“ABCD”,未来颇具潜力的四大信息技术方向
导读：近几天各地高考都出分了，几家欢喜几家愁，但无论怎样，大家最头疼的问题还是“大学怎么选专业？”
大学专业方向选的好不好，从长远考虑关乎你的未来职业发展前景，从小的方面来看关乎于四年过得开心与否，但很多人对于“计算机”这三个字还停留在“无上限的高薪与秃顶之间不可协调的矛盾”这样的刻板印象里。其实整个信息技术领域，有很多细分方向，真正了解透彻，更有助于找到自己心仪的努力方向。
业界把人工智能（Artificial Intelligence）、区块链（Blockchain）、云计算（Cloud Computing）和数据科学（Data Science）统称的“ABCD”推崇为颇具潜力的四大信息技术方向。
人工智能（Artificial Intelligence），它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学，也是一门极富挑战性的科学，从事这项工作的人必须懂得计算机知识、心理学和哲学。人工智能由不同的领域组成，如机器学习，计算机视觉等等，总的说来，人工智能研究的一个主要目标是使机器能够胜任一些通常需要人类智能才能完成的复杂工作。
《智慧的疆界》
推荐理由：畅销书《深入理解Java虚拟机》作者新作，从奠基人物、历史事件、学术理论、研究成果、技术应用5维度展开。用通俗的语言和巧妙的内容组织方式来讲解专业知识，真正做到让没有技术基础的读者也能读懂人工智能并对它产生兴趣。
《智能计算系统》
推荐理由：由深度学习处理器芯片研究的开拓者陈云霁领衔，中科院计算所、软件所的专家学者倾心写就。智能领域系统能力培养大成之作！领衔作者陈云霁带领的团队曾研制了国际上首个深度学习处理器芯片“寒武纪1号”，本书凝聚了作者团队多年的科研和教学成果，是前沿研究与技术实践结合，快速提升智能领域系统能力的教材和技术参考书。
《机器学习理论导引》
推荐理由：机器学习领域著名学者周志华教授领衔的南京大学LAMDA团队四位教授合著；系统梳理机器学习理论中的七大重要概念或理论工具，并给出若干分析实例；机器学习理论内容浩瀚广博，旨在为机器学习理论研究的读者提供入门导引。
区块链其实是一个共享数据库，存储于其中的数据或信息，具有“不可伪造”“全程留痕”“可以追溯”“公开透明”“集体维护”等特征。基于这些特征，区块链技术奠定了坚实的“信任”基础，创造了可靠的“合作”机制，具有广阔的运用前景。
2019年1月10日，国家互联网信息办公室发布《区块链信息服务管理规定》，“把区块链作为核心技术自主创新的重要突破口”“加快推动区块链技术和产业创新发展”。“区块链”已走进大众视野，成为社会的关注焦点。
《区块链：原理、设计与应用（第2版）》
推荐理由：本书由超级账本核心设计和开发者撰写，由浅入深，详细讲解区块链原理，以及超级账本Fabric架构设计，深入源代码，剖析了Fabric的重要功能与流程，是区块链开发落地的专业指南。
《精通区块链编程：加密货币原理、方法和应用开发（原书第2版）》
推荐理由：本书是数字货币领域世界知名布道师、畅销书作者Andreas M. Antonopoulos广受好评的区块链技术入门书籍，从基础技术层面解读开放区块链编程技术在金融领域的应用原理、实践及趋势。本书主要面向程序员，书中详细介绍了加密货币的原理、使用方法，以及如何开发与之相关的软件。
《精通以太坊：开发智能合约和去中心化应用》
推荐理由：本书由以太坊联合创始人Gavin Wood博士和数字货币领域世界著名布道师Andreas M. Antonopoulos联袂撰写，全方位阐释以太坊相关技术及实践，是入门以太坊的必读经典。本书内容全面，既涵盖以太坊的精彩历史、以太坊基本概念、Solidity教程，以及关于代币和ICO的法律讨论，还深入讲解以太坊背后的密码学、智能合约编程实践等。
云计算（cloud computing）是分布式计算的一种，指的是通过网络“云”将巨大的数据计算处理程序分解成无数个小程序，然后，通过多部服务器组成的系统进行处理和分析这些小程序得到结果并返回给用户。云计算早期，简单地说，就是简单的分布式计算，解决任务分发，并进行计算结果的合并。因而，云计算又称为网格计算。通过这项技术，可以在很短的时间内（几秒种）完成对数以万计的数据的处理，从而达到强大的网络服务。
《云原生应用管理：原理与实践》
推荐理由：本书由阿里云容器服务团队4位专家撰写，详解了Helm、 Kustomize、CNAB、Operator 4大云原生工具的使用和原理，并且深入分析源码，包含大量实战案例。
《企业迁云实战（第2版）》
推荐理由：阿里云团队实战经验总结，全面、系统的数字化转型和迁云方法论，从战略、架构到实现，助力企业创新。本书从云计算和云服务的新发展、企业数字化转型与迁云的认识，到云上通用架构的设计与改造、中台的设计与实现、各种系统与应用的迁移上云，从点到线、由线到面，帮助读者形成完整的知识体系。企业数字化转型的决策者、架构师、相关技术人员都可以从本书中获益。
《云原生应用构建：基于OpenShift》
推荐理由：红帽、微软的资深架构师和OpenShift专家撰写，阿里、谷歌、亚马逊、腾讯等企业多位架构师联袂推荐。从开发和运维两种视角讲解基于OpenShift构建云原生应用的步骤、技术和方法。
数据科学是一个跨学科领域，一个是研究数据本身；另一个是为自然科学和社会科学研究提供一种新方法。数据科学在20世纪60年代已被提出，只是当时并未获得学术界的注意和认可，1974年彼得.诺尔出版了《计算机方法的简明调查》中将数据科学定义为：“处理数据的科学，一旦数据与其代表事物的关系被建立起来，将为其他领域与科学提供借鉴”。如今，数据就是石油，每一家互联网公司本质上都是一家数据公司。
《数据分析即未来》
推荐理由：本书旨在为数据分析生命周期提供一个全面和实用的指南，并着重于为组织打造行之有效的数据分析能力。
《人人可懂的数据科学》
推荐理由：本书从数据科学发展演化史，数据科学定义，数据、数据集，数据科学生态系统，机器学习，数据科学标准任务，隐私与道德，发展趋势等角度，对数据科学展开了精彩的阐述。
《数据科学导论：Python语言（原书第3版）》
推荐理由：通过本书的学习，你将全面了解主要的机器学习算法、图分析技术以及所有可视化工具和部署工具，使你可以更轻松地向数据科学专家和商业用户展示数据处理结果。
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