lịch sử tiến hóa của dữ liệu

Lịch Sử Tiến Hóa Của Dữ Liệu

- Chris Wiggins là nhà khoa học dữ liệu, giảng viên và chuyên gia hàng đầu về khoa học tính toán. Ông hiện là Giáo sư về khoa học ứng dụng tại Đại học Columbia, đồng thời là nhà khoa học dữ liệu trưởng của The New York Times. Wiggins tập trung nghiên cứu về học máy, thống kê, và các ứng dụng của dữ liệu trong lĩnh vực báo chí, truyền thông, và khoa học.

- Matthew L. Jones là nhà sử học chuyên nghiên cứu lịch sử khoa học, công nghệ và tư tưởng. Ông là Giáo sư tại Đại học Columbia, nơi ông tập trung vào lịch sử của tính toán, dữ liệu, và các hệ thống tri thức. Jones đặc biệt quan tâm đến cách các công nghệ dữ liệu đã thay đổi cách chúng ta hiểu về quyền lực và xã hội. Những công trình của ông thường kết hợp giữa lịch sử triết học và khoa học kỹ thuật, mang đến cái nhìn sâu sắc về sự phát triển của công nghệ từ góc độ nhân văn.

TÓM TẮT NỘI DUNG:

Cuốn sách được gói gọn trong 6 nội dung chính:

1. Nguồn gốc lịch sử của dữ liệu

Dữ liệu bắt đầu được xem là một khái niệm quan trọng từ thời kỳ Khai sáng (thế kỷ 18). Thời kỳ này chứng kiến sự ra đời của những công cụ đầu tiên để biến các hiện tượng phức tạp trong tự nhiên và xã hội thành dữ liệu có thể đo lường và phân tích, mở đường cho những ứng dụng thực tế trong khoa học và quản trị.

2. Dữ liệu trong kỷ nguyên công nghiệp

Vào thế kỷ 19 và đầu thế kỷ 20, dữ liệu trở thành một công cụ quản trị quan trọng trong xã hội công nghiệp. Chính phủ bắt đầu sử dụng dữ liệu để lập bản đồ dân số, phát triển chính sách công, và tổ chức các cuộc điều tra lớn như điều tra dân số. Trong lĩnh vực kinh doanh, dữ liệu hỗ trợ các tổ chức lớn tối ưu hóa hiệu quả hoạt động.

3. Vai trò của dữ liệu trong thời kỳ chiến tranh

Thế chiến II đánh dấu một bước ngoặt lớn khi dữ liệu được kết hợp với công nghệ máy tính. Các nhà khoa học như Alan Turing và John von Neumann đã khai thác sức mạnh của dữ liệu để phát triển các mô hình toán học và giải mã thông tin, hỗ trợ chiến tranh hiệu quả hơn.

4. Sự trỗi dậy của trí tuệ nhân tạo và học máy

Cuối thế kỷ 20 và đầu thế kỷ 21, dữ liệu trở thành trung tâm của các hệ thống trí tuệ nhân tạo (AI) và học máy (machine learning). Những tiến bộ trong học sâu (deep learning) cho phép máy tính không chỉ phân tích mà còn học hỏi từ dữ liệu để đưa ra dự đoán và quyết định.

5. Quyền lực và dữ liệu trong thế giới hiện đại

Các tổ chức lớn có thể khai thác dữ liệu để định hình hành vi người dùng và tác động đến xã hội. Tuy nhiên, điều này cũng đặt ra những vấn đề nghiêm trọng về quyền riêng tư, khi dữ liệu cá nhân bị thu thập và sử dụng mà không có sự đồng ý rõ ràng. Ngoài ra, bất bình đẳng trong việc tiếp cận và sử dụng dữ liệu cũng là một thách thức.

6. Tương lai của dữ liệu

Tác giả kết thúc cuốn sách bằng cách kêu gọi một cách tiếp cận có đạo đức hơn trong việc thu thập và sử dụng dữ liệu. Tương lai của dữ liệu đòi hỏi sự cân bằng giữa đổi mới công nghệ và trách nhiệm xã hội, nhằm đảm bảo rằng dữ liệu được sử dụng một cách công bằng và minh bạch.

--------------------------------

MỤC LỤC

Lời mở đầu

PHẦN I

Chương 1: Những vấn đề cốt lõi

Chương 2: Vật lý học xã hội và con người trung bình

Chương 3: Thống kê của sự lệch chuẩn

Chương 4: Dữ liệu, trí tuệ và chính sách

Chương 5: Lễ rửa tội toán học của dữ liệu

PHẦN II

Chương 6: Dữ liệu trong chiến tranh

Chương 7: Trí tuệ không có dữ liệu

Chương 8: Khối lượng, đa dạng và tốc độ

Chương 9: Máy móc, phương pháp học tập

Chương 10: Khoa học dữ liệu

PHẦN III

Chương 11: Cuộc chiến về đạo đức dữ liệu

Chương 12: Thuyết phục, quảng cáo và đầu tư mạo hiểm

Chương 13: Giải pháp nằm ngoài chủ nghĩa giải pháp