11 sách khoa học máy tính khám phá những công nghệ độc đáo và tiên tiến

11 cuốn sách khoa học máy tính phải đọc bao gồm nhiều chủ đề, từ ngôn ngữ lập trình và thuật toán đến trí tuệ nhân tạo và an ninh mạng. Hãy sẵn sàng để mở khóa những hiểu biết mới và nâng cao kỹ năng của bạn với những cuốn sách tuyệt vời này.

Hacker Lược Sử

Cuốn sách nói về những nhân vật, cỗ máy, sự kiện định hình cho văn hóa và đạo đức hacker từ những hacker đời đầu ở đại học MIT.

• Câu chuyện hấp dẫn bắt đầu từ các phòng thí nghiệm nghiên cứu máy tính đầu tiên đến các máy tính gia đình.
• Tập hợp tài liệu cập nhật từ các tin tặc nổi tiếng như Bill Gates, Mark Zuckerberg, Richard Stallman…
• Những sự thật về cuộc sống và con đường trở thành “tin tặc” của những con người đã thay đổi lịch sử phát triển của ngành Công nghệ.

Cuốn sách của Steven Levy ghi lại thành tích của những tin tặc thời kỳ đầu trong cuộc cách mạng máy tính – những kẻ lập dị và thông minh máy tính từ cuối những năm 1950 đến đầu những năm 1980, những người đã chấp nhận rủi ro, phá vỡ các quy tắc và đẩy thế giới theo một hướng hoàn toàn mới.

Phân Tích Dữ Liệu Với R – Hỏi Và Đáp

Phân tích dữ liệu đã và đang trở thành một bộ môn khoa học được rất nhiều người trong giới nghiên cứu khoa học quan tâm. Trong thời đại Dữ liệu lớn (Big Data) và dữ liệu đa chiều, việc khai thác và chuyển hóa dữ liệu thành thông tin và từ thông tin thành kiến thức là một trong những quy trình cốt yếu của hoạt động khoa học.

Trong quá trình chuyển hóa từ dữ liệu sang thông tin, việc ứng dụng đúng phương pháp phân tích là một sự lựa chọn rất quan trọng. Cuốn sách này sẽ giúp các bạn lựa chọn các phương pháp thích hợp cho phân tích dữ liệu và giúp cho các bạn biến dữ liệu thành thông tin có ích.

Dữ Liệu Lớn – Cuộc Cách Mạng Thay Đổi Chúng Ta Và Thế Giới

Cuốn sách “Dữ liệu lớn – cuộc cách mạng thay đổi chúng ta và thế giới” do Rob Thomas và Patrick McSharry là đồng tác giả. Dữ liệu lớn – cuộc cách mạng thay đổi chúng ta và thế giới nêu bật sức mạnh, tiềm năng và cả những cạm bẫy của dữ liệu lớn, cung cấp nhãn quan thấu đáo, cần thiết để cải thiện các kết quả kinh doanh bằng việc đổi mới và sử dụng công nghệ hiệu quả.

Các công ty đang tạo ra dữ liệu nhanh hơn bao giờ hết, và các dữ liệu này có thể là đòn bẩy để chuyển đổi các ngành nghề. Dữ liệu lớn có thể là công cụ đầy quyền năng để kiến tạo các giải pháp kinh doanh hiệu quả, nhưng để xây dựng và thực thi một chiến lược dữ liệu lớn đúng đắn đòi hỏi phải có sự hiểu biết sâu về lĩnh vực ngày càng trở nên phức tạp này.

Rob Thomas là Phó Chủ tịch phụ trách phát triển sản phẩm phụ vụ quản trị thông tin và dữ liệu lớn của IBM Software Group. Trước đó, ông là người phụ trách việc bán hàng, mua bán và sát nhập toàn cầu.

