Com que la ciència de dades consisteix a abordar problemes reals, té sentit que algunes habilitats siguin actius útils en el seu conjunt d'eines en constant evolució.
Qualsevol científic de dades potencial s'ha de centrar en el pensament computacional com a part de la seva educació, ja que ensenya idees fonamentals de la informàtica i com abordar problemes complicats mitjançant l'abstracció i la deconstrucció.
El pensament computacional és una habilitat crucial en l'era de la tecnologia digital, no només per als aspirants a científics de dades, sinó per a tothom que vulgui participar en el món computacional.
Per tal d'estar preparat per a l'evolució del mercat laboral i el futur del treball, que es veurà modelat per l'automatització generalitzada, intel·ligència artificial, i l'aprenentatge automàtic, és imprescindible posar èmfasi en les habilitats de pensament computacional com a component clau de l'educació i el desenvolupament professional.
En aquest article, analitzarem el pensament computacional en detall, cobrint-ne els elements, el valor i molt més.
Aleshores, què és el pensament computacional?
El pensament computacional, també conegut com a pensament algorítmic, és una tècnica metòdica per abordar un problema complex dividint-lo en processos més petits i més fàcils que es poden fer mitjançant un ordinador o una màquina.
És crucial resoldre un problema de tal manera que un ordinador pugui realitzar el procés, ja que significa que la resposta es pot aplicar a problemes similars en altres contextos.
El pensament computacional inclou l'adopció d'una actitud àgil, innovadora i flexible per afrontar els reptes i les solucions potencials de la manera més eficient possible, així com utilitzar i analitzar dades amb èxit.
El terme "pensament computacional" prové de la manera com pensen els informàtics, però ara es reconeix com una forma de pensar que qualsevol pot aplicar per resoldre problemes de la seva vida personal o professional.
Per tant, l'objectiu no és fer servir un pensament que s'assembla al d'una màquina, sinó crear estratègies de resolució de problemes que utilitzen habitualment els informàtics.
El pensament computacional és una eina crucial per als científics de dades, ja que es pot utilitzar per abordar una àmplia gamma de reptes quantitatius i intensius en dades.
Aquest mètode es pot utilitzar per resoldre problemes en diversos camps, incloses les matemàtiques i la intel·ligència artificial. Aquest enfocament també fa ús del llenguatge de programació Python, que s'utilitza per representar la resposta en un ordinador durant el pas d'anàlisi estadística.
Per què és essencial el pensament computacional?
Aquests mètodes de resolució de problemes es poden aplicar a una varietat de temes mitjançant el pensament computacional. A més, hi ha habilitats que el pensament computacional comparteix amb les que s'utilitzen en altres camps STEM, així com les arts, les ciències socials i les humanitats.
El pensament computacional fomenta l'ús del poder dels ordinadors fora de la pantalla i el teclat. A més, ens podria ajudar a millorar l'equitat en l'educació en informàtica.
Podem afavorir la integració de la informàtica amb altres àrees temàtiques i introduir més estudiants al potencial de la informàtica centrant-nos en les habilitats de resolució de problemes que són el seu nucli.
A més, el pensament computacional ens permet investigar el potencial i les limitacions de la tecnologia mentre es produeix.
Podem avaluar qui està desenvolupant tecnologia i per què, i podem considerar críticament com pot afectar la societat.
Components bàsics del pensament computacional
1. Descomposició
La descomposició és l'element fonamental del pensament computacional. Per tal de facilitar la resolució del problema, aquesta etapa consisteix a dividir-lo en components més petits.
Un problema és més fàcil de solucionar com més es pot disseccionar. Les peces d'una bicicleta es poden desmuntar com a pràctica de descomposició útil. El marc, les rodes, el manillar i els engranatges d'una bicicleta es poden disseccionar inicialment.
Tanmateix, podeu dividir encara més cada component en les seves parts. Per exemple, la intel·ligència artificial es pot dividir encara més en aprenentatge automàtic, aprenentatge profund, visió per ordinador i processament del llenguatge natural.
Aquest pas també us ajuda a construir un coneixement més profund del problema identificant tots els components en profunditat.
2. Reconeixement de patrons
En la segona etapa, coneguda com a reconeixement de patrons, es troben els punts comuns i les tendències del problema.
Hi ha una gran probabilitat que es puguin gestionar mitjançant procediments similars o recurrents si determinades dificultats són de naturalesa similar, tant dins del problema que s'està abordant com dins dels problemes anteriors.
Aquest és un element crucial per desenvolupar solucions efectives i, finalment, estalviar-vos temps.
Considereu el següent escenari: se us demana que desenvolupeu un petit programa que dibuixi un quadrat. En lloc d'escriure la instrucció quatre vegades seguides, el patró de dibuixar una línia i girar el llapis 90 graus es pot repetir quatre vegades en un bucle.
El reconeixement de patrons és un talent crític per desenvolupar solucions eficients i efectives als problemes.
3. Abstracció
La identificació dels elements importants de la solució es fa en el tercer pas de l'abstracció.
Necessita la capacitat de filtrar les parts superflues d'un problema perquè només us concentreu en els elements crucials, en lloc de mirar els detalls precisos.
Un altre exemple excel·lent és quan practiqueu esport, intenteu concentrar-vos en les estratègies que hauríeu d'utilitzar i ignoreu qualsevol burla dels vostres oponents.
Abans de desenvolupar la solució final, l'abstracció us permet tenir en compte tots els factors importants sense tenir en compte els elements superflus.
4. Disseny d'algoritmes
La creació d'un conjunt exhaustiu d'instruccions pas a pas que descriuen com resoldre el problema es produeix durant l'etapa de disseny d'algoritmes, l'última fase del procés de pensament computacional.
Un algorisme eficaç és aquell que es pot donar a una altra persona i seguir-lo sense més explicacions.
El món està ple d'algoritmes, tant si estàs cuinant a partir d'una recepta, muntant mobles plans, menjant en un restaurant amb cotxe o pagant els teus queviures en un taulell d'autoservei.
La depuració és una habilitat crucial per dominar, ja que és un procés addicional implicat en la creació d'algoritmes. La identificació i correcció de defectes algorítmics s'anomena depuració.
La depuració és una habilitat transferible que es pot adquirir a través del currículum actuant i oferint retroalimentació, igual que els altres components del pensament computacional. Podem entendre el nostre entorn amb l'ajuda d'algorismes.
Conclusió
En resum, la següent generació de científics de dades ha d'adquirir les habilitats que els permetin adaptar-se amb més èxit a l'evolució del mercat laboral i al desenvolupament de l'economia digital.
Els futurs científics de dades trobaran que el pensament computacional és una eina útil, ja que alteren contínuament les seves posicions per adaptar-se a l'avenç de la tecnologia i més interoperabilitat entre persones i màquines.
Al final, el pensament computacional és essencial per a tothom en el seu dia a dia.
Deixa un comentari