Паколькі навука аб дадзеных заключаецца ў вырашэнні рэальных праблем, мае сэнс, што некаторыя навыкі з'яўляюцца карыснымі актывамі ў іх наборы інструментаў, які пастаянна развіваецца.
Любы патэнцыйны спецыяліст па апрацоўцы дадзеных павінен засяродзіцца на вылічальным мысленні ў рамках сваёй адукацыі, паколькі яно вучыць фундаментальным ідэям інфарматыкі і таму, як падысці да складаных праблем праз абстракцыю і дэканструкцыю.
Вылічальнае мысленне з'яўляецца найважнейшай здольнасцю ў эпоху лічбавых тэхналогій не толькі для пачаткоўцаў навукоўцаў па апрацоўцы дадзеных, але і для ўсіх, хто хоча прыняць удзел у свеце вылічэнняў.
Каб быць гатовымі да эвалюцыі рынку працы і будучыні працы, якая будзе вызначацца паўсюднай аўтаматызацыяй, штучны інтэлект, і машыннае навучанне, вельмі важна падкрэсліць здольнасці вылічальнага мыслення як ключавы кампанент адукацыі і прафесійнага развіцця.
У гэтым артыкуле мы падрабязна разгледзім вылічальнае мысленне, ахопліваючы яго элементы, каштоўнасць і многае іншае.
Такім чынам, што такое вылічальнае мысленне?
Вылічальнае мысленне, таксама вядомае як алгарытмічнае мысленне, - гэта метадычная тэхніка для вырашэння складанай праблемы шляхам разбіцця яе на больш дробныя, больш простыя працэсы, якія могуць быць выкананы камп'ютэрам або машынай.
Вельмі важна вырашыць праблему такім чынам, каб камп'ютар мог выканаць працэс, бо гэта азначае, што адказ можна прымяніць да падобных праблем у іншых кантэкстах.
Вылічальнае мысленне ўключае ў сябе спрытнае, інавацыйнае і гнуткае стаўленне да таго, каб як мага больш эфектыўна вырашаць праблемы і патэнцыйныя рашэнні, а таксама паспяхова выкарыстоўваць і аналізаваць даныя.
Тэрмін «вылічальнае мысленне» паходзіць ад спосабу мыслення інфарматыкаў, але цяпер ён прызнаны спосабам мыслення, які кожны можа прымяніць для вырашэння праблем у асабістым або прафесійным жыцці.
Такім чынам, мэта складаецца не ў выкарыстанні мыслення, падобнага на машыннае, а ў стварэнні стратэгій вырашэння праблем, якімі звычайна карыстаюцца інфарматыкі.
Вылічальнае мысленне з'яўляецца найважнейшым інструментам для навукоўцаў па апрацоўцы даных, паколькі яго можна выкарыстоўваць для вырашэння шырокага спектру колькасных задач і задач, якія патрабуюць інтэнсіўнага выкарыстання даных.
Гэты метад можна выкарыстоўваць для вырашэння задач у розных галінах, уключаючы матэматыку і штучны інтэлект. Гэты падыход таксама выкарыстоўвае мову праграмавання Python, якая выкарыстоўваецца для прадстаўлення адказу на кампутары падчас этапу статыстычнага аналізу.
Чаму вылічальнае мысленне неабходна?
Гэтыя метады вырашэння праблем могуць быць прыменены да шэрагу тэм з дапамогай вылічальнага мыслення. Акрамя таго, ёсць здольнасці, якія вылічальнае мысленне падзяляе з тымі, хто выкарыстоўваецца ў іншых галінах STEM, а таксама ў мастацтве, сацыяльных і гуманітарных навуках.
Выкарыстанне магутнасці камп'ютараў па-за экранам і клавіятурай спрыяе вылічальнаму мысленню. Акрамя таго, гэта можа дапамагчы нам павысіць справядлівасць у адукацыі інфарматыкі.
Мы можам заахвочваць інтэграцыю інфарматыкі з іншымі прадметнымі абласцямі і знаёміць больш студэнтаў з патэнцыялам інфарматыкі, робячы акцэнт на здольнасці вырашаць праблемы, якія ляжаць у яе аснове.
Акрамя таго, вылічальнае мысленне дазваляе нам даследаваць патэнцыял і абмежаванні тэхналогіі падчас яе вытворчасці.
Мы можам ацаніць, хто і чаму распрацоўвае тэхналогіі, і мы можам крытычна разгледзець, як гэта можа паўплываць на грамадства.
