کتاب Data Science for Web3

کتاب Data Science for Web3: A comprehensive guide to decoding blockchain data with data analysis basics and machine learning cases (علم داده برای Web3: راهنمای جامع برای رمزگشایی داده های بلاک چین با مبانی تجزیه و تحلیل داده ها و موارد یادگیری ماشین) ارتباط علوم داده با بلاک‌چین و تکنولوژی Web3 را شرح می‌دهد.

در ادامه مقدمه‌ای از کتاب Data Science for Web3 را از زبان نویسنده شرح خواهیم داد.

مقدمه‌ای بر کتاب Data Science for Web3:

ظهور Web۳ مجموعه‌ای از داده‌ها را به وجود آورده است که با ویژگی‌های متمایز آن مشخص می‌شود، مفاهیم جدیدی را به وجود می‌آورد و جان تازه‌ای به مفاهیم تثبیت شده می‌بخشد.

در اکوسیستم گسترده Web۳، داده‌ها اشکال متنوعی را به خود می‌گیرند که در پلتفرم‌ها و قالب‌های متعدد ذخیره می‌شوند، از داده‌های تراکنشی روی زنجیره گرفته تا جمع‌آوری‌کننده‌های خبری مستقل، اوراکل‌ها و شبکه‌های اجتماعی. در اصل، Web۳ یک مولد پیوسته داده است که به طور مستقیم یا غیرمستقیم با اکوسیستم آن مرتبط است.

Web۳ با ویژگی‌های ذاتی‌اش، از جنبه‌های مختلف ارزش قفلی دارد. تمرکززدایی نشان داده است که کسب و کار بدون مقامات مرکزی امکان‌پذیر است. تعاملات بی‌اعتماد باعث هماهنگی بین نهاد‌ها شده و تبادل کالا‌ها و خدمات را در زنجیره بلوکی، حتی در بین افراد غریبه و بدون واسطه، تسهیل می‌کند.

این امر منجر به انتقال ارزش با حداقل هزینه به گوشه‌های دورأفتاده جهان، تقویت ارتباط مستقیم بین هنرمندان و مجموعه‌داران و تسهیل سرمایه‌گذاری جمعی با حمایت مستقیم از توسعه‌دهندگان محصول، در میان هزاران برنامه دیگر شده است.

با این حال، یکی از جنبه‌های Web۳ که نسبتاً ناشناخته باقی می‌ماند، در عین حال ارزش زیادی برای باز کردن قفل دارد، شفافیت است. شفافیت اتکا را تقویت می‌کند، سنگ بنای پذیرش انبوه. نقطه عطف قابل توجهی برای صنعت زمانی حاصل خواهد شد که افراد عادی به طور یکپارچه با آن درگیر شوند و به دلیل اعتماد به دلیل اطلاعات قابل دسترسی و قابل تأیید، بر پایه اعتماد باشند.

برای درک کامل پتانسیل شفافیت، بسیاری از دانشمندان و تحلیلگران داده Web۳، مجهز به مهارت‌های لازم، دانش مفهومی، ابزار‌ها و درک عمیق از داده‌ها و چشم انداز کسب و کار، مورد نیاز هستند. این همان چیزی است که کتاب Data Science for Web3 قصد دارد انجام دهد – به شما قدرت می‌دهد تا به متخصصان داده Web۳ تبدیل شوید که قادر به درک و استخراج ارزش از داده‌ها هستند.

کتاب Data Science for Web3 در سه بخش تنظیم شده است. بخش اول مفاهیم اساسی لازم برای اجرای وظایف تجزیه و تحلیل داده‌ها را پوشش می‌دهد. شما بینش‌هایی را در مورد داده‌های زنجیره‌ای به دست خواهید آورد، یاد خواهید گرفت که به اطلاعات بینش دسترسی داشته باشید و آن‌ها را استخراج کنید، منابع داده‌های خارج از زنجیره مرتبط را کاوش کنید و موانع احتمالی را مرور کنید.

علاوه بر این، دو حوزه که حجم زیادی از داده تولید می‌کنند، یعنی NFTs و DeFi، به طور عمیق مورد بررسی قرار می‌گیرند و هر کدام مجموعه‌ای از قوانین تجاری و مفاهیم فنی خود را ارائه می‌کنند.

بخش دوم کتاب Data Science for Web3 تمرکز خود را به موارد استفاده از یادگیری ماشین با استفاده از داده‌های Web۳ تغییر می‌دهد. ما موارد عملی را انتخاب کرده‌ایم که دانشمندان داده، اعم از مترجمان آزاد یا متخصصان شاغل، ممکن است در کار خود با آن‌ها مواجه شوند.

پیوست کتاب Data Science for Web3 به این سؤال می‌پردازد که با دانش به دست آمده چه کنیم؟ این دستورالعمل برای پیمایش در چشم انداز کار غیرمتمرکز، درک انتظارات صنعت برای کارمندان داده آینده نگر، و شناسایی مهارت‌های نرم و سخت لازم برای موفقیت ارائه می‌دهد.

به منظور ارائه نگاهی اجمالی به آینده صنعت، ما با رهبران داده Web۳ که تجربیات، دیدگاه‌ها و دیدگاه‌های خود را به اشتراک می‌گذارند، درگیر شده‌ایم. هدف این بخش کوتاه کردن زمان مورد نیاز برای یافتن شغل یا راه‌های دیگر برای مشارکت در صنعت است.

