Budući da se nauka o podacima odnosi na rješavanje stvarnih problema, logično je da su neke vještine korisna sredstva u njihovom skupu alata koji se stalno razvija.
Svaki budući naučnik podataka trebao bi se fokusirati na računarsko razmišljanje kao dio svog obrazovanja, budući da ono podučava fundamentalne informatičke ideje i kako pristupiti komplikovanim pitanjima kroz apstrakciju i dekonstrukciju.
Računarsko razmišljanje je ključna sposobnost u doba digitalne tehnologije, ne samo za ambiciozne naučnike podataka, već i za sve koji žele da učestvuju u računarskom svijetu.
Kako bismo bili spremni za evoluciju tržišta rada i budućnost rada, koju će oblikovati sveprisutna automatizacija, umjetne inteligencije, i mašinskog učenja, imperativ je naglasiti sposobnost kompjuterskog razmišljanja kao ključnu komponentu obrazovanja i profesionalnog razvoja.
U ovom članku ćemo detaljno razmotriti računarsko razmišljanje, pokrivajući njegove elemente, vrijednost i još mnogo toga.
Dakle, šta je kompjutersko razmišljanje?
Računarsko razmišljanje, poznato i kao algoritamsko razmišljanje, je metodička tehnika za rješavanje složenog problema razbijanjem na manje, lakše procese koje može obaviti kompjuter ili mašina.
Ključno je za rješavanje problema na način da kompjuter može izvršiti proces jer to znači da se odgovor može primijeniti na slične probleme u drugim kontekstima.
Računarsko razmišljanje uključuje usvajanje agilnog, inovativnog i fleksibilnog stava kako bi se što efikasnije rješavalo izazove i potencijalna rješenja, kao i uspješno korištenje i analiziranje podataka.
Termin “računarsko razmišljanje” dolazi od načina na koji kompjuterski naučnici razmišljaju, ali je sada prepoznat kao način razmišljanja koji svako može primijeniti da riješi probleme u svom ličnom ili profesionalnom životu.
Stoga, cilj nije da se koristi razmišljanje koje liči na razmišljanje mašine, već da se kreiraju strategije za rešavanje problema koje kompjuterski naučnici obično koriste.
Računarsko razmišljanje je ključni alat za naučnike koji se bave podacima jer se može koristiti za rješavanje širokog spektra kvantitativnih izazova i izazova koji zahtijevaju velike količine podataka.
Ova metoda se može koristiti za rješavanje problema u različitim oblastima, uključujući matematiku i umjetnu inteligenciju. Ovaj pristup takođe koristi programski jezik Python, koji se koristi za predstavljanje odgovora na računaru tokom koraka statističke analize.
Zašto je računarsko razmišljanje neophodno?
Ove metode rješavanja problema mogu se primijeniti na niz tema korištenjem kompjuterskog razmišljanja. Pored toga, postoje sposobnosti koje računarsko razmišljanje deli sa onima koji se koriste u drugim STEM oblastima, kao i u umetnosti, društvenim i humanističkim naukama.
Korišćenje moći računara izvan ekrana i tastature ohrabruje računarsko razmišljanje. Osim toga, moglo bi nam pomoći da poboljšamo jednakost u obrazovanju iz informatike.
Možemo potaknuti integraciju informatike sa drugim predmetnim oblastima i upoznati više učenika sa potencijalom računarstva stavljajući fokus na sposobnosti rješavanja problema koje su u njegovoj srži.
Osim toga, kompjutersko razmišljanje nam omogućava da istražimo potencijal i ograničenja tehnologije dok se proizvodi.
Možemo procijeniti ko razvija tehnologiju i zašto, i možemo kritički razmotriti kako ona može utjecati na društvo.
Osnovne komponente računarskog razmišljanja
1. Razgradnja
Dekompozicija je temeljni element kompjuterskog razmišljanja. Kako bi se problem lakše riješio, ova faza podrazumijeva njegovo razbijanje na manje komponente.
Problem je lakše riješiti što ga više možete secirati. Dijelovi bicikla mogu se rastaviti kao korisna praksa razlaganja. Okvir bicikla, točkovi, upravljač i zupčanici mogu se u početku secirati.
Međutim, možete dalje podijeliti svaku komponentu na njene sastavne dijelove. Na primjer, umjetna inteligencija se može dalje podijeliti na mašinsko učenje, duboko učenje, kompjuterski vid i obradu prirodnog jezika.
Ovaj korak vam takođe pomaže da izgradite dublje znanje o problemu tako što ćete detaljno identifikovati sve komponente.
2. Prepoznavanje uzoraka
U drugoj fazi, poznatoj kao prepoznavanje obrazaca, pronalaze se zajedničke karakteristike i trendovi problema.
Postoji velika vjerovatnoća da se oni mogu riješiti korištenjem sličnih ili ponavljajućih postupaka ako su određene poteškoće slične prirode – kako unutar problema koji se sada rješava, tako i u okviru prethodnih problema.
Ovo je ključni element za razvoj efikasnih rješenja i uštedu vašeg vremena.
Razmislite o sljedećem scenariju: od vas se traži da razvijete mali program koji crta kvadrat. Umjesto pisanja instrukcije četiri puta zaredom, obrazac crtanja linije i okretanja olovke za 90 stepeni može se ponoviti četiri puta u petlji.
Prepoznavanje uzoraka je ključni talenat za razvoj efikasnih i efektivnih rješenja za probleme.
3. Apstrakcija
Identifikacija bitnih elemenata rješenja vrši se u trećem koraku apstrakcije.
To zahtijeva sposobnost filtriranja suvišnih dijelova problema tako da se samo koncentrišete na ključne elemente, umjesto da gledate precizne specifičnosti.
Još jedan odličan primjer je kada se bavite sportom, pokušavate da se koncentrišete na strategije koje biste trebali koristiti, a ignorišete svako zadirkivanje vaših protivnika.
Prije izrade konačnog rješenja, apstrakcija vam omogućava da uzmete u obzir sve bitne faktore, a da pritom zanemarite sve suvišne elemente.
4. Dizajn algoritma
Stvaranje detaljnog skupa uputstava korak po korak koji opisuju kako riješiti problem događa se tokom faze dizajna algoritma, posljednje faze u procesu računarskog razmišljanja.
Efikasan algoritam je onaj koji se može dati nekom drugom i slijediti bez dodatnog objašnjenja.
Svijet je pun algoritama, bez obzira da li kuhate po receptu, sastavljate plosnati namještaj, jedete u restoranu s autom ili plaćate namirnice na samoposlužnom šalteru
Otklanjanje grešaka je ključna sposobnost za savladavanje budući da je to dodatni proces uključen u kreiranje algoritma. Identifikacija i ispravljanje algoritamskih nedostataka se nazivaju otklanjanje grešaka.
Otklanjanje grešaka je prenosiva sposobnost koja se može steći kroz nastavni plan i program djelovanjem i pružanjem povratnih informacija, slično kao i druge komponente računarskog razmišljanja. Svoju okolinu možemo razumjeti uz pomoć algoritama.
zaključak
Da sumiramo, sljedeća generacija naučnici za podatke mora steći sposobnosti koje će im omogućiti da se uspješnije prilagode rastućem tržištu rada i digitalnoj ekonomiji u razvoju.
Budući naučnici podataka naći će da je kompjutersko razmišljanje koristan alat jer stalno mijenjaju svoje pozicije kako bi se prilagodili napretku tehnologije i većoj interoperabilnosti između ljudi i mašina.
Na kraju, računarsko razmišljanje je neophodno za svakoga u njihovim svakodnevnim zadacima.
Ostavite odgovor