THÔNG TIN KHOÁ HỌC
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 :
FP :
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 của nhóm, gồm ba mục chính. Chín bài đầu của tuyển tập trình bày dễ hiểu thế nào là dữ liệu lớn quamột 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, 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
Giá sản phẩm trên Tiki đã bao gồm thuế theo luật hiện hành. Tuy nhiên tuỳ vào từng loại sản phẩm hoặc phương thức, địa chỉ giao hàng mà có thể phát sinh thêm chi phí khác như phí vận chuyển, phụ phí hàng cồng kềnh, …
