Chủ nhật, Ngày 19/11/2017
Tìm kiếm nhanh: 

Thống kê truy cập

Số lượt truy cập: 5.034.959
Tổng số Thành viên: 1.883
Số người đang xem:  43
Tuyển tập Dữ liệu lớn (Big Data)

Tuyển tập Dữ liệu lớn (Big Data)

Cập nhật cuối lúc 15:11 ngày 28/12/2016, Đã xem 2 743 lần
Có 0 người đã bình chọn
  Đơn giá bán: 65 000 đ
  VAT: Liên hệ
  Model: 9786049432927
  Hãng SX:
  Tình trạng: Còn hàng   Bảo hành: 2016 Tháng

Đặt mua sản phẩm

Nhà xuất bản Tri thức
Nhà xuất bản Tri thức
Tầng 1 - Tòa nhà VUSTA - 53 Nguyễn Du - Quận Hai Bà Trưng - Hà Nội , Hai Bà Trưng, Hà Nội
84 39454661
lienhe@nxbtrithuc.com.vn
Chưa cập nhật hỗ trợ trực tuyến
| Chia sẻ |
CHI TIẾT SẢN PHẨM

I. THÔNG SỐ SÁCH

Tên sách: Tuyển tập Dữ liệu lớn (Big Data) 

Tuyển chọn và dịch: Nhóm Phân tích kinh tế 

Số trang: 232 trang

Khổ sách: 13 x 20,5 cm

Loại sách: bìa mềm, tay gập

Giá bìa: 65.000 VNĐ

Nhà xuất bản Tri thức: 2016


II. GIỚI THIỆU SÁCH

1.Tác giả

Nhóm Phân tích kinh tế

Nguyễn Minh Cao Hoàng

Phạm Văn Minh

Trần Thị Minh Ngọc

Nguyễn Đôn Phước

Nguyễn Hoàng Mỹ Phương

Vũ Thị Thu Thanh

Huỳnh Thiện Quốc Việt

Website : http://www.phantichkinhte123.com/

FP :https://www.facebook.com/trangphantichkinhte


2. Tác phẩm

Khi bạn sử dụng sản phẩm của một trong năm đại gia GAFAM (Google, Amazon, Facebook, Apple, Microsoft) chắc bạn không ngờ rằng mình đã góp phần tạo ra dữ liệu lớn (Big Data). Trong thế giới toàn cầu hóa ngày nay, các hoạt động hằng ngày của chúng ta (tiêu dùng, giao tiếp, di chuyển,...) tạo ra các dữ liệu, mà dấu vết là những "mảnh vụn dạng số". Từ thực tế này, khoa học dữ liệu (Data Science) ra đời để xử lí, trong thời gian kỉ lục, những dữ liệu đa dạng, thường ít được cấu trúc, ngày càng tăng, liên tục thay đổi, với những ứng dụng trong hầu hết mọi lĩnh vực và tác động đến mọi mặt của cuộc sống. 

Nhân dịp bước vào năm hoạt động thứ ba, trang Phân tích Kinh tế chọn giới thiệu 20 bài về chủ đề “nóng” này được tập hợp trong tuyển tập thứ hai[1] của nhóm, gồm ba mục chính. Chín bài đầu của tuyển tập trình bày dễ hiểu thế nào là dữ liệu lớn qua một số minh họa và ứng dụng trong các ngành khác nhau như kinh tế, giáo dục, báo chí, sử học, quản lí đô thị, y khoa, v.v. Chín bài tiếp theo đề cập vài vấn đề đang tranh luận, ví dụ như: những công nghệ tin học mới trong việc xử lí những dữ liệu cực lớn có thay đổi triết lí tin học không, sự chuyển đổi kinh tế và xã hội mà các công nghệ này tạo nên đặt ra những vấn đề nào cho sự riêng tư của cá nhân hay liệu có hay không một sự đoạn tuyệt mang tính khoa học luận, với sự chuyển tiếp từ các phương pháp giả thuyết và suy diễn mà dựa trên đó khoa học hiện đại đã được xây dựng đến một logic quy nạp, rất khác biệt với truyền thống. Và hai bài sau cùng giúp bạn đọc dễ hình dung người làm khoa học dữ liệu trong thực tiễn với việc phác họa những kĩ năng cần thiết của những ai phải làm việc hằng ngày với dữ liệu lớn.

Hi vọng là tuyển tập, với các góc nhìn đa chiều, sẽ giúp bạn đọc nhận diện những triển vọng và thách thức của một kĩ thuật mới còn trên đà phát triển mạnh hầu tỉnh táo đối mặt một cách chủ động với nó.


[1] Tuyển tập thứ nhất là Học và dạy “khoa học buồn thảm” thời hậu khủng hoảng, Nxb Đại học Quốc gia Thành phố Hồ Chí Minh, 2015.

 

3. Mục lục

Lời giới thiệu                                                  7

Một số minh họa

Dữ liệu lớn (Big Data) phục vụ người nghèo nhất?  11

Dữ liệu lớn vì học sinh nghèo  19

Khai thác dữ liệu cho thấy mức độ
các thành phố ma ở Trung Quốc  25

"Hồ sơ Panama": Một thách thức kĩ thuật
đối với báo chí dữ liệu  31

Dự báo kinh tế trong thời đại của dữ liệu lớn  45

Một kinh tế học thích nghi với sự kiện  51

Dữ liệu lớn ảnh hưởng đến
sử học kinh tế như thế nào                                 57

Những hứa hẹn của dữ liệu lớn  65

Những nguy cơ bị che giấu của dữ liệu lớn  77


Vài vấn đề đang tranh luận

Sự cáo chung của lí thuyết: Dòng thác dữ liệu
làm cho phương pháp khoa học trở nên lỗi thời 77

Một xã hội dữ liệu không phải là một xã hội thống kê  91

Dữ liệu lớn từ A đến Z  95

Dữ liệu lớn: Có phải chúng ta đang lầm to?  111

Dữ liệu lớn, các nhà tiên tri tồi và Brian Cox:
Bài phỏng vấn Tim Harford  135

Khi dữ liệu lớn tạo ra ba sự đứt gãy  145

Dữ liệu lớn và dữ liệu cá nhân: Hướng tới
việc quản trị có tính đạo đức các thuật toán  163

Dữ liệu lớn và năng lượng: Coi chừng thất vọng lớn! 145

Dữ liệu lớn để trợ giúp
quá trình chuyển đổi năng lượng?  187

Khoa học dữ liệu trong thực tiễn

Làm thế nào để trở thành một nhà khoa học dữ liệu  195

Công việc của nhà khoa học dữ liệu là gì?  211

Index                                 229

 

 

 

 

NHẬN XÉT SẢN PHẨM
Chưa có nhận xét gì về sản phẩm
VIẾT NHẬN XÉT
Hãy đăng nhập để viết nhận xét cho sản phẩm