红贝壳币总量多少一文教你:如何成为真正的Web3数据分析师?

2022-02-11 17:55分类:政策风向 阅读:

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原标题 | 方法论、工具与团队:如何成为一名Web3数据分析师?

作者 | Andrew Hong

译者 | GaryMa 吴说区块链

本文假设你是一个刚接触web3的数据分析师,开始组建你的 web3 分析团队,或者刚刚对 web3 数据产生兴趣。无论采用哪种方式,你都应该已经大致熟悉了 APIs、数据库、转换和模型在 web2 中的工作方式。

在这本新指南中,我将尽量简明扼要地阐述我的三个观点:

思考:为什么开放的数据渠道会改变数据发挥效用的方式工具:web3 数据栈中的工具概述,以及如何利用它们团队:web3 数据团队的基本考虑和技能

数据思考

让我们先总结一下如何在 web2 中构建、查询和访问数据(即访问 Twitter 的 API)。我们有四个步骤来简化数据渠道:

触发 API 事件(发送了一些推文)更新到数据库(连接到现有的用户模型/状态更改)特定产品/分析用例的数据转换模型训练和部署(用于管理你的 Twitter feed)

当数据是开源的时候,唯一需要的步骤是在转换完成之后。Kaggle(1000个数据科学/特征工程竞赛)和 hugs Face(26,000 个顶级 NLP 模型)等社区使用一些公开的数据子集来帮助企业构建更好的模型。有一些特定领域的情况,比如在前面的三个步骤中开放数据的开放街道地图,但是它们仍然有写权限的限制。

我想声明的是,我只是在这里谈论数据,我并不是说 web2 完全没有开源。像大多数其他的工程角色一样,web2 数据有大量的开源工具来构建他们的管道(dbt, apache, TensorFlow)。我们仍然在 web3 中使用所有这些工具。总之,他们的工具是开放的,但他们的数据是封闭的。

Web3 也将数据开源,这意味着不再只有数据科学家在开放环境下工作,分析工程师和数据工程师也在开放环境下工作!每个人都参与到一个更连续的工作流程中,而不是一个几乎是黑盒的数据循环。

数据分析

工作的形式已经从 web2 数据大坝到 web3 数据河流、三角洲和海洋。同样重要的是需要注意,生态系统中的所有产品都会同时受到这个循环的影响。

让我们看一个 web3 分析师如何一起工作的例子。有几十家交易所使用不同的交易机制和费用,允许你将代币 A 交换为代币 B。如果这些是典型的交易所,如纳斯达克,每个交易所将报告自己的数据在 10k 或一些 API,然后其他一些服务,比如 capIQ,会把所有交换数据放在一起,然后收取费用,让你访问他们的 API。也许有时候,他们会举办一次创新竞赛,这样他们就可以在未来收取额外的数据/图表功能。

Tags: 分析师  数据 

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