aprendizado de máquina e estatísticas cruciais para desbloquear insights junto com o fomento da inovação em dApps.

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Implicações da Web3 para cientistas de dados e aprendizado de máquina

Blockchain e web3 fornecem uma nova abordagem para armazenar e gerenciar dados. Ela oferece uma coleção única de dados na forma de uma camada de estado universal que pode ser executada com gerenciamento coletivo. A camada de estado universal oferece uma camada de liquidação de valor única na internet. Ela ajuda os usuários a enviar dados em um formato criptografado, ao mesmo tempo em que garante transações peer-to-peer verdadeiras sem o envolvimento de intermediários.

Você pode entender as razões além do web3 para o salário de engenheiro de aprendizado de máquina ao entender as implicações do web3 para a ciência de dados e engenheiros de aprendizado de máquina. Um dos principais destaques do web3 é o uso da tecnologia blockchain para facilitar a autonomia do usuário. O blockchain pode ajudar a distribuir dados do usuário pela rede.

Os aplicativos Web3 são distribuídos entre as plataformas de blockchain e os usuários podem escolher permitir que os aplicativos acessem seus dados para criar experiências de usuário mais ricas e relevantes. Em comparação com fontes de dados tradicionais, os usuários não precisam solicitar dados de empresas para análise de dados.

As implicações da web3 para cientistas de dados e engenheiros de aprendizado de máquina apontam para o armazenamento distribuído de dados, que oferece melhor acessibilidade. Como os dados são distribuídos pela internet, os cientistas de dados podem usar o aprendizado de máquina para entender as necessidades do usuário com eficiência. Pode ajudar a garantir uma compreensão semântica das consultas do usuário ao revisar as interações do usuário.

O Web3 pode ajudar a melhorar a ciência de dados e a engenharia de aprendizado de máquina com vantagens de valor promissoras, como rastreabilidade, qualidade de dados, maiores volumes de dados e anonimato. Aqui está uma visão geral dos benefícios introduzidos pelo web3 na ciência de dados.

• Grande volume de dados 

Uma das principais implicações da web3 para empregos de cientistas de dados aponta para a acessibilidade de grandes quantidades de dados para modelos de treinamento. Mais volume de dados garante melhores resultados de modelos de ciência de dados e aprendizado de máquina. Redes de blockchain abrigam toneladas de dados, resolvendo assim um dos maiores problemas para cientistas de dados e especialistas em aprendizado de máquina.

• Qualidade de dados 

A busca por respostas para perguntas como “Quanto os cientistas de dados da web3 ganham?” também ajudaria você a refletir sobre a importância das melhorias de qualidade de dados com a web3. Dados em redes de blockchain estão disponíveis em formatos estruturados com documentação abrangente de esquemas. Além disso, todos os novos registros na blockchain passam por um processo de validação abrangente e rigoroso ou pelo mecanismo de consenso .

Após validação e aprovação, os dados adicionados às redes blockchain se tornam completamente imutáveis. Ninguém poderia modificar os dados inseridos nas redes blockchain, garantindo assim a integridade dos dados. Portanto, cientistas de dados e engenheiros de machine learning poderiam acessar facilmente os dados sem nenhuma alteração sem precedentes.

• Rastreabilidade 

O mecanismo de consenso das redes blockchain foi adaptado com um design para garantir que a rede se lembre dos eventos anteriores ou interações do usuário. Por exemplo, o blockchain do Bitcoin pode resolver o problema de gastos duplos ao oferecer uma única fonte de verdade sobre as transações.

Além disso, um cientista de dados web3 também deve saber que a maioria dos blockchains públicos utiliza exploradores ou sites que permitem que eles examinem qualquer registro gerado no blockchain. Por exemplo, o Etherscan Explorer pode ajudar a verificar os detalhes de qualquer transação no blockchain Ethereum .

• Anonimato 

A adição mais proeminente entre os benefícios de valor do web3 em engenharia de aprendizado de máquina aponta para a facilidade de anonimato embutido. Usuários de blockchain não precisam fornecer suas informações pessoais, o que serve como uma grande melhoria para garantir a privacidade. Da perspectiva de um cientista de dados, o anonimato pode ajudar a superar os problemas associados a regulamentações que exigem anonimato de dados pessoais para processamento.

Como os cientistas de dados coletam dados no Web3?

A coleta de dados é um dos maiores problemas para cientistas de dados e engenheiros de aprendizado de máquina. O salário do web3 para engenheiro de aprendizado de máquina pode chegar a US$ 390.000. Se você quiser adicionar um pacote salarial tão lucrativo à sua carreira, então você deve saber como o web3 transforma a ciência de dados.

Você deve aprender sobre as fontes de dados que ajudam a automatizar a coleta de dados para fins de análise e ciência de dados. As melhores abordagens para coleta de dados para dar suporte à ciência de dados no web3 apontam para marketplaces de dados web3, conjuntos de dados públicos do BigQuery, APIs específicas de blockchain ou soluções comerciais.

Os marketplaces de dados Web3 são negócios especializados que oferecem marketplaces para cientistas de dados comprarem dados em uma estrutura descentralizada. Um dos exemplos populares de marketplaces de dados Web3 é o protocolo Ocean, que pode ajudar na compra de dados. Ele também ajuda cientistas de dados e engenheiros de machine learning a misturar dados existentes com novos dados e usar modelos de machine learning para melhorar os dados.

