成为Web3数据分析师的秘籍

作者|Andrew Hong

译者|Gary Ma吴说区块链

假设你刚接触过这篇文章web数据分析师，开始组建你的web3分析团队，或者刚刚对web3对数据感兴趣。无论采用哪种方式，你都应该大致熟悉APIs、数据库、转换和模型web2工作方式。

在这个新指南中，我将尽可能简洁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的有效性：web3数据栈中的工具概述，以及如何使用它们的团队：web3数据团队的基本考虑和技能

数据思考

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

触发API事件(发送一些推文)更新到数据库(连接到现有用户模型/状态变化)的数据转换模型培训和部署(用于管理您的)Twitterfeed）

当数据开源时，唯一需要的步骤是在转换完成后。Kaggle(1000个数据科学/特征工程竞赛)和hugsFace(26，000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，我不是说web2根本没有开源。和大多数其他工程角色一样，web2数据有大量的开源工具来构建它们的管道（db

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