Майнинг Криптовалюты
  • Новости
  • Криптовалюта
    • Что такое криптовалюта?
    • Как купить криптовалюту за рубли
    • Как заработать криптовалюту? ТОП-7 способов актуальных на 2021 год
    • Рейтинг криптовалютных обменников
    • Выбор кошелька для криптовалюты
    • Что такое Блокчейн (Blockchain)
    • Что такое альткоины (altcoins)
    • Что такое умные смарт-контракты
    • Что такое цифровой токен
    • Во что инвестировать в 2021 году
    • Рейтинг криптовалют — курсы онлайн
    • Криптовалюта Ethereum / Эфириум
      • Все виды кошельков для Эфириума — MyEtherWallet, Mist, Jaxx
      • Майнинг Эфириума (ETH) — пулы, программы, видеокарты
      • Как работает блокчейн Ethereum — смарт контракты и адреса счетов
      • Транзакции в сети Ethereum — Газ (GAS), комиссии, сложность сети
      • Токены ERC-20 на смарт-контрактах Ethereum. Что это и как работает?
    • Словарь криптовалютных терминов
  • Биткоин
    • Что такое Биткоин (Bitcoin)?
    • Как майнить биткоины в 2021 году — виды майнинга, оборудование, пулы
    • Как купить биткоины за рубли с карты Сбербанка, Киви, Яндекс Деньги
    • Какой Bitcoin кошелек выбрать — онлайн, локальный, аппаратный
    • Создание биткоин кошелька — пополнение, вывод, комиссии
    • Транзакции в сети Биткоин — время, отслеживание, размер комиссии
    • Биткоин краны — таблица 2021
    • Сатоши Накамото (создатель биткоина)
    • Как заработать биткоины и альткоины
  • Майнинг
    • Облачный майнинг — плюсы и минусы, рейтинг надежных сервисов
    • Что такое майнинг криптовалюты?
      • Сложность майнинга и хешрейт сети
      • Механизм консенсуса Proof-of-Work
      • Механизм консенсуса Proof-of-Stake
      • Алгоритмы майнинга криптовалют
      • Какую криптовалюту майнить в 2021?
      • Браузерный майнинг — что это и как на нем заработать
    • Оборудование для майнинга криптовалют актуальное на 2021
      • Материнские платы на 4-13 видеокарт
      • Блоки питания, серверные и обычные
      • Райзеры для видеокарт
      • Комплектующие для майнинг фермы — процессоры, жесткие диски, ОЗУ
    • Майнинг на видеокарте (GPU)
      • Лучшие видеокарты для майнинга 2021 (таблицы и калькуляторы)
      • Какие драйвера ставить для майнинга на видеокартах Nvidia и AMD
      • Разгон видеокарт Nvidia и AMD для эффективности майнинга
      • Обзоры моделей видеокарт для майнинга — хешрейт и разгон
        • Обзор видеокарты RTX 2070 SUPER
        • Обзор видеокарты Radeon RX 5700 RX/XT
        • Обзор видеокарты Nvidia GTX Titan V
        • Обзор видеокарты GTX 1080 ti 8g
        • Обзор видеокарты GTX 1070 8g
        • Обзор видеокарты GTX 1060 3-6g
        • Обзор видеокарты GTX 1050 ti 4g
        • Обзор видеокарты Radeon RX 580
        • Обзор видеокарты Radeon RX 480
        • Обзор видеокарты Radeon RX 470
    • Майнинг на процессоре (CPU)
    • Майнинг на жестком диске (HDD, SSD)
    • Майнинг на асиках (ASIC)
      • Обзор Bitmain Antminer S19 и S19 pro
      • Обзор Bitmain Antminer S17+
      • Обзор Bitmain Antminer S15 и T15
      • Обзор Bitmain Antminer S9 и S9i
    • Калькуляторы прибыльности и окупаемости майнинга
    • Программы для майнинга
      • Hive OS 2.0 — специальная ОС для майнинга, установка и настройка
      • Claymore’s Dual Miner для GPU видеокарт Nvidia и AMD
      • EWBF Miner для добычи Zcash (ZEC) — настройка майнера и оборудования
      • CGMiner настройка и параметры