Os conjuntos de dados públicos do BigQuery também são outra parte importante da sua jornada para alcançar o web3 em pacotes salariais de cientistas de dados de acordo com suas necessidades. O Google Cloud oferece o programa BigQuery Public Datasets para oferecer históricos de transações para redes populares de blockchain . Os conjuntos de dados podem ser consultados facilmente por meio de SQL e, então, você pode exportar os resultados para modelagem e análise posteriores. Curiosamente, a maioria dos conjuntos de dados usa um esquema semelhante, garantindo assim flexibilidade para reutilizar consultas SQL.

Ferramentas de API ou ETL específicas de blockchain podem ajudar a melhorar o trabalho de cientistas de dados web3 e engenheiros de ML. Você pode coletar dados usando ferramentas de API ou ETL para tarefas de ciência de dados web3. A maioria das redes de blockchain usa suas maneiras distintas para interações de autômatos com redes por meio das APIs REST ou Websocket.

Soluções comerciais também podem surgir como um aspecto proeminente em respostas a “Quanto os cientistas de dados da web3 ganham?”, pois oferecem uma ferramenta facilmente acessível para melhorar o trabalho dos cientistas de dados na web3. As soluções comerciais para coleta de dados usam uma API ou interface baseada em SQL com um esquema unificado. Além disso, soluções comerciais para coleta de dados também oferecem diferentes análises comparativas. Como resultado, você pode usá-las para desenvolver soluções de ciência de dados interoperáveis ​​que podem funcionar em vários blockchains.

Quais são as responsabilidades dos cientistas de dados e engenheiros de ML do Web3?

As responsabilidades dos cientistas de dados e engenheiros de ML no domínio do web3 ajudariam você a encontrar uma impressão precisa de seus salários. Por exemplo, o web3 em estimativas de salário de cientistas de dados pode começar em US$ 240.000 para funções críticas. O que você tem que fazer como cientista de dados no web3? As responsabilidades dos cientistas de dados e engenheiros de aprendizado de máquina no web3 podem ajudar você a comparar as recompensas com as tarefas no trabalho. Aqui estão algumas das tarefas notáveis ​​para cientistas de dados e engenheiros de aprendizado de máquina no web3.

• Análise de dados de blockchain 

Cientistas de dados Web3 e engenheiros de aprendizado de máquina precisam trabalhar na exploração e análise de dados de blockchain para obter insights valiosos. Você precisa identificar anomalias, padrões e tendências juntamente com riscos de segurança no ecossistema de blockchain . Além disso, um cientista de dados web3 também deve utilizar técnicas de visualização de dados para apresentar dados de blockchain de forma informativa e amigável.

• Análise DeFi

As tarefas de um cientista de dados ou engenheiro de aprendizado de máquina trabalhando em web3 também incluiriam análises DeFi. Você tem que empregar os princípios de web3 para tarefas de cientista de dados, como análise de protocolos DeFi para entender pools de liquidez , tendências de empréstimos e financiamentos, tokenomics e estratégias de yield farming. Além disso, você tem que alavancar web3 para identificar oportunidades para otimizar estratégias DeFi e desenvolver modelos de risco precisos.

• Análise de salvaguarda de privacidade

A lista de responsabilidades dos cientistas de dados na web3 também enfatizaria o uso de técnicas de preservação de privacidade para análise de dados na web3. Você tem que usar métodos diferentes, como computação multipartidária segura, privacidade diferencial e provas de conhecimento zero , para executar análises enquanto protege a privacidade dos dados.

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Quais são as habilidades necessárias para empregos em ciência de dados e ML na Web3?

Você pode seguir uma carreira em ciência de dados web3 e aprendizado de máquina escolhendo funções como analistas de dados web3. No entanto, você deve conhecer as habilidades importantes necessárias para se tornar um analista de dados web3 para atingir seus objetivos de carreira. Os requisitos para implementar web3 em engenharia de aprendizado de máquina apontam para a necessidade de expertise em fundamentos de blockchain e protocolos web3 .

Além disso, você deve ter especialização em extração e manipulação de dados, juntamente com técnicas de análise e visualização de dados. Além disso, você também precisaria de expertise em linguagens de programação e frameworks usados ​​comumente para análise de dados web3, como Python, Java, SQL e outros.

Além das habilidades técnicas, você também deve ter habilidades sociais, como resolução de problemas e pensamento crítico, curiosidade, ética e responsabilidade. Você também deve ter habilidades de comunicação eficazes e a capacidade de trabalhar em colaboração com uma equipe. Mais importante de tudo, você deve ter as habilidades para apresentar seus resultados de forma clara e envolvente, usando recursos visuais e linguagem apropriados.

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Conclusão         

A mistura de web3 e ciência de dados pode abrir novas oportunidades de carreira para aspirantes a cientistas de dados. As implicações da web3 para cientistas de dados e engenheiros de aprendizado de máquina giram principalmente em torno da oportunidade de desbloquear novos caminhos para transformar a análise de dados e o aprendizado de máquina. A web3 pode oferecer várias vantagens para a ciência de dados, como acesso a grandes volumes de dados de alta qualidade, além de garantir a rastreabilidade dos dados e o anonimato das transações. Saiba mais sobre as vantagens de valor da web3 em ciência de dados e aprendizado de máquina .