যেহেতু ডেটা সায়েন্স প্রকৃত সমস্যাগুলিকে মোকাবেলা করার বিষয়ে, এটি বোঝায় যে কিছু দক্ষতা তাদের ক্রমাগত-বিকশিত টুলসেটে দরকারী সম্পদ।
যেকোন সম্ভাব্য ডেটা সায়েন্টিস্টকে তাদের শিক্ষার অংশ হিসাবে কম্পিউটেশনাল চিন্তার উপর ফোকাস করা উচিত, যেহেতু এটি মৌলিক কম্পিউটার বিজ্ঞানের ধারণা এবং কীভাবে বিমূর্ততা এবং বিনির্মাণের মাধ্যমে জটিল সমস্যাগুলির সাথে যোগাযোগ করা যায় তা শেখায়।
ডিজিটাল-প্রথম প্রযুক্তির যুগে কম্পিউটেশনাল চিন্তাভাবনা একটি গুরুত্বপূর্ণ ক্ষমতা, শুধুমাত্র উচ্চাকাঙ্ক্ষী ডেটা বিজ্ঞানীদের জন্য নয়, কিন্তু প্রত্যেকের জন্য যারা গণনা জগতে অংশ নিতে চায়।
শ্রম বাজারের বিবর্তন এবং কাজের ভবিষ্যত, যা ব্যাপক অটোমেশন দ্বারা আকৃতি পাবে, এর জন্য প্রস্তুত হওয়ার জন্য, কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা, এবং মেশিন লার্নিং, শিক্ষা এবং পেশাগত উন্নয়নের একটি মূল উপাদান হিসাবে গণনামূলক চিন্তাশক্তির উপর জোর দেওয়া অপরিহার্য।
এই নিবন্ধে, আমরা এর উপাদান, মান এবং আরও অনেক কিছু কভার করে কম্পিউটেশনাল চিন্তাভাবনাকে বিশদভাবে দেখব।
সুতরাং, কম্পিউটেশনাল চিন্তা কি?
কম্পিউটেশনাল থিংকিং, যা অ্যালগরিদমিক থিংকিং নামেও পরিচিত, এটি একটি জটিল সমস্যাকে ছোট, সহজ প্রক্রিয়ায় বিভক্ত করে সমাধান করার একটি পদ্ধতিগত কৌশল যা একটি কম্পিউটার বা মেশিন দ্বারা করা যেতে পারে।
একটি সমস্যা এমনভাবে সমাধান করা অত্যন্ত গুরুত্বপূর্ণ যে একটি কম্পিউটার প্রক্রিয়াটি সম্পাদন করতে পারে কারণ এটি বোঝায় যে উত্তরটি অন্যান্য প্রসঙ্গে অনুরূপ সমস্যার ক্ষেত্রে প্রয়োগ করা যেতে পারে।
কম্পিউটেশনাল চিন্তার মধ্যে একটি চটপটে, উদ্ভাবনী, এবং নমনীয় মনোভাব গ্রহণ করা অন্তর্ভুক্ত থাকে যাতে করে চ্যালেঞ্জ এবং সম্ভাব্য সমাধানের মাধ্যমে যতটা সম্ভব দক্ষতার সাথে কাজ করা যায়, সেইসাথে সফলভাবে ডেটা ব্যবহার ও বিশ্লেষণ করা।
"কম্পিউটেশনাল চিন্তাভাবনা" শব্দটি কম্পিউটার বিজ্ঞানীদের চিন্তাভাবনা থেকে এসেছে, কিন্তু এটি এখন চিন্তার একটি উপায় হিসাবে স্বীকৃত যে যে কেউ তাদের ব্যক্তিগত বা পেশাগত জীবনে সমস্যা সমাধানের জন্য আবেদন করতে পারে।
অতএব, লক্ষ্য হল একটি মেশিনের মতন চিন্তাভাবনা ব্যবহার করা নয়, বরং সমস্যা সমাধানের কৌশল তৈরি করা যা কম্পিউটার বিজ্ঞানীরা সাধারণত ব্যবহার করেন।
কম্পিউটেশনাল চিন্তা ডেটা বিজ্ঞানীদের জন্য একটি গুরুত্বপূর্ণ হাতিয়ার কারণ এটি পরিমাণগত এবং ডেটা-নিবিড় চ্যালেঞ্জগুলির বিস্তৃত পরিসরের মোকাবেলা করতে ব্যবহার করা যেতে পারে।
এই পদ্ধতিটি গণিত এবং কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা সহ বিভিন্ন ক্ষেত্রে সমস্যা সমাধানের জন্য ব্যবহার করা যেতে পারে। এই পদ্ধতিটি পাইথন প্রোগ্রামিং ভাষাও ব্যবহার করে, যা পরিসংখ্যানগত বিশ্লেষণের ধাপে কম্পিউটারে উত্তর উপস্থাপন করতে ব্যবহার করা হয়।
কেন কম্পিউটেশনাল চিন্তা অপরিহার্য?