Kỷ Nguyên Trí Tuệ Nhân Tạo

Trong cuộc sống hàng ngày của mỗi chúng ta, có bao nhiêu thời gian được dùng cho những công việc mưu sinh mang tính lặp đi lặp lại buồn tẻ, có bao nhiêu thời gian dùng cho việc đọc sách, học tập, sáng tạo, tư duy, giải trí và hưởng thụ?

Một ngày của nhân viên văn phòng thành phố, ngoài thời gian dành cho ngủ nghỉ, thì có hơn 60% thời gian dành để cho giao tiếp xã giao và xử lý những công việc mưu sinh mang tính quy trình, chỉ có khoảng 10% thời gian dành cho bản thân. Ngày nay, các nhà nghiên cứu trong lĩnh vực khoa học công nghệ đang nỗ lực để cho máy móc có được “trí tuệ” giống như con người, đồng thời để cho hoạt động con người được “thông tin hóa”.

Những công việc mà trước đây bạn cho rằng chỉ có con người mới làm được, chẳng hạn như lái xe, phiên dịch, giảng bài, thậm chí là chẩn đoán, điều trị bệnh, thì bây giờ đều có thể giao cho máy móc. Đồng thời, máy móc cũng có thể thu nhận, truyền tải, phân tích hoạt động của con người, sau đó đưa ra những phản hồi, nhằm nâng cao hiệu quả công việc. Tất cả những điều này sẽ làm cho cuộc sống của bạn thay đổi như thế nào? Khi bạn đi trên đường phố, đèn tín hiệu giao thông sẽ thay đổi do sự xuất hiện của bạn. Khi bạn ngồi trong nhà, nhiệt độ và ánh sáng trong nhà sẽ tự động được điều chỉnh đến trạng thái phù hợp với bạn. Ở những nơi bạn nhìn thấy và không nhìn thấy, người máy đều có thể làm việc. Có người máy làm công việc quét dọn, có người máy làm công việc quản lý các thiết bị xung quanh bạn.

Dữ liệu lớn : phân tích và đo lường dữ liệu thông minh để đưa ra quyết định đúng đắn và cải thiện hiệu suất

Hiện nay, thế giới đang trở nên thông minh hơn. Chúng ta đang theo dõi và lưu trữ dữ liệu về mọi thứ, nên chúng ta có khả năng tiếp cận với nhiều khối dữ liệu lớn. Tuy nhiên, có rất nhiều vấn đề xoay quanh các khối dữ liệu lớn này. Tất cả chúng ta đều cần phải biết nó là gì và hoạt động như thế nào. Nhưng sự hiểu biết cơ bản về lý thuyết liệu có đủ cho bạn để tổ chức một cuộc họp chiến lược không?

Điều khiến bạn trở nên khác với phần còn lại là biết cách sử dụng dữ liệu lớn để cải thiện hiệu suất và có được kết quả kinh doanh vững chắc. Cuốn sách Big Data – Dữ liệu lớn sẽ cung cấp cho bạn một sự hiểu biết rõ ràng, kế hoạch chi tiết và từng bước tiếp cận thông qua mô hình SMART: Khởi đầu với chiến lược, Đo lường các chỉ số và dữ liệu, Áp dụng các phương pháp phân tích, Báo cáo kết quả, Biến đổi doanh nghiệp.

Cuốn sách sẽ:

• Thảo luận về việc các công ty cần phải xác định rõ ràng những gì họ cần biết.
• Chỉ ra cách thức công ty có thể thu thập dữ liệu liên quan và việc đo lường các số liệu sẽ giúp họ trả lời những câu hỏi kinh doanh quan trọng nhất.
• Giải thích cách thức các kết quả phân tích dữ liệu lớn có thể được hình dung và truyền đạt để đảm bảo những người ra quyết định chính hiểu được chúng.