      • GUIminer Scrypt для майнинга Bitcoin и Litecoin
      • CUDAMiner для видеокарт Nvidia
  • Биржи
    • Рейтинг ТОП-15 криптовалютных бирж на 2021 год. Выбор криптобиржи
    • Фьючерсы на биткоин — что это такое и где можно ими торговать?
    • Обзоры лучших криптовалютных площадок с пошаговой инструкцией
      • Обзор биржи Binance (Бинанс) — торговая площадка №1 в мире
      • Обзор биржи PrimeXBT (Прайм-XBT)
      • Обзор биржи Huobi (Хуоби)
      • Обзор биржи BTC-Alpha (БТС-Альфа)
      • Обзор биржи EXMO (Эксмо)
      • Обзор биржи Kucoin (Кукоин)
      • Обзор биржи OKEx
      • Обзор биржи LiveCoin (Лайвкоин)
      • Обзор биржи YoBit (Йобит)
      • Обзор биржи Coinbase (Коинбейс)
      • Обзор биржи HitBTC (ХитБТС)
      • Обзор биржи Poloniex (Полоникс)
      • Обзор биржи Bittrex (Битрикс)
      • Обзор сервиса обмена биткоинов LocalBitcoins (Локалбиткоинс)
    • Как правильно торговать на бирже криптовалют?
    • Боты для торговли на криптобиржах
  • Пулы и сервисы
    • ТОП-10 биткоин-казино на блокчейне с бонусом при регистрации
    • IQMining сервис облачного майнинга №1 в мире — тарифы и настройки
    • BitDeer обзор облачной платформы
    • HashFlare обзор облачного сервиса
    • Genesis Mining обзор облачного пула
    • NiceHash — пул и продажа мощности
    • Рейтинг лучших майниг-пулов для добычи на своем оборудовании 2021
      • Пулы для добычи Bitcoin (BTC)
      • Пулы для майнинга Ethereum (ETH)
      • Пулы для майнинга Zcash (ZEC)
      • Пулы для майнинга Litecoin (LTC)
  • Технологии
    • Даркнет (DarkNet)
    • Биг Дата (Big Data)
    • Интернет вещей (IoT)
    • 5G интернет технология
    • Робототехника (robotics)
    • QR-код (Quick Response Code)
    • Антиматерия (антивещество)
    • Искусственный интеллект (AI)
    • Виртуальная реальность (VR / AR)
    • Облачный майнинг (Cloud Mining)
    • Нейронные сети (neural network)
    • Децентрализованные финансы (DeFi)
    • Квантовый компьютер / вычисления
    • Двухфакторная аутентификация (2FA)
    • Машинное обучение (Machine Learning)
    • Цифровая экономика (Digital Economy)
Биткоин-игры
ТОП-10 лучших криптовалютных бирж на 2020 год
Рейтинги крипто-сервисов
  • Криптовалютные биржи
  • Сервисы майнинга криптовалюты
  • Криптовалютные обменники
  • Кошельки для криптовалюты
  • Биткоин-казино на блокчейне
База знаниий и IT-технологии
  • Технология 5G
  • Робототехника
  • Даркнет / DarkNet
  • Децентрализация
  • Облачный майнинг
  • Машинное обучение
  • Альткоины / Altcoins
  • Цифровая экономика
  • Фьючерсы на биткоин
  • Блокчейн / Blockchain
  • Квантовый компьютер
  • Интернет вещей / IoT
  • Стейблкоины / Stablecoins
  • Большие данные / Big Data
  • Бозон Хиггса / Частица Бога
  • Антиматерия и античастицы
  • QR-код / Quick Response Code
  • Искусственный интеллект / AI
  • Стейкинг криптовалют / Staking
  • Фиатные деньги / Фиатная валюта
  • Синдром упущенной выгоды / FOMO
  • Децентрализованные финансы / DeFi
  • Двухфакторная аутентификация / 2FA
  • Виртуальная и дополненная реальность
  • Цифровые валюты центробанков / CBDC
  • Нейронные сети / Искусственные нейроны
Обзоры ведущих криптовалют
  • Bitcoin (BTC) / Биткоин
  • Ethereum (ETH) / Эфириум
  • Polkadot (DOT) / Полькадот
  • Ripple (XRP) / Рипл
  • Litecoin (LTC) / Лайткон
  • Monero (XMR) / Монеро
  • Tether (USDT) / Тезер
  • Libra (Diem) / Либра
  • Цифровой рубль / Крипторубль
Аренда хешрейта для майнинга криптовалюты