Асноўныя кампаненты вылічальнага мыслення
1. Раскладанне
Дэкампазіцыя з'яўляецца асноватворным элементам вылічальнага мыслення. Каб палегчыць рашэнне задачы, на гэтым этапе яе разбіваюць на больш дробныя кампаненты.
Праблему лягчэй вырашыць, чым больш вы можаце яе разабраць. Дэталі ровара можна разабраць у якасці карыснай практыкі раскладання. Раму ровара, колы, руль і перадачы можна першапачаткова рассекчы.
Аднак вы можаце падзяліць кожны кампанент на складовыя часткі. Напрыклад, штучны інтэлект можна далей падзяліць на машыннае навучанне, глыбокае навучанне, камп'ютэрнае зрок і апрацоўку натуральнай мовы.
Гэты крок таксама дапаможа вам паглыбіць веды аб праблеме шляхам глыбокага вызначэння ўсіх кампанентаў.
2. Распазнаванне вобразаў
На другім этапе, вядомым як распазнаванне вобразаў, выяўляюцца агульныя рысы і тэндэнцыі праблемы.
Існуе вялікая верагоднасць таго, што з імі можна справіцца, выкарыстоўваючы падобныя або перыядычныя працэдуры, калі пэўныя цяжкасці аднолькавыя па сваёй прыродзе - як у рамках праблемы, якая зараз вырашаецца, так і ў рамках папярэдніх праблем.
Гэта важны элемент для распрацоўкі эфектыўных рашэнняў і, у канчатковым рахунку, эканоміі вашага часу.
Разгледзім наступны сцэнар: вас просяць распрацаваць невялікую праграму, якая малюе квадрат. Замест таго, каб пісаць інструкцыю чатыры разы запар, схему малявання лініі і павароту ручкі на 90 градусаў можна паўтарыць чатыры разы ў цыкле.
Распазнаванне вобразаў - важны талент для распрацоўкі эфектыўных і эфектыўных рашэнняў праблем.
3. Абстракцыя
Ідэнтыфікацыя важных элементаў рашэння робіцца на трэцім этапе абстракцыі.
Гэта патрабуе здольнасці адфільтроўваць лішнія часткі праблемы, каб вы проста сканцэнтраваліся на важных элементах, а не разглядалі дакладныя дэталі.
Яшчэ адзін выдатны прыклад: калі вы займаецеся спортам, вы спрабуеце засяродзіцца на стратэгіях, якія павінны выкарыстоўваць, і ігнаруеце любыя дражніны з боку супернікаў.
Перад распрацоўкай канчатковага рашэння абстракцыя дазваляе ўлічыць усе важныя фактары, не звяртаючы ўвагі на любыя лішнія элементы.
4. Праектаванне алгарытму
Стварэнне поўнага набору пакрокавых інструкцый, якія апісваюць, як вырашыць праблему, адбываецца на этапе распрацоўкі алгарытму, апошняй фазе ў працэсе вылічальнага мыслення.
Эфектыўны алгарытм - гэта той, які можна перадаць камусьці іншаму і прытрымлівацца без дадатковых тлумачэнняў.
Свет поўны алгарытмаў, незалежна ад таго, рыхтуеце вы ежу па рэцэпце, збіраеце мэблю з плоскім пакетам, харчуецеся ў рэстаране на аўтамабілі або плаціце за прадукты ў касе самаабслугоўвання
Адладка - гэта найважнейшая здольнасць, якой трэба авалодаць, бо гэта дадатковы працэс, які ўдзельнічае ў стварэнні алгарытму. Выяўленне і выпраўленне алгарытмічных недахопаў называюць адладкай.
Адладка - гэта магчымасць перадачы, якую можна набыць у навучальнай праграме, дзейнічаючы і прапаноўваючы зваротную сувязь, гэтак жа, як і іншыя кампаненты вылічальнага мыслення. Мы можам зразумець наваколле з дапамогай алгарытмаў.
заключэнне
Падводзячы вынік, наступнае пакаленне в навукоўцы дадзеных павінен набыць здольнасці, якія дазволяць ім больш паспяхова прыстасоўвацца да зменлівага рынку працы і развіцця лічбавай эканомікі.
Будучыя навукоўцы па апрацоўцы дадзеных знойдуць вылічальнае мысленне карысным інструментам, паколькі яны пастаянна змяняюць свае пазіцыі, каб прыстасавацца да прагрэсу тэхналогій і большага ўзаемадзеяння паміж людзьмі і машынамі.
У рэшце рэшт, вылічальнае мысленне неабходна кожнаму ў выкананні паўсядзённых задач.
Пакінуць каментар