Phân tích dữ liệu với R

Cuốn sách bạn đang cầm trên tay là một nổ lực nhằm giới thiệu các phương pháp phân tích mô hình và thống kê phổ biến. các phương pháp gồm mô hình hồi qui tuyết tính, hồi qui logistic, phân tích tổng hợp (meta – anlysis), mô hình phân tích sống còn (survival anlysis), phương pháp phân tích chuỗi dữ liệu theo thời gian (time series data) phương pháp bayes, phương pháp bootstrap, Với một nội dung khá rộng như thế, cuốn sách này sẽ giúp ích cho các nhà nghiên cứu, giảng viên cao đẳng và đại học, sinh viên, hay bất cứ ai muốn học về thống kê và phương pháp phân tích dữ liệu.

Ngôn ngữ được sử dụng trong sách là R. Có nhiều lý do R được chọn làm ngôn ngữ để thực hiên các phương pháp trên, kể cả sự miễn phí và năng lực khoa học. Không giống như các phần miềm thương mại khác đều tốn khá nhiều tiền, R hoàn toàn miễn phí. Bất cứ ai ở bất cứ nơi nào trên thế giới có truy cập mạng internet điều có thể tải R về máy tính, tốn vài phút cài đặt , và bắt đầu sử dụng.

Trước đây, chỉ có một thiểu số nhà nghiên cứu (chủ yếu là các nước tiên tiến) mới có điều kiện sử dụng phần mềm thống kê, nhưng từ ngày có R thì bất cứ ai cũng đều có điều kiện áp dụng những phương pháp phân tích tinh vi nhất và hiện đại nhất cho nghiên cứu khoa học và phân tích dữ liệu. Do đó, sự ra đời của R đã làm cuộc cách mạng thống kê ở qui mô toàn cầu. R còn “dân chủ hóa” việc tiếp cận các phương pháp phân tích dữ liệu tiên tiến nhất trên thế giới.

Deep Learning – Cuộc Cách Mạng Học Sâu

Nếu bạn sử dụng chức năng nhận diện giọng nói trên điện thoại Android hoặc phần mềm dịch thuật của Google (Google Translate) trên Internet, khi đó bạn đang giao tiếp với mạng nơ-ron (neural networks), một mạng lưới được huấn luyện bởi deep learning (học sâu). Mặc dù có khoảng cách lớn giữa thực tế và các bộ phim mà chúng ta được xem. Nhưng ngay cả những nhà văn khoa học viễn tưởng giàu trí tưởng tượng nhất cũng không thể đoán trước được các tác động cuối cùng của học sâu và trí tuệ nhân tạo đối với thế giới này.

Cuộc sống trên Trái đất tràn ngập những điều bí ẩn, nhưng có lẽ bí ẩn lớn nhất là bản chất của trí thông minh. Bản chất trí thông minh có nhiều dạng, từ thông minh của vi khuẩn cho tới trí thông minh phức tạp của con người, mỗi trí thông minh đều thích nghi một cách phù hợp trong tự nhiên. Trí tuệ nhân tạo cũng sẽ có nhiều dạng, thể hiện từng đặc điểm riêng của nó. Khi trí thông minh máy móc (machine intelligence) đã dựa vào mạng nơ-ron, nó có thể đưa ra một khuôn khổ khái niệm mới cho trí thông minh sinh học.

Cuộc cách mạng học sâu chính là sách chỉ dẫn cho quá khứ, hiện tại và tương lai của học sâu. Cuốn sách không phải lịch sử bao quát trong lĩnh vực này, mà là quan điểm cá nhân về những tiến bộ mang tính đột phá và được hình thành bởi cộng đồng các nhà nghiên cứu.

Dữ Liệu Lớn Cho Doanh Nghiệp Nhỏ For Dummies

Ngày nay, gần như tất cả mọi việc chúng ta làm đều để lại dấu vết trong không gian số. Nếu mua cuốn sách này trên mạng, bạn đã để lại sau lưng một vết chân số, từ lúc truy cập vào website của nhà bán lẻ trực tuyến cho tới khi thực hiện giao dịch. Ngay cả khi bạn đích thân tới cửa hàng vật lý để mua sách và thanh toán bằng tiền mặt, thì vẫn có khả năng hình thành một vết chân số từ các hoạt động của bạn, bao gồm các thước phim CCTV (truyền hình mạch kín, hay camera quan sát) và dữ liệu về vị trí từ điện thoại di động của bạn.