Что такое Big Data простыми словами? Применение и перспективы больших данных

by Mining-Cryptocurrency 20 апреля, 2020 No Comments
Big data - большие данные

Через 10 лет мир перейдет в новую эпоху — эпоху больших данных. Вместо виджета погоды на экране смартфона, он сам подскажет вам, что лучше одеть. За завтраком телефон покажет дорогу, по которой вы быстрее доберетесь до работы и когда нужно будет выехать.

Под влиянием Big Data изменится все, чего бы не коснулся человек. Разберемся, что это такое, а также рассмотрим реальное применение и перспективы технологии.

Навигация по материалу:

  • 1 Что такое Big data?
  • 2 Как работает технология Big-Data?
    • 2.1 Машинное обучение
    • 2.2 Анализ настроений
    • 2.3 Анализ социальных сетей
    • 2.4 Изучение правил ассоциации
    • 2.5 Анализ дерева классификации
    • 2.6 Генетические алгоритмы
    • 2.7 Регрессионный анализ
  • 3 Data Mining — как собирается и обрабатывается Биг Дата
  • 4 Реальное применение Big Data
  • 5 Перспективы использования Биг Дата
  • 6 Рынок Big data в России
  • 7 Где можно получить образование по Big Data (анализу больших данных)?
    • 7.1 Особенности изучения Big Data в GeekUniversity

Что такое Big data?

Большие данные — технология обработки информации, которая превосходит сотни терабайт и со временем растет в геометрической прогрессии.

Такие данные настолько велики и сложны, что ни один из традиционных инструментов управления данными не может их хранить или эффективно обрабатывать. Проанализировать этот объем человек не способен. Для этого разработаны специальные алгоритмы, которые после анализа больших данных дают человеку понятные результаты.

В Big Data входят петабайты (1024 терабайта) или эксабайты (1024 петабайта) информации, из которых состоят миллиарды или триллионы записей миллионов людей и все из разных источников (Интернет, продажи, контакт-центр, социальные сети, мобильные устройства). Как правило, информация слабо структурирована и часто неполная и недоступная.

Как работает технология Big-Data?

Как работает технология Big-Data?

Пользователи социальной сети Facebook загружают фото, видео и выполняют действия каждый день на сотни терабайт. Сколько бы человек не участвовало в разработке, они не справятся с постоянным потоком информации. Чтобы дальше развивать сервис и делать сайты комфортнее — внедрять умные рекомендации контента, показывать актуальную для пользователя рекламу, сотни тысяч терабайт пропускают через алгоритм и получают структурированную и понятную информацию.

Сравнивая огромный объем информации, в нем находят взаимосвязи. Эти взаимосвязи с определенной вероятностью могут предсказать будущее. Находить и анализировать человеку помогает искусственный интеллект.

Нейросеть сканирует тысячи фотографий, видео, комментариев — те самые сотни терабайт больших данных и выдает результат: сколько довольных покупателей уходит из магазина, будет ли в ближайшие часы пробка на дороге, какие обсуждения популярны в социальной сети и многое другое.

Методы работы с большими данными:

  • Машинное обучение
  • Анализ настроений
  • Анализ социальной сети
  • Ассоциация правил обучения
  • Анализ дерева классификации
  • Генетические алгоритмы
  • Регрессионный анализ

Машинное обучение

Вы просматриваете ленту новостей, лайкаете посты в Instagram, а алгоритм изучает ваш контент и рекомендует похожий. Искусственный интеллект учится без явного программирования и сфокусирован на прогнозировании на основе известных свойств, извлеченных из наборов «обучающих данных».

Машинное обучение помогает:

  • Различать спам и не спам в электронной почте
  • Изучать пользовательские предпочтения и давать рекомендации
  • Определять лучший контент для привлечения потенциальных клиентов
  • Определять вероятность выигрыша дела и устанавливать юридические тарифы

Анализ настроений

Анализ настроений помогает:

  • Улучшать обслуживание в гостиничной сети, анализируя комментарии гостей
  • Настраивать стимулы и услуги для удовлетворения потребностей клиента
  • Определить по мнениям в социальной сети о чем думают клиенты.

Анализ социальных сетей

Анализ социальных сетей впервые использовали в телекоммуникационной отрасли. Метод  применяется социологами для анализа отношений между людьми во многих областях и коммерческой деятельности.

Этот анализ используют чтобы:

  • Увидеть, как люди из разных групп населения формируют связи с посторонними лицами  
  • Выяснить важность и влияние конкретного человека в группе
  • Найти минимальное количество прямых связей  для соединения двух людей
  • Понять социальную структуру клиентской базы

Изучение правил ассоциации

Люди, которые не покупают алкоголь, берут соки чаще, чем любители горячительных напитков?