مزایای تمرکززدایی، تعاملات بی‌اعتماد و شفافیت در تجارت را نمی‌توان نادیده گرفت و به همین دلیل است که این صنعت سال به سال به رشد خود ادامه می‌دهد و موارد استفاده جدید را باز می‌کند و مشاغل جدید ایجاد می‌کند. هدف کتاب Data Science for Web3 کمک به درک داده‌هایی است که Web۳ تولید می‌کند تا بتوانید برای شکل دادن به عصر بعدی اینترنت آماده باشید.

بیشتر بخوانید: کتاب Web3: The Insights You Need from Harvard Business Review

کتاب Data Science for Web3 برای چه کسی است؟

فرمت کتاب و فهرست موضوعات تحت پوشش آن را برای متخصصان داده علاقه‌مند به اکوسیستم Web۳ مناسب می‌کند. توضیحات ساده‌تر شده است و به متخصصانی که هیچ پیش‌زمینه‌ای از علم داده ندارند، اما مشتاق استفاده از ابزار‌های داده برای تجزیه و تحلیل عمیق داده‌های بلاک چین هستند، ارائه می‌شود.

تشویق می‌شوید که با مخزن مشترک درگیر شوید و راه‌حل‌های ارائه‌شده را آزمایش کنید و تجربه یادگیری عملی را تقویت کنید. اگرچه اجباری نیست، اما درک اولیه از آمار، یادگیری ماشین، SQL و Python سودمند خواهد بود.

بیشتر بخوانید: کتاب Streamlit for Data Science

آنچه کتاب Data Science for Web3 پوشش می‌دهد:

فصل ۱، جایی که داده‌ها و وب۳ با هم ملاقات می‌کنند، مفاهیم اساسی Web۳ و ابزار‌های علم داده را معرفی می‌کند.

فصل ۲، کار با داده‌های زنجیره‌ای، ساختار داده‌های روی زنجیره را بررسی می‌کند.

فصل ۳ کتاب Data Science for Web3، کار با داده‌های خارج از زنجیره، به داده‌های مربوط به خارج از زنجیره برای صنعت و راهنمایی در مورد مکان یافتن آن می‌پردازد.

فصل ۴، بررسی منحصر به فرد بودن دیجیتال NFT‌ها – بازی‌ها، هنر و هویت، به بررسی مشاغل NFT و نحوه محاسبه معیار‌های مربوطه می‌پردازد.

فصل ۵، کاوش تجزیه و تحلیل در DeFi، مشاغل DeFi و نحوه محاسبه معیار‌های ضروری را معرفی می‌کند.

فصل ۶، آماده‌سازی و کاوش داده‌های ما، مراحل پیش‌پردازش را نشان می‌دهد که هنگام برخورد با داده‌های Web۳ مفید هستند.

فصل ۷، مقدمه‌ای در مورد یادگیری ماشینی و یادگیری عمیق، به مفاهیم اصلی ضروری برای پیشرفت در موارد یادگیری ماشینی که در قسمت ۲ بررسی شده است، می‌پردازد.

فصل ۸، تجزیه و تحلیل احساسات – NLP و Crypto News، کاربرد پردازش زبان طبیعی (NLP) را در تحلیل احساسات کریپتو بررسی می‌کند.

فصل ۹، هنر مولد برای NFT‌ها، نمونه‌هایی از تولید هنر را برای حمایت از ابتکارات NFT بررسی می‌کند.

فصل ۱۰، مقدمه‌ای در مورد امنیت و کشف تقلب، یک برنامه کاربردی برای کشف تقلب را بررسی می‌کند.

فصل ۱۱، پیش‌بینی قیمت با سری زمانی، به برنامه‌ای برای پیش‌بینی قیمت‌ها با سری‌های زمانی می‌پردازد.

فصل ۱۲، کشف بازاریابی با نمودار‌ها، برنامه‌ای را برای شناسایی تأثیرگذاران و جوامع با داده‌های زنجیره‌ای بررسی می‌کند.

فصل ۱۳، ایجاد تجربه با داده‌های رمزنگاری – BUIDL، گزینه‌های مختلف برای جستجوی شغل یا ادامه تحصیل در دامنه Web۳ را پوشش می‌دهد.

فصل ۱۴، مصاحبه با رهبران داده Web۳، کتاب را با بررسی دیدگاه رهبران داده Web۳ در مورد صنعت و آینده آن به پایان می‌رساند.

سرفصل‌های کتاب Data Science for Web3:

• Data Science for Web3
• Foreword
• Contributors
• About the author
• About the reviewer
• Preface
• Part 1 Web3 Data Analysis Basics
  • Chapter 1: Where Data and Web3 Meet
  • Chapter 2: Working with On-Chain Data
  • Chapter 3: Working with Off-Chain Data
  • Chapter 4: Exploring the Digital Uniqueness of NFTs – Games, Art, and Identity
  • Chapter 5: Exploring Analytics on DeFi
• Part 2 Web3 Machine Learning Cases
  • Chapter 6: Preparing and Exploring Our Data
  • Chapter 7: A Primer on Machine Learning and Deep Learning
• Chapter 8: Sentiment Analysis – NLP and Crypto News
  • Chapter 9: Generative Art for NFTs
  • Chapter 10: A Primer on Security and Fraud Detection
  • Chapter 11: Price Prediction with Time Series
  • Chapter 12: Marketing Discovery with Graphs
• Part 3 Appendix
  • Chapter 13: Building Experience with Crypto Data – BUIDL
  • Chapter 14: Interviews with Web3 Data Leaders
• Appendix 1
• Appendix 2
• Appendix 3
• Index
• Other Books You May Enjoy

جهت دانلود کتاب Data Science for Web3 می‌توانید پس از پرداخت، دریافت کنید.