Có thể tóm tắt về những dấu vết số này trong một cụm từ ngắn gọn: dữ liệu lớn. Dữ liệu lớn chỉ khả năng thu thập và phân tích những khối lượng dữ liệu khổng lồ mà thế giới đang tạo ra ngày nay. Khả năng kiểm soát và triển khai những khối lượng dữ liệu ngày càng phình to này đã và đang biến đổi hoàn toàn khả năng của chúng ta trong việc tìm hiểu về thế giới – từ dịch vụ chăm sóc y tế và khoa học cho đến cách thức quản lý các thành phố và quốc gia. Và dĩ nhiên, nó cũng biến đổi cách thức chúng ta kinh doanh nữa.

Dữ liệu là một nguồn lực rất quan trọng trong kinh doanh hiện nay. Nó được tạo ra tại mọi thời điểm, trong mọi hoạt động của doanh nghiệp, cũng như ở mọi điểm tiếp xúc của doanh nghiệp với khách hàng và các bên liên quan. Khối dữ liệu này ngày càng phức tạp đến mức được gọi là “dữ liệu lớn”. Đây là con át chủ bài của những tập đoàn lớn nhằm giành thắng lợi trong cuộc cạnh tranh. Tuy nhiên, nhiều doanh nghiệp nhỏ lại chưa thể làm chủ nguồn lực này và áp dụng nó vào hoạt động kinh doanh. Cuốn sách Dữ liệu lớn cho doanh nghiệp nhỏ for dummies là một bản hướng dẫn vô cùng đầy đủ giúp các nhà lãnh đạo, quản lý hiểu được khái niệm dữ liệu lớn và cách áp dụng công cụ này nhằm mang đến thành công cho doanh nghiệp nhỏ của mình.

Cuộc Chiến Công Nghệ Số

Thế giới chúng ta đang sống là một mô hình hóa của màu sắc, âm thanh hay mùi vị, tất cả đều hòa quyện vào nhau thành một chỉnh thể thống nhất. Tuy nhiên, thế giới kỹ thuật số được mở ra trước mắt chúng ta qua những chiếc máy vi tính thì lại hoàn toàn khác: nó là nhị phân, tắt hay bật, có hoặc không. Sự ra đời của những chiếc máy tính cá nhân phù hợp với túi tiền của người dân vào những năm 1990 cùng với sự xuất hiện của mạng Internet vào khoảng những năm 1970 đã bắt đầu hình thành những lĩnh vực kinh doanh hoàn toàn mới – ví dụ tiêu biểu là Yahoo, một trang web chuyên mang tới những tin tức nóng hổi được cập nhập liên tục tới từng phút, thông tin và dự báo về thời tiết, cùng dịch vụ thư điện tử miễn phí.

Có ba công ty đã bị cuốn vào vòng xoáy của sự thay đổi này là: Apple, Microsoft và Google. Và ba công ty này vốn khác nhau hoàn toàn. Tính đén thời điểm cả ba công ty này bắt đầu tham gia vào trận chiến kỹ thuật số thì một trong số đó là một doanh nghiệp với thời hoàng kim đang dần chìm vào quá khứ, một bên thì là công ty đang dẫn đầu thế giới về lĩnh vực máy tính và kinh doanh, và một bên nữa mới chỉ chập chững bước ra từ một ý tưởng tuyệt vời của hai chàng sinh viên xuất chúng.

Từ đó, các công ty ấy liên tục tranh đấu kịch liệt với nhau rất nhiều lần để tranh giành quyền kiểm soát từng lĩnh vực một của thế giới kỹ thuật số. Vũ khí của họ là những phần cứng, phần mềm liên tục được cải thiện, cũng như những chiến dịch quảng cáo rầm rộ. Thứ được đặt lên bàn cân lúc này là danh tiếng của họ, và cũng chỉ là tương lai của chúng ta.

