Una palabra: bombo.
Considere Blockchain , un libro público descentralizado que puede encontrar aplicaciones novedosas en varios sectores previamente centralizados. Lo que esto significa es que las copias de los registros se mantienen en múltiples sistemas diferentes y solo cuando todos / la mayoría de ellos están de acuerdo, se agrega un nuevo registro a esta “cadena de bloques de registros”.
Ahora considere Data Science , principalmente un concepto basado en el uso de datos para desarrollar una visión de los procesos comerciales.
- ¿Cómo es ser un científico de datos en Facebook?
- ¿Qué tipo de conocimiento / experiencia se espera de alguien interesado en impulsar la maestría en ciencias de datos / análisis de negocios (y un programa de posgrado similar)?
- Para un big data más reciente, ¿es un almacén de datos una mejor opción o no?
- ¿Qué técnicas analíticas de datos debo aprender para el comercio minorista?
- ¿Qué algoritmos se utilizan para resolver problemas de aprendizaje automático basados en gráficos?
¿Como están relacionados?
La respuesta simple: no lo son.
Ambos son conceptos bastante dispares, pero debido a esta exageración construida alrededor de una posible integración de ambas tecnologías para crear productos “geniales” (y a menudo completamente inviables) que tienen muy poco propósito además de impulsar ganancias financieras al impulsar esta ola de inversión en Las empresas de criptomonedas y blockchain más aleatorias que tienen una pizca de ciencia de datos: inteligencia artificial, aprendizaje automático y similares.
No me malinterpreten, se están introduciendo algunas aplicaciones sorprendentes de Data Science y Blockchain con el potencial de cambiar el mundo, sin embargo, el hecho sigue siendo que son conceptos no relacionados como tales.