সমস্যা সমাধানের এই পদ্ধতিগুলি গণনামূলক চিন্তাভাবনা ব্যবহার করে বিভিন্ন বিষয়ে প্রয়োগ করা যেতে পারে। উপরন্তু, কম্পিউটেশনাল চিন্তাভাবনা অন্যান্য STEM ক্ষেত্রের পাশাপাশি কলা, সামাজিক বিজ্ঞান এবং মানবিকে ব্যবহৃত ব্যক্তিদের সাথে ভাগ করে নেওয়ার ক্ষমতা রয়েছে।
স্ক্রীন এবং কীবোর্ডের বাইরে কম্পিউটারের শক্তি ব্যবহার করা গণনামূলক চিন্তাভাবনা দ্বারা উত্সাহিত হয়। উপরন্তু, এটি আমাদের কম্পিউটার বিজ্ঞান শিক্ষার সমতা উন্নত করতে সাহায্য করতে পারে।
আমরা কম্পিউটার বিজ্ঞানের অন্যান্য বিষয়গুলির সাথে একীকরণকে উত্সাহিত করতে পারি এবং এর মূলে থাকা সমস্যা-সমাধান ক্ষমতার উপর ফোকাস করার মাধ্যমে কম্পিউটার বিজ্ঞানের সম্ভাবনার সাথে আরও বেশি ছাত্রদের পরিচয় করিয়ে দিতে পারি।
অতিরিক্তভাবে, কম্পিউটেশনাল চিন্তাভাবনা আমাদের পক্ষে প্রযুক্তির সম্ভাব্যতা এবং সীমাবদ্ধতাগুলি তদন্ত করা সম্ভব করে যখন এটি উত্পাদিত হচ্ছে।
আমরা মূল্যায়ন করতে পারি কে প্রযুক্তি বিকাশ করছে এবং কেন, এবং আমরা সমালোচনা করে বিবেচনা করতে পারি যে এটি কীভাবে সমাজকে প্রভাবিত করতে পারে।
কম্পিউটেশনাল চিন্তার মূল উপাদান
1. পচন
পচন গণনামূলক চিন্তাধারার মৌলিক উপাদান। সমস্যাটি সমাধান করা সহজ করার জন্য, এই পর্যায়ে এটিকে ছোট ছোট উপাদানগুলিতে বিভক্ত করা প্রয়োজন।
একটি সমস্যা যত বেশি আপনি এটিকে ব্যবচ্ছেদ করতে পারবেন ঠিক করা তত সহজ। একটি বাইকের অংশগুলি একটি দরকারী পচন অনুশীলন হিসাবে বিচ্ছিন্ন করা যেতে পারে। একটি সাইকেলের ফ্রেম, চাকা, হ্যান্ডেলবার এবং গিয়ারগুলি প্রাথমিকভাবে বিচ্ছিন্ন করা যেতে পারে।
যাইহোক, আপনি প্রতিটি উপাদানকে তার উপাদান অংশে ভাগ করতে পারেন। উদাহরণস্বরূপ, কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তাকে আরও ভাগ করা যেতে পারে মেশিন লার্নিং, গভীর শিক্ষা, কম্পিউটার দৃষ্টি এবং প্রাকৃতিক ভাষা প্রক্রিয়াকরণে।
এই পদক্ষেপটি আপনাকে সমস্ত উপাদানগুলিকে গভীরভাবে সনাক্ত করে সমস্যার গভীর জ্ঞান তৈরি করতে সহায়তা করে।
2. প্যাটার্ন স্বীকৃতি
দ্বিতীয় পর্যায়ে, প্যাটার্ন স্বীকৃতি হিসাবে পরিচিত, সমস্যার সাধারণতা এবং প্রবণতা পাওয়া যায়।
একটি শক্তিশালী সম্ভাবনা রয়েছে যে সেগুলিকে একই রকম, বা পুনরাবৃত্তিমূলক পদ্ধতিগুলি ব্যবহার করে পরিচালনা করা যেতে পারে যদি কিছু অসুবিধা প্রকৃতিতে একই রকম হয় - উভয় সমস্যা এখন সমাধান করা হচ্ছে এবং পূর্ববর্তী সমস্যাগুলির মধ্যে।
কার্যকরী সমাধানের বিকাশ এবং শেষ পর্যন্ত আপনার সময় বাঁচানোর জন্য এটি একটি গুরুত্বপূর্ণ উপাদান।
নিম্নলিখিত পরিস্থিতি বিবেচনা করুন: আপনাকে একটি ছোট প্রোগ্রাম বিকাশ করার জন্য অনুরোধ করা হচ্ছে যা একটি বর্গক্ষেত্র আঁকে। একটি সারিতে চারবার নির্দেশনা লেখার পরিবর্তে, একটি লাইন আঁকা এবং কলমটি 90 ডিগ্রি ঘুরানোর প্যাটার্নটি লুপে চারবার পুনরাবৃত্তি করা যেতে পারে।
