Тъй като науката за данните е за справяне с действителни проблеми, има смисъл някои умения да са полезни активи в техния постоянно развиващ се набор от инструменти.
Всеки бъдещ учен по данни трябва да се съсредоточи върху изчислителното мислене като част от своето образование, тъй като то учи на фундаментални идеи в компютърните науки и как да се подходи към сложни въпроси чрез абстракция и деконструкция.
Компютърното мислене е решаваща способност в ерата на цифровите технологии, не само за амбициозни учени в областта на данните, но и за всеки, който иска да участва в света на изчислителните технологии.
За да бъдем готови за развитието на пазара на труда и бъдещето на работата, което ще бъде оформено от всеобхватна автоматизация, изкуствен интелекти машинното обучение е наложително да се подчертаят способностите за изчислително мислене като ключов компонент на образованието и професионалното развитие.
В тази статия ще разгледаме изчислителното мислене в детайли, обхващайки неговите елементи, стойност и много повече.
И така, какво е изчислително мислене?
Компютърното мислене, известно още като алгоритмично мислене, е методична техника за справяне с комплексен проблем чрез разделянето му на по-малки, по-лесни процеси, които могат да бъдат извършени от компютър или машина.
От решаващо значение е да се разреши даден проблем по такъв начин, че компютърът да може да извърши процеса, тъй като това означава, че отговорът може да се приложи към подобни проблеми в други контексти.
Компютърното мислене включва възприемане на пъргаво, иновативно и гъвкаво отношение, за да се работи с предизвикателствата и потенциалните решения възможно най-ефективно, както и успешно използване и анализиране на данни.
Терминът „компютърно мислене“ идва от начина, по който компютърните учени мислят, но сега се признава като начин на мислене, който всеки може да приложи за решаване на проблеми в личния или професионалния си живот.
Следователно целта не е да се използва мислене, което наподобява това на машина, а по-скоро да се създадат стратегии за решаване на проблеми, които компютърните учени обикновено използват.
Компютърното мислене е ключов инструмент за учените по данни, тъй като може да се използва за справяне с широк спектър от количествени и интензивни предизвикателства с данни.
Този метод може да се използва за решаване на проблеми в различни области, включително математика и изкуствен интелект. Този подход също така използва езика за програмиране Python, който се използва за представяне на отговора на компютър по време на етапа на статистически анализ.
Защо изчислителното мислене е от съществено значение?
Тези методи за решаване на проблеми могат да бъдат приложени към редица теми, използвайки изчислително мислене. Освен това има способности, които изчислителното мислене споделя с тези, използвани в други STEM области, както и в изкуствата, социалните и хуманитарните науки.
Използването на мощността на компютрите извън екрана и клавиатурата се насърчава от изчислителното мислене. Освен това може да ни помогне да подобрим справедливостта в обучението по компютърни науки.
Можем да насърчим интегрирането на компютърните науки с други предметни области и да запознаем повече ученици с потенциала на компютърните науки, като поставим фокус върху способностите за решаване на проблеми, които са в основата им.
Освен това изчислителното мислене ни дава възможност да изследваме потенциала и ограниченията на технологията, докато се произвежда.
Можем да преценим кой и защо разработва технологии и можем да обмислим критично как те могат да повлияят на обществото.
Основни компоненти на изчислителното мислене
1. Разлагане
Декомпозицията е основният елемент на изчислителното мислене. За да се улесни решаването на проблема, този етап включва разделянето му на по-малки компоненти.
Един проблем е по-лесен за отстраняване, колкото повече можете да го анализирате. Частите на велосипеда могат да бъдат разглобени като полезна практика за разлагане. Рамката на велосипеда, колелата, кормилото и скоростите могат да бъдат първоначално разрязани.
Можете обаче допълнително да разделите всеки компонент на неговите съставни части. Например, изкуственият интелект може допълнително да бъде разделен на машинно обучение, дълбоко обучение, компютърно зрение и обработка на естествен език.
Тази стъпка също така ви помага да изградите по-задълбочени познания за проблема, като идентифицирате всички компоненти в дълбочина.
2. Разпознаване на образи
Във втория етап, известен като разпознаване на образи, се откриват общите черти и тенденции на проблема.
Има голяма вероятност те да могат да бъдат решени с помощта на подобни или повтарящи се процедури, ако някои трудности са подобни по естество - както в рамките на проблема, който сега се разглежда, така и в рамките на предишни проблеми.
Това е ключов елемент за разработване на ефективни решения и в крайна сметка спестяване на време.
Помислете за следния сценарий: от вас се иска да разработите малка програма, която чертае квадрат. Вместо да изписвате инструкцията четири пъти подред, моделът на рисуване на линия и завъртане на писалката на 90 градуса може да се повтори четири пъти в цикъл.
Разпознаването на образи е критичен талант за разработване на ефективни и ефективни решения на проблеми.
3. Абстракция
Идентифицирането на важни елементи от решението се извършва на третата стъпка на абстракция.
Необходима е способност за филтриране на излишни части от проблем, така че да се концентрирате само върху ключовите елементи, вместо да разглеждате точни специфики.
Друг отличен пример е, когато спортувате, опитвате се да се концентрирате върху стратегиите, които трябва да използвате, и игнорирате всякакви дразнения от опонентите си.
Преди да разработите окончателното решение, абстракцията ви позволява да вземете предвид всички важни фактори, като същевременно пренебрегвате всички излишни елементи.
4. Проектиране на алгоритъм
Създаването на подробен набор от инструкции стъпка по стъпка, които описват как да се реши проблемът, се случва по време на етапа на проектиране на алгоритъм, последната фаза в процеса на изчислително мислене.
Ефективен алгоритъм е този, който може да бъде даден на някой друг и следван без допълнителни обяснения.
Светът е пълен с алгоритми, независимо дали готвите по рецепта, сглобявате мебели с плоска опаковка, ядете в ресторант с достъп до кола или плащате за хранителните си стоки на гишето на самообслужване
Отстраняването на грешки е решаваща способност за овладяване, тъй като е допълнителен процес, включен в създаването на алгоритъм. Идентифицирането и коригирането на алгоритмични грешки се нарича отстраняване на грешки.
Отстраняването на грешки е преносима способност, която може да бъде придобита в рамките на учебната програма чрез действие и предлагане на обратна връзка, подобно на другите компоненти на изчислителното мислене. Можем да разберем заобикалящата ни среда с помощта на алгоритми.
Заключение
За да обобщим, следващото поколение на учени по данни трябва да придобият способностите, които ще им позволят да се адаптират по-успешно към развиващия се пазар на труда и развиващата се цифрова икономика.
Бъдещите учени в областта на данните ще намерят изчислителното мислене за полезен инструмент, тъй като непрекъснато променят своите позиции, за да се приспособят към напредъка на технологиите и по-голяма оперативна съвместимост между хора и машини.
В крайна сметка изчислителното мислене е от съществено значение за всеки в ежедневните му задачи.
Оставете коментар