区块链与数据科学：差异与比较

区块链和数据科学是两种最有前途的新技术，有可能改变多个行业并从根本上改变企业和组织的运作方式。

人们可能会认为这些创新是互不相容的，其中一个制定了自己的路线并独立于其他创新使用。 

关键精华

1. 区块链是一种用于记录交易的分散式安全技术，而数据科学涉及分析和解释大型数据集。
2. 区块链技术为比特币等加密货币提供动力，而数据科学则被用于各个行业的决策制定和预测分析。
3. 这两个领域都需要不同的技能组合，区块链侧重于密码学和分布式系统，而数据科学侧重于编程、统计和机器学习。

区块链与数据科学 

全面、 是一种允许在业务网络内共享透明信息的数据库机制。 它侧重于记录和验证数据。 数据科学 是对数据的研究，以提取对业务有意义的见解。 它侧重于从数据中开发有价值的见解以解决问题。

全面、 是一种分散且不变的虚拟化数据记录，用于跟踪互联网上的交易和数字资料。

资产可以是任何东西，从汽车到房屋再到房地产再到任何其他直接或间接的商品，例如品牌、私人知识、商标和专利。

因此，任何实质性虚拟资产都适合在区块链网络上进行交易和监管。 

数据科学旨在从有组织和无组织的数据中检索知识和信息。

该领域利用统计、数据处理、机器训练和其他复杂技术来理解和评估使用数据的实际过程。

数据科学应用程序的一些示例包括互联网引擎协议、数字广告和推荐系统。 

对比表

比较参数	全面、	数据科学
定义	记录和验证数据。	它分析数据。
目的	允许数字信息被不可变地记录和分发。	构建从数据中提取以业务为中心的见解的方法。
宗旨	数据的完整性	数据预测
应用领域	实时交易。	提供深入的数据分析。
认证的益处	相互用户共识安全、速度等。	提高效率，提高数据质量等。
使用	用于数字钱包、安全存储医疗保健行业患者数据、小额支付等。	使用机器学习构建预测因果分析模型或预测模型。

什么是区块链？ 

区块链是一种分布式账本，由多个节点组成，这些节点在不使用中央服务器的情况下耦合在一起。 顾名思义，区块链技术基于互连块链的概念。 

由于区块链不受任何中央机构监管，因此通过区块链网络支付的功能比任何其他技术都要顺畅得多。 用户在区块链上进行支付，不需要第三方授权。 

区块链系统采用不可变的分布式账本技术。 因此，一旦数据被记录到寄存器中，就无法修改。

此外，由于其数据不可更改且用户可以跟踪信息回到其来源，因此区块链提供了令人难以置信的可靠性。 

当用户开始在区块链网络上进行传输时，交易最初被封装在一个块中。

区块形成后，预期的交易通过对等网络得到确认，该网络由称为节点的计算机组成，然后使交易合法化。  

此外，无论何时确认交易，它都会与寄存器中的其他块耦合以引入唯一的数据块。 加密货币、协议、文件和任何其他相关数据可能包含在经过验证的付款中。  

大部分数据都存放在中央服务器上，这些服务器经常成为网络攻击者的目标； 许多黑客攻击和侵犯隐私的事件表明了这种担忧。

另一方面，区块链将数据控制权交还给创建它的人，使窃贼难以大规模访问和更改数据。 

什么是数据科学？ 

在经济学术语中，数据有时被称为“新石油”，这就是为什么著名的亚马逊、Facebook 或谷歌等大公司控制着大量数据的原因。  

数据科学在几乎所有业务中都有应用，从个性化医疗建议到实时交通路线优化。 与区块链一样，数据科学在各个领域提供高薪工作机会。  

由于大数据的出现，组织现在可以存储大量数据。 通过从原始数据中发现隐藏的数据模式，数据科学可以帮助组织做出更好的判断和预测。

这一切都归结为从历史趋势中获取数据洞察力，这些趋势显示了以前未发现的不同数据观点。 

数据科学用于创建预测因果高级分析，以确定消费者按时完成未来信用卡或贷款支付的可能性。

例如，规范分析可以利用该技术开发模型，并能够判断如何使用动态因素（例如自动驾驶汽车）来调整它们。 

数据科学使企业能够做出快速、明智的决策，从而提高盈利能力，从而帮助企业提高效率。

它提高了记录/知识的准确性，同时还有助于根据客户的偏好和趋势提供改进的产品和服务。 

数据科学致力于提高数据质量，并根据客户趋势和偏好协助提供所需的服务和商品。 

区块链和数据科学之间的主要区别 

1. 区块链记录数据并对其进行验证，而数据科学分析数据以获得可操作的见解。 
2. 区块链旨在允许记录、验证和分发可用的数字信息。 然而，数据科学旨在从数据中获取以业务为中心的洞察力。 
3. 区块链的目的是维护数据的完整性，而数据科学的目的是准确的数据预测  
4. 虽然区块链允许实时汇款，但数据科学允许进行深入的数据分析。 
5. 区块链交易是在相互客户同意的情况下进行的，并提供安全性、速度和可访问性，而数据科学则帮助组织提高效率、改善数据和信息质量等。 
6. 区块链用于数字钱包、小额支付等，同时，数据科学在机器学习的帮助下用于预测因果分析模型或预测模型。 

参考资料 

1. https://dl.acm.org/doi/abs/10.1145/3390566.3391681 
2. https://www.researchgate.net/profile/Nadeem-Javaid/publication/335621124_Analyzing_and_Securing_Data_using_Data_Science_and_Blockchain_in_Smart_Networks/links/5d9add8992851c2f70f21acb/Analyzing-and-Securing-Data-using-Data-Science-and-Blockchain-in-Smart-Networks.pdf 

最后更新时间：13 年 2023 月 XNUMX 日