প্যাটার্ন স্বীকৃতি সমস্যাগুলির দক্ষ এবং কার্যকর সমাধান বিকাশের জন্য একটি গুরুত্বপূর্ণ প্রতিভা।
3. বিমূর্ততা
সমাধানের গুরুত্বপূর্ণ উপাদানগুলির সনাক্তকরণ বিমূর্তকরণের তৃতীয় ধাপে সম্পন্ন করা হয়।
এটি একটি সমস্যার অপ্রয়োজনীয় অংশগুলিকে ফিল্টার করার ক্ষমতার প্রয়োজন করে যাতে আপনি সুনির্দিষ্ট বৈশিষ্ট্যগুলি দেখার বিপরীতে শুধুমাত্র গুরুত্বপূর্ণ উপাদানগুলিতে মনোনিবেশ করতে পারেন।
আরেকটি চমৎকার উদাহরণ হল আপনি যখন খেলাধুলা করেন, তখন আপনি যে কৌশলগুলি ব্যবহার করা উচিত সেগুলিতে মনোনিবেশ করার চেষ্টা করেন এবং আপনি আপনার প্রতিপক্ষের কোনো টিজিং উপেক্ষা করেন।
চূড়ান্ত সমাধান বিকাশের আগে, বিমূর্ততা আপনাকে যেকোন অতিরিক্ত উপাদানকে উপেক্ষা করার সময় সমস্ত গুরুত্বপূর্ণ বিষয়গুলিকে বিবেচনায় নিতে সক্ষম করে।
4. অ্যালগরিদম ডিজাইন
ধাপে ধাপে নির্দেশাবলীর একটি পুঙ্খানুপুঙ্খ সেট তৈরি করা যা বর্ণনা করে যে কীভাবে সমস্যাটি সমাধান করা যায় অ্যালগরিদম ডিজাইন পর্যায়ে, গণনামূলক চিন্তা প্রক্রিয়ার শেষ পর্যায়।
একটি কার্যকর অ্যালগরিদম হল এমন একটি যা অন্য কাউকে দেওয়া যেতে পারে এবং আরও ব্যাখ্যা ছাড়াই অনুসরণ করা যেতে পারে।
আপনি একটি রেসিপি থেকে রান্না করছেন, ফ্ল্যাট-প্যাক আসবাবপত্র একত্রিত করছেন, একটি ড্রাইভ-থ্রু রেস্তোরাঁয় খাচ্ছেন, বা একটি স্ব-পরিষেবা কাউন্টারে আপনার মুদির জন্য অর্থপ্রদান করছেন না কেন, বিশ্বটি অ্যালগরিদমে পূর্ণ।
ডিবাগিং হল দক্ষতা অর্জনের একটি গুরুত্বপূর্ণ ক্ষমতা কারণ এটি অ্যালগরিদম তৈরিতে জড়িত একটি অতিরিক্ত প্রক্রিয়া। অ্যালগরিদমিক ত্রুটি সনাক্তকরণ এবং সংশোধনকে ডিবাগিং বলা হয়।
ডিবাগিং হল একটি হস্তান্তরযোগ্য ক্ষমতা যা কম্পিউটেশনাল চিন্তাধারার অন্যান্য উপাদানগুলির মতো কাজ করে এবং প্রতিক্রিয়া প্রদান করে পাঠ্যক্রম জুড়ে অর্জন করা যেতে পারে। আমরা অ্যালগরিদমের সাহায্যে আমাদের পারিপার্শ্বিক অবস্থা বুঝতে পারি।
উপসংহার
সংক্ষেপে, নিম্নলিখিত প্রজন্মের তথ্য বিজ্ঞানী তাদের এমন ক্ষমতা অর্জন করতে হবে যা তাদেরকে বিকশিত কাজের বাজার এবং বিকাশমান ডিজিটাল অর্থনীতির সাথে আরও সফলভাবে মানিয়ে নিতে সক্ষম করবে।
ভবিষ্যতের ডেটা বিজ্ঞানীরা গণনামূলক চিন্তাভাবনাকে একটি দরকারী হাতিয়ার হিসাবে খুঁজে পাবেন কারণ তারা প্রযুক্তির অগ্রগতি এবং মানুষ এবং মেশিনের মধ্যে আরও আন্তঃক্রিয়াশীলতা মিটমাট করার জন্য ক্রমাগত তাদের অবস্থান পরিবর্তন করে।
শেষ পর্যন্ত, গণনামূলক চিন্তাভাবনা প্রত্যেকের জন্য তাদের দৈনন্দিন কাজগুলিতে অপরিহার্য।
নির্দেশিকা সমন্ধে মতামত দিন