Изучение правил ассоциации — метод обнаружения интересных взаимосвязей между переменными в больших базах данных. Впервые его использовали крупные сети супермаркетов для обнаружения интересных связей между продуктами, используя информацию из систем торговых точек супермаркетов (POS).

С помощью правил ассоциации:

  • Размещают продукты в большей близости друг к другу, чтобы увеличились продажи
  • Извлекают информацию о посетителях веб-сайтов из журналов веб-сервера
  • Анализируют биологические данные
  • Отслеживают системные журналы для обнаружения злоумышленников
  • Определяют чаще ли покупатели чая берут газированные напитки

Анализ дерева классификации

Статистическая классификация определяет категории, к которым относится новое наблюдение.

Статистическая классификация используется для:

  • Автоматического присвоения документов категориям
  • Классификации организмов по группам
  • Разработки профилей студентов, проходящих онлайн-курсы

Генетические алгоритмы

Генетические алгоритмы вдохновлены тем, как работает эволюция, то есть с помощью таких механизмов, как наследование, мутация и естественный отбор.

Генетические алгоритмы используют для:

  • Составления расписания врачей для отделений неотложной помощи в больницах 
  • Расчет оптимальных материалов для разработки экономичных автомобилей
  • Создания «искусственно творческого» контента, такого как игра слов и шутки

Регрессионный анализ

Как возраст человека влияет на тип автомобиля, который он покупает?

На базовом уровне регрессионный анализ включает в себя манипулирование некоторой независимой переменной (например, фоновой музыкой) чтобы увидеть, как она влияет на зависимую переменную (время, проведенное в магазине).

Регрессионный анализ используют для определения:

  • Уровней удовлетворенности клиентов
  • Как прогноз погоды за предыдущий день влияет на количество полученных звонков в службу поддержки
  • Как район и размер домов влияют на цену жилья

Data Mining — как собирается и обрабатывается Биг Дата

Загрузка больших данных в традиционную реляционную базу для анализа занимает много времени и денег. По этой причине появились специальные подходы для сбора и анализа информации. Для получения и последующего извлечения информацию объединяют и помещают в “озеро данных”. Оттуда программы искусственного интеллекта, используя сложные алгоритмы, ищут повторяющиеся паттерны.

Хранение и обработка происходит следующими инструментами:

  • Apache HADOOP — пакетно-ориентированная система обработки данных. Система хранит и отслеживает информацию на нескольких машинах и масштабируется до нескольких тысяч серверов.
  • HPPC — платформа с открытым исходным кодом, разработанная LexisNexis Risk Solutions. HPPC известна как суперкомпьютер Data Analytics (DAS), поддерживающая обработку данных как в пакетном режиме, так и в режиме реального времени. Система использует суперкомпьютеры и кластеры из обычных компьютеров.
  • Storm — обрабатывает информацию в реальном времени. Использует Eclipse Public License с открытым исходным кодом.

Реальное применение Big Data

Реальное применение Big Data

Самый быстрый рост расходов на технологии больших данных происходит в банковской сфере, здравоохранении, страховании, ценных бумагах и инвестиционных услугах, а также в области телекоммуникаций. Три из этих отраслей относятся к финансовому сектору, который имеет множество полезных вариантов для анализа Big Data: обнаружение мошенничества, управление рисками и оптимизация обслуживания клиентов.

Банки и компании, выпускающие кредитные карты, используют большие данные, чтобы выявлять закономерности, которые указывают на преступную деятельность. Из-за чего некоторые аналитики считают, что большие данные могут принести пользу криптовалюте. Алгоритмы смогут выявить мошенничество и незаконную деятельность в крипто-индустрии.

Благодаря криптовалюте такой как Биткойн и Эфириум блокчейн может фактически поддерживать любой тип оцифрованной информации. Его можно использовать в области Big Data, особенно для повышения безопасности или качества информации.

Например, больница может использовать его для обеспечения безопасности, актуальности данных пациента и полного сохранения их качества. Размещая базы данных о здоровьи в блокчейн, больница обеспечивает всем своим сотрудникам доступ к единому, неизменяемому источнику информации.

Также, как люди связывают криптовалюту с волатильностью, они часто связывают большие данные со способностью просеивать большие объемы информации. Big Data поможет отслеживать тенденции. На цену влияет множество факторов и алгоритмы больших данных учтут это, а затем предоставят решение.

