Analisis Data On-Chain: Analisis Blockchain Data dengan SQL โ€” WalkSelf
โฑ 2 jam 54 mnt ๐Ÿ“š 29 pelajaran ๐ŸŽง Versi audio

Analisis Data On-Chain: Analisis Blockchain Data dengan SQL

Belajar untuk menanyakan dataset blockchain publik, melacak transaksi token, dan menganalisis peristiwa kontrak pintar menggunakan SQL untuk menemukan wawasan on-chain yang dapat diterapkan.

  • ๐Ÿ’ฌ Instruktur AI
    Tanyakan apa pun tentang pelajaran dan dapatkan jawaban jelas seketika, kapan saja.
  • ๐Ÿ• Mulai kapan saja
    Tanpa jadwal atau tenggat โ€” belajar dengan kecepatan sendiri, kapan pun Anda mau.
  • ๐ŸŒ Dalam bahasa Indonesia
    Pelajaran, tugas, dan sertifikat โ€” semuanya sepenuhnya dalam bahasa Anda.

Tentang kursus ini

Setiap transaksi di blockchain publik direkam secara permanen, sehingga menciptakan repositori data keuangan dan operasional yang besar dan terbuka. Mengerti cara untuk mengajukan pertanyaan dan menafsirkan data on-chain ini adalah keterampilan yang penting bagi siapa pun yang ingin memahami tren pasar, kesehatan protokol, dan jaringan terdesentralisasi. Kursus berbasis teks ini memandu Anda dari pemula blockchain menjadi analis yang percaya diri yang mampu mengekstrak wawasan langsung dari buku besar. Anda akan belajar bagaimana jaringan blockchain terstruktur, bagaimana transaksi dicatat, dan bagaimana menulis query SQL untuk menganalisis transfer token, interaksi kontrak pintar, dan aktivitas jaringan. Dengan fokus pada analisis praktis yang berbasis query, Anda akan mengembangkan keterampilan yang diperlukan untuk membaca buku besar seperti buku terbuka. Apa yang akan kau pelajari: - Mengerti struktur dasar blockchain publik, termasuk blok, transaksi, dan log peristiwa. - Query data blockchain mentah menggunakan SQL untuk melacak transfer token dan saldo dompet. - Menganalisis peristiwa kontrak pintar untuk mengukur aktivitas protokol dan penggunaan aplikasi terdesentralisasi. - Evaluasi metrik jaringan kunci seperti biaya transaksi, alamat aktif, dan pola konsumsi gas. - Menafsirkan sinyal on-chain untuk mengidentifikasi tren, memonitor dompet paus, dan menilai kesehatan jaringan. - Terapkan teknik pembersihan dan agregasi data untuk mengelola dataset publik yang besar, multi-gigabyte. Kursus ini dimulai dengan terminologi dasar dan mekanika inti data buku besar sebelum beralih ke pola pertanyaan SQL yang terstruktur yang dirancang untuk database blockchain publik. Kursus tersebut dirancang untuk analis data yang bercita-cita, penggemar blockchain, dan peneliti yang ingin bertransisi dari pengamat pasif menjadi peneliti berbasis data. Tidak diperlukan latar belakang teknis yang canggih atau pengalaman analisis blockchain sebelumnya. Mulailah membaca hari ini untuk membuka kekuatan data buku besar publik.

Apa yang Anda dapatkan

  • ๐Ÿ“œ Sertifikat penyelesaian
    Tambahkan ke profil LinkedIn Anda
  • ๐Ÿ’ฌ Tutor AI pribadi
    Bingung di tengah pelajaran? Tanya tutor bawaan kamu apa saja, kapan saja.
  • ๐ŸŽง Termasuk versi audio
    Belajar di mana saja โ€” tanpa layar
  • โ™พ๏ธ Akses seumur hidup
    Kembali kapan saja, tanpa kedaluwarsa
  • ๐Ÿ“ฑ Ponsel atau komputer
    Berfungsi di mana saja, perangkat apa saja
  • ๐Ÿ’ธ Pengembalian 14 hari
    Tanpa pertanyaan
  • โšก Singkat dan fokus
    2 jam 54 mnt konten praktis

Ulasan

Belum ada ulasan โ€” jadilah yang pertama berbagi pengalaman.

Tulis ulasan

โ˜†โ˜†โ˜†โ˜†โ˜†
Setelah mengirim kami akan meminta masuk โ€” draf Anda tersimpan.

Pelajar lain juga mengambil

Pertanyaan umum

Apa yang saya butuhkan untuk mengikuti kursus ini? +

Cukup ponsel atau komputer dengan internet. Tidak ada instalasi atau perangkat khusus.

Bagaimana cara membayar? +

Dengan kartu via Stripe. Kami tidak menyimpan detail kartu โ€” Stripe menanganinya dengan aman.

Bisakah saya mendapat refund? +

Ya โ€” refund penuh dalam 14 hari, tanpa pertanyaan.

Berapa lama saya akan punya akses? +

Selamanya. Setelah membeli, kursus jadi milik Anda untuk dikunjungi lagi kapan saja.

Apakah saya akan mendapat sertifikat? +

Ya. Setelah selesai, Anda akan menerima sertifikat yang bisa ditambahkan ke profil LinkedIn.

Dibuat untuk pelajar di
Teknologi Desain Keuangan Pemasaran Kesehatan Pendidikan Perhotelan Manufaktur