Thibaut Verlinden
Blockchain data-analist
Werkt met on-chain datasets voor complianceteams. Geeft de modules over datastructuren en anomaliedetectie.
Leertraject · Zelvythion
Blyzquo
Machine learning toegepast op blockchainanalyse
Een praktijkgericht programma voor iedereen die wil begrijpen hoe ML-modellen transactiedata uit gedistribueerde netwerken analyseren en interpreteren.
Wat dit programma behandelt
Blockchainnetwerken produceren grote hoeveelheden gestructureerde transactiedata. Dit programma leert je hoe je die data voorbereidt, modelleert en interpreteert met machine learning-technieken zoals clustering, classificatie en anomaliedetectie. Elke module combineert theorie met directe oefeningen op echte datasets.
Het traject richt zich op analytische vaardigheden, niet op het bouwen van blockchains zelf. Je leert werken met transactiereeksen, adresgrafieken en tijdreekspatronen - het soort data dat voorkomt in fraudeonderzoek, compliancerapportage en netwerkmonitoring.
Opbouw van het traject
1
Blockchainstructuren als dataset
Je leert hoe blokken, transacties en adressen zijn georganiseerd als gestructureerde data. Praktische oefening met het ophalen en opschonen van on-chain data via Python.
2
Patroonherkenning in transactiereeksen
Clusteringmethoden zoals k-means en DBSCAN worden toegepast op adresgroepen en transactievolumes. Je herkent terugkerende gedragspatronen zonder vooraf gelabelde data.
3
Supervised modellen voor classificatie
Met gelabelde transactiesets train je beslissingsbomen en gradient boosting-modellen. Je evalueert prestaties op basis van precision, recall en F1-score in een analytische context.
4
Anomaliedetectie in de praktijk
Isolation Forest en autoencoders helpen bij het opsporen van ongewone transacties. Je werkt met casussen uit complianceonderzoek en netwerkmonitoring.
5
Eindopdracht en interpretatie
Je analyseert een volledige dataset van begin tot eindrapport. De nadruk ligt op het vertalen van modelresultaten naar leesbare conclusies voor een niet-technisch publiek.
Na afronding kun je zelfstandig ML-pipelines opzetten voor blockchaindata, modellen evalueren en bevindingen schriftelijk onderbouwen.
Theorie & oefeningen
Opdrachten & project
Zelfstudie
De begeleiders
Het programma wordt begeleid door mensen die dagelijks werken met de onderwerpen die ze onderwijzen - geen algemene docenten, maar specialisten met specifieke achtergronden.
Nadia Sørensen
ML-ingenieur
Specialiseert in supervised modellen voor financiële toepassingen. Begeleidt de classificatiemodules en eindopdrachten.
Elske Mertens
Data scientist
Achtergrond in tijdreeksanalyse en clusteringmethoden. Verantwoordelijk voor de praktijkopdrachten in week 3 en 4.
Femke Oosterbeek
Onderzoeker netwerkanalyse
Promoveerde op graafgebaseerde methoden voor transactienetwerken. Geeft de module over adresgrafieken en patroonherkenning.
Veelgestelde vragen
Staat je vraag er niet bij? Neem gerust contact op via onze contactpagina.
Stel een vraag →Is programmeerervaring vereist om deel te nemen?
Basiskennis van Python is nuttig, maar niet verplicht. Het programma start met een introductiemodule die de benodigde technische basis legt - van datastructuren tot het installeren van de juiste bibliotheken.
Hoe lang duurt het programma precies?
Het volledige traject beslaat 8 weken, met wekelijks 4 tot 6 uur studietijd. Alle materialen zijn op elk moment beschikbaar, zodat je het tempo aanpast aan je eigen schema.
Ontvang ik een certificaat na afronding?
Deelnemers die alle modules voltooien en de eindopdracht succesvol indienen, ontvangen een certificaat van Easyjungl. Dit certificaat beschrijft de behandelde onderwerpen en het niveau van het traject.
Kan ik het programma naast een fulltime baan volgen?
Het programma is ontworpen voor flexibele planning. Er zijn geen vaste lesmomenten - je werkt door de modules op de tijdstippen die jou uitkomen, binnen de 8 weken van het traject.
Welke software heb ik nodig?
Het programma werkt met Python, Jupyter Notebook en een aantal veelgebruikte bibliotheken zoals scikit-learn en networkx. Alle benodigde installatie-instructies worden bij de start van het traject aangeleverd.