Перспективы использования Биг Дата

Blockchain и Big Data — две развивающиеся и взаимодополняющие друг друга технологии. С 2016 блокчейн часто обсуждается в СМИ. Это криптографически безопасная технология распределенных баз данных для хранения и передачи информации. Защита частной и конфиденциальной информации — актуальная и будущая проблема больших данных, которую способен решить блокчейн.

Почти каждая отрасль начала инвестировать в аналитику Big Data, но некоторые инвестируют больше, чем другие. По информации IDC, больше тратят на банковские услуги, дискретное производство, процессное производство и профессиональные услуги. По исследованиям Wikibon, выручка от продаж программ и услуг на мировом рынке в 2018 году составила $42 млрд, а в 2027 году преодолеет отметку в $100 млрд.

По оценкам Neimeth, блокчейн составит до 20% общего рынка больших данных к 2030 году, принося до $100 млрд. годового дохода. Это превосходит прибыль PayPal, Visa и Mastercard вместе взятые.

Аналитика Big Data будет важна для отслеживания транзакций и позволит компаниям, использующим блокчейн, выявлять скрытые схемы и выяснять с кем они взаимодействуют в блокчейне.

Рынок Big data в России

Big data в России

Весь мир и в том числе Россия используют технологию Big Data в банковской сфере, услугах связи и розничной торговле. Эксперты считают, что в будущем технологию будут использовать транспортная отрасль, нефтегазовая и пищевая промышленность, а также энергетика. 

Аналитики IDC признали Россию крупнейшим региональным рынком BDA. По расчетам в текущем году выручка приблизится к 1,4 миллиардам долларов и будет составлять 40% общего объема инвестиций в секторе больших данных и приложений бизнес-аналитики.

Где можно получить образование по Big Data (анализу больших данных)?

GeekUniversity совместно с Mail.ru Group открыли первый в России факультет Аналитики Big Data.

Для учебы достаточно школьных знаний. У вас будут все необходимые ресурсы и инструменты + целая программа по высшей математике. Не абстрактная, как в обычных вузах, а построенная на практике. Обучение познакомит вас с технологиями машинного обучения и нейронными сетями, научит решать настоящие бизнес-задачи.

Обучение Big Data

После учебы вы сможете работать по специальностям:

  • Big Data (анализ больших данных).
  • Искусственный интеллект,
  • Машинное обучение,
  • Нейронные сети.

Особенности изучения Big Data в GeekUniversity

Через полтора года практического обучения вы освоите современные технологии Data Science и приобретете компетенции, необходимые для работы в крупной IT-компании. Получите диплом о профессиональной переподготовке и сертификат.

Обучение проводится на основании государственной лицензии № 040485. По результатам успешного завершения обучения выдаем выпускникам диплом о профессиональной переподготовке и электронный сертификат на портале GeekBrains и Mail.ru Group.

Проектно-ориентированное обучение

Обучение происходит на практике, программы разрабатываются совместно со специалистами из компаний-лидеров рынка. Вы решите четыре проектные задачи по работе с данными и примените полученные навыки на практике. Полтора года обучения в GeekUniversity = полтора года реального опыта работы с большими данными для вашего резюме.

Наставник

В течение всего обучения у вас будет личный помощник-куратор. С ним вы сможете быстро разобраться со всеми проблемами, на которые в ином случае ушли бы недели. Работа с наставником удваивает скорость и качество обучения.

Основательная математическая подготовка

Профессионализм в Data Science — это на 50% умение строить математические модели и еще на 50% — работать с данными. GeekUniversity прокачает ваши знания в матанализе, которые обязательно проверят на собеседовании в любой серьезной компании.

GeekUniversity дает полтора года опыта работы для вашего резюме

В результате для вас откроется в 5 раз больше вакансий:

Статистика по данным сайта hh.ru за 2018 г. по запросу «Data Science»

Для тех у кого нет опыта в программировании, предлагается начать с подготовительных курсов. Они позволят получить базовые знания для комфортного обучения по основной программе.

Поделитесь этим материалом в социальных сетях и оставьте свое мнение в комментариях ниже.