Lập Trình Và Cuộc Sống

Jeff Atwood bắt đầu viết blog Coding Horror vào năm 2004, và tin rằng nó đã làm thay đổi cuộc đời của mình. Anh cần một cách để theo dõi sự phát triển của phần mềm theo thời gian-bất cứ điều gì anh ta nghĩ đến hoặc làm việc trên nó. Jeff đã nghiên cứu các chủ đề mà anh cảm thấy thú vị, sau đó ghi lại nghiên cứu của mình bằng một bài đăng trên blog mà anh có thể dễ dàng tìm lại và tham khảo sau này. Theo thời gian, ngày càng có nhiều độc giả truy cập blog tìm thấy các bài viết hữu ích, liên quan và thú vị. Hiện nay, có khoảng 100.000 độc giả truy cập blog mỗi ngày cũng rất nhiều bình luận và tương tác trên web đó.

Nội dung blog không tập trung quá nhiều vào mặt kỹ thuật mà thiên về khía cạnh con người trong phát triển phần mềm. Bởi vậy mình nghĩ blog Coding Horror là một trong những blog tiêu biểu để các lập trình viên trẻ có thể học hỏi kinh nghiệm về những vấn đề trong phát triển phần mềm của những người đi trước.

Máy Móc – Nền Tảng – Cộng Đồng

Công nghệ kỹ thuật số ngày càng phát triển, loài người đã có những thời điểm đắm mình trong những thành công rực rỡ ấy nhưng rồi một ngày bỗng trở nên sợ hãi trước nguy cơ máy móc và nền tảng sẽ làm chủ cuộc sống của chúng ta.

Trong Máy móc – Nền tảng – Cộng đồng, một cuốn sách lớn, dữ dội nhưng cũng đầy thú vị, hai tác giả đã cung cấp một hướng dẫn những điều cần làm để làm chủ sự chuyển đổi kỹ thuật số trong tương lai của nhân loại. Ngoài việc khéo léo minh họa cách sự tiến bộ phi thường của công nghệ đang định hình lại cuộc sống của chúng ta, Andrew McAfee và Erik Brynjolfsson còn nghiêm túc trả lời những câu hỏi về thách thức và cơ hội vốn có của trí tuệ nhân tạo trong những thập kỷ gần đây, như xe tự lái và máy in 3D, nền tảng trực tuyến để thuê trang phục và lên lịch tập luyện, hoặc nghiên cứu y tế xuất phát từ cộng đồng.

Để có thể chuyển đổi kỹ thuật số một cách hiệu quả, bạn cần trang bị đầy đủ kiến thức về học máy (machine learning) và trí tuệ nhân tạo (AI). McAfee và Brynjolfsson đưa ra bản thiết kế chi tiết để hiểu hơn cách thế giới đang vận hành và tổ chức của bạn làm sao để thích ứng với nó.

Chúng ta phải tích hợp việc tìm hiểu máy móc, nghiên cứu nền tảng ở các sản phẩm và học hỏi để thu hút sức mạnh của cộng đồng. Những phân tích sâu sắc về một thế giới và một bộ công cụ trong cuốn sách giúp cho các nhà hoạch định chính sách tìm ra cách kết hợp các thế mạnh của nhân loại và công nghệ để xây dựng một tương lai tốt đẹp hơn.

Lời kết

11 cuốn sách khoa học máy tính này cung cấp nhiều kiến thức và hiểu biết sâu sắc về lĩnh vực công nghệ không ngừng phát triển. Cho dù bạn là người mới bắt đầu tìm hiểu những điều cơ bản hay một chuyên gia có kinh nghiệm đang tìm kiếm các khái niệm nâng cao, thì danh sách này luôn có thứ gì đó dành cho tất cả mọi người.