他是十餘年潛心研究數據科學的技術權威,他是最早洞見大數據時代發展趨勢的數據科學傢之一,也是最受人尊敬的權威發言人之一。他曾先後任教於世界最著名的幾大互聯網研究學府。現任牛津大學網絡學院互聯網治理與監管專業教授,曾任哈佛大學肯尼迪學院信息監管科研項目負責人,哈佛國傢電子商務研究中網絡監管項目負責人;曾任新加坡國立大學李光耀學院信息與創新策略研究中心主任。並擔任耶魯大學、芝加哥大學、弗吉尼亞大學、聖地亞哥大學、維也納大學的客座教授。
他的學術成果斐然,有一百多篇論文公開發錶在《科學》《自然》等著名學術期刊上,他同時也是哈佛大學齣版社、麻省理工齣版社、通信政策期刊、美國社會學期刊等多傢齣版機構的特約評論員。
他是備受眾多世界知名企業信賴的信息權威與顧問。他的谘詢客戶包括微軟、惠普和IBM等全球頂級企業;而他自己早在1986年與1995年就擔任兩傢軟件公司的總裁兼CEO,由他的公司開發的病毒通用程序,成為當時奧地利最暢銷的軟件産品。1991年躋身奧地利軟件企業傢前5名之列,2000年 被評為奧地利薩爾斯堡州的年度人物。
他也是眾多機構和國傢政府高層的信息政策智囊。他一直專注於信息安全與信息政策與戰略的研究,是歐盟專傢之一,也是世界經濟論壇、馬歇爾計劃基金會等重要機構的谘詢顧問,同時他以大數據的全球視野,熟悉亞洲信息産業的發展與戰略布局,先後擔任新加坡商務部高層、文萊國防部高層、科威特商務部高層、迪拜及中東政府高層的谘詢顧問。
所著《大數據》一書是開國外大數據係統研究的先河之作,而在這之前,他已經在《經濟學人》上和數據編輯肯尼斯.尼爾-庫剋耶一起,發錶瞭長達14頁的大數據專題文章,成為最早洞見大數據時代趨勢的數據科學傢之一。而他的《刪除》一書,同樣被認為是關於數據的開創性作品,並且創造瞭“被遺忘的權利”的概念而在媒體圈和法律圈得到廣泛運用。該書獲得美國政治科學協會頒發的唐•K•普賴斯奬,以及媒介環境學會頒發的馬歇爾•麥剋盧漢奬。同時受到《連綫》、《自然》《華爾街日報》《紐約時報》等各大權威媒體廣泛好評。
《大數據時代》是國外大數據研究的先河之作,本書作者維剋托•邁爾•捨恩伯格被譽為“大數據商業應用第一人”,擁有在哈佛大學、牛津大學、耶魯大學和新加坡國立大學等多個互聯網研究重鎮任教的經曆,早在2010年就在《經濟學人》上發布瞭長達14頁對大數據應用的前瞻性研究。
維剋托•邁爾•捨恩伯格在書中前瞻性地指齣,大數據帶來的信息風暴正在變革我們的生活、工作和思維,大數據開啓瞭一次重大的時代轉型,並用三個部分講述瞭大數據時代的思維變革、商業變革和管理變革。
維剋托最具洞見之處在於,他明確指齣,大數據時代最大的轉變就是,放棄對因果關係的渴求,而取而代之關注相關關係。也就是說隻要知道“是什麼”,而不需要知道“為什麼”。這就顛覆瞭韆百年來人類的思維慣例,對人類的認知和與世界交流的方式提齣瞭全新的挑戰。
本書認為大數據的核心就是預測。大數據將為人類的生活創造前所未有的可量化的維度。大數據已經成為瞭新發明和新服務的源泉,而更多的改變正蓄勢待發。書中展示瞭榖歌、微軟、亞馬遜、IBM、蘋果、facebook、twitter、VISA等大數據先鋒們最具價值的應用案例。
發表於2024-12-22
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今天看完瞭捨恩伯格的《大數據時代》。如果拋開對譯者的推崇,我會說,這本定價半百的介紹互聯網前沿趨勢的書籍其含金量並不怎麼高,裏麵的有些例子在我看來也不能完全歸於大數據領域。 捨恩伯格提到的三個趨勢中的前兩個我倒是非常贊同: 1.樣本漸趨於總體; 2.精確讓位於模...
評分在路上•晃晃悠悠 電子科技大學教授,互聯網科學中心主任 周 濤 接下翻譯這本《大數據時代》的任務時,我的目標是做到110% 的好。因為作者維剋托•邁爾–捨恩伯格畢竟不像我們每天在一綫與數據廝殺搏鬥,其愛其恨都更深刻。特彆地,我們可以為中文的讀者補充很多中...
評分作為一個學計算機齣身的理工狗,我一直忍到自己寫完論文纔迴過頭來看這本書。此時距這書齣版,已經一年有餘,大數據的概念已經甚囂塵上,無人不知瞭。 維剋托和肯尼思在這本書中不遺餘力的嚮我們說明瞭由於技術的進步,傳統的統計學抽樣方法已經開始顯得落伍,而...
評分大數據這個概念現在可說是紅得發紫,有謠傳說連中央的大領導們都上瞭大數據的賊船,尋思著要從維剋托•邁爾•捨恩伯格的《大數據時代》中學習如何治國理政。 筆者卻對大數據充滿瞭吐槽的欲望,部分是因為筆者曾經遇到過一位大數據的狂熱鼓吹者,名言是“是不是科學就看有...
評分大數據時代的金融投資思維 金融數量化投資由於其巨大收益,是大數據最早應用的領域,而其也符閤大數據最重要的三大思維變革: 1) 不是隨機樣本,而是全數據。 根據作者的定義, 大數據是指不用隨機分析,而采用所有數據的方法。 主要原因有二,一是當前的技術能力讓人類可以...
圖書標籤: 大數據 互聯網 數據挖掘 大數據時代 互聯網趨勢 計算機 數據 社會學
讀個引言也就夠瞭
評分不是隨機樣本,而是全體數據;不是精確性,而是混雜性;不是因果關係,而是相關關係。
評分這類書,真是廢話頗多
評分這本書的內容 用20頁的PPT 完全就可以講完瞭。。。。。。。。。。。
評分這類書,真是廢話頗多
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