Официальный канал Mining-Cryptocurrency.ru в Telegram


4.8 / 5 ( 26 голосов )
Самые последние новости криптовалютного рынка и майнинга:
Крупнейший банк США JPMorgan выпустил большой отчет по биткоину и блокчейну
Компания Square принадлежащая главе Twitter купила биткоин еще на $170 млн
OKEx запустила блокчейн-платформу Flow для продажи невзаимозаменяемых NFT-токенов
Завершилось судебное разбирательство штата Нью-Йорк против Tether и Bitfinex
Инструкция: Как новичку купить биткоин на крипто-бирже за рубли?
The following two tabs change content below.
  • Автор материала
  • Последние новости мира криптовалют
Mining-Cryptocurrency
Новости Mining-Cryptocurrency (перейти к ленте всех новостей)
  • Фьючерсы на биткоин — что это такое, для чего нужны и где можно торговать? - 07.10.2020
  • Что такое Big Data простыми словами? Применение и перспективы больших данных - 20.04.2020
  • United Traders — инвестиции в IPO американских компаний и криптовалюту - 16.08.2019
  • Что такое маржинальная торговля криптовалютой с плечом — принципы и биржи - 22.07.2019
  • Жители Канады теперь смогут оплачивать налоги на недвижимость в биткоинах - 22.07.2019

IT технологииБлокчейн (Blockchain)

  • Previous С чего начать майнинг криптовалюты в 2020 году, оборудование и варианты добычи10 месяцев ago
  • Next Цель цифровой валюты Китая избавиться от господства доллара США на мировой арене10 месяцев ago

Добавить комментарий Отменить ответ

Ваш адрес email не будет опубликован.

Banking on Crypto
Блокчейн игра
Курсы криптовалют онлайн
Name Price24H (%)
bitcoin
Bitcoin (BTC)
$50,878.00
0.85%
ethereum
Ethereum (ETH)
$1,647.01
1.64%
binancecoin
Binance Coin (BNB)
$256.59
7.47%
cardano
Cardano (ADA)
$1.04
5.38%
polkadot
Polkadot (DOT)
$34.33
-4.17%
ripple
XRP (XRP)
$0.478030
-3.09%
litecoin
Litecoin (LTC)
$184.73
0.94%
chainlink
Chainlink (LINK)
$28.18
3.92%
bitcoin-cash
Bitcoin Cash (BCH)
$540.09
-1.75%
stellar
Stellar (XLM)
$0.413407
1.53%
dogecoin
Dogecoin (DOGE)
$0.057082
13.44%
nem
NEM (XEM)
$0.53
-3.65%
cosmos
Cosmos (ATOM)
$19.63
-6.27%
eos
EOS (EOS)
$3.96
0.03%
huobi-token
Huobi Token (HT)
$19.92
4.08%
bitcoin-cash-sv
Bitcoin SV (BSV)
$199.01
1.67%
monero
Monero (XMR)
$207.21
-9.74%
tron
TRON (TRX)
$0.048938
3.33%
iota
IOTA (MIOTA)
$1.23
7.08%
neo
NEO (NEO)
$41.67
2.24%
vechain
VeChain (VET)
$0.043404
-2.90%
tezos
Tezos (XTZ)
$3.58
-2.09%
dash
Dash (DASH)
$244.25
1.62%
Compound
Compound (COMP)
$450.16
11.13%
decred
Decred (DCR)
$147.87
1.06%
zcash
Zcash (ZEC)
$133.85
-0.11%
ethereum-classic
Ethereum Classic (ETC)
$11.97
-2.43%
icon
ICON (ICX)
$1.81
17.61%
waves
Waves (WAVES)
$9.98
2.37%
ontology
Ontology (ONT)
$1.02
-0.92%
omisego
OMG Network (OMG)
$4.89
1.28%
lisk
Lisk (LSK)
$4.08
45.86%
qtum
Qtum (QTUM)
$5.42
0.04%
enjincoin
Enjin Coin (ENJ)
$0.52
9.73%
kucoin-shares
KuCoin Token (KCS)
$5.55
4.12%
steem
Steem (STEEM)
$0.393199
3.17%
bitshares
BitShares (BTS)
$0.049130
2.16%
Блокчейн сервис
Облачный майнинг биткоина - рейтинг надежных сервисов
Криптовалютная биржа Binance
Криптовалютная биржа №1 в мире
Copyright © 2017-2021. Все права защищены.
О сайте «Майнинг Криптовалюты»
Наши контакты: info@mining-cryptocurrency.ru
Политика конфиденциальности и ответственности
Биткоин-игры на блокчейне
Информационный портал «Майнинг Криптовалюты».