Siccomu a scienza di i dati hè di affruntà i prublemi attuali, hè sensu chì alcune cumpetenze sò attivi utili in u so set di strumenti in constante evoluzione.
Qualchese scientist di dati prospective deve fucalizza nantu à u pensamentu computazionale cum'è parte di a so educazione, postu chì insegna idee fundamentali di l'informatica è cumu avvicinà i prublemi complicati attraversu l'astrazione è a decostruzione.
U pensamentu computazionale hè una capacità cruciale in l'era di a tecnulugia digitale, micca solu per l'aspiranti scientifichi di dati, ma per tutti quelli chì volenu participà à u mondu computazionale.
Per esse prontu per l'evoluzione di u mercatu di u travagliu è u futuru di u travagliu, chì serà furmatu da l'automatizazione pervasiva, ntilliggenza artificiali, è l'apprendimentu automaticu, hè imperativu di enfatizà l'abilità di pensamentu computazionale cum'è un cumpunente chjave di l'educazione è u sviluppu prufessiunale.
In questu articulu, guardemu in u pensamentu computazionale in dettu, coprendu i so elementi, u valore, è assai di più.
Allora, chì hè u pensamentu computazionale?
U pensamentu computazionale, cunnisciutu ancu u pensamentu algoritmicu, hè una tecnica metudica per affruntà un prublema cumplessu scomponindulu in prucessi più chjuchi è più faciuli chì ponu esse fatti da un urdinatore o una macchina.
Hè cruciale per risolve un prublema in modu chì un computer pò fà u prucessu postu chì significa chì a risposta pò esse applicata à prublemi simili in altri cuntesti.
U pensamentu computazionale include l'adozione di una attitudine agile, innovativa è flessibile per travaglià sfide è soluzioni potenziali in modu più efficiente pussibule, è ancu cù successu è analizà e dati.
U terminu "pensu computazionale" vene da a manera chì l'informatica pensanu, ma hè avà ricunnisciutu cum'è un modu di pensà chì qualcunu pò dumandà per risolve i prublemi in a so vita persunale o prufessiunale.
Dunque, u scopu ùn hè micca di utilizà un pensamentu chì s'assumiglia à quellu di una macchina, ma piuttostu di creà strategie per risolve i prublemi chì l'informatica usanu cumunamenti.
U pensamentu computazionale hè un strumentu cruciale per i scientifichi di dati postu chì pò esse usatu per affruntà una larga gamma di sfide quantitative è intensive di dati.
Stu metudu pò esse usatu per risolve i prublemi in una varietà di campi, cumprese a matematica è l'intelligenza artificiale. Stu approcciu faci ancu usu di u linguaghju di prugrammazione Python, chì hè utilizatu per rapprisintà a risposta in un computer durante u passu di l'analisi statistiche.
Perchè u pensamentu computazionale hè essenziale?
Questi metudi di risolve i prublemi ponu esse appiicati à una varietà di temi cù u pensamentu computazionale. Inoltre, ci sò capacità chì u pensamentu computazionale sparte cù quelli utilizati in altri campi STEM è ancu in l'arti, scienze suciali è umanistiche.
Utilizà u putere di l'urdinatori fora di u screnu è u teclatu hè incuraghjitu da u pensamentu computazionale. Inoltre, puderia aiutà à migliurà l'equità in l'educazione informatica.
Pudemu incuragisce l'integrazione di l'informatica cù altre materie è intruduce più studienti à u putenziale di l'informatica mettendu un focusu nantu à e capacità di risolve i prublemi chì sò in u so core.
Inoltre, u pensamentu computazionale permette à noi di investigà u putenziale è e limitazioni di a tecnulugia mentre hè prodotta.
Pudemu valutà quale hè chì sviluppa a tecnulugia è perchè, è pudemu cunsiderà criticamente cumu pò influenzà a sucità.
Componenti core di u pensamentu computazionale
1. Decomposizione
A descomposizione hè l'elementu fundamentu di u pensamentu computazionale. Per fà u prublema più faciule da risolve, sta tappa implica a scumparsa in cumpunenti più chjuchi.
Un prublema hè più faciule per risolve u più pudete disseccà. E parti di una bicicletta pò esse disassemblata cum'è una pratica di descomposizione utile. U quadru di una bicicletta, roti, manubri è ingranaggi ponu esse disseccati inizialmente.
Puderete, però, divide in più ogni cumpunente in e so parti cumpunenti. Per esempiu, l'intelligenza artificiale pò esse divisa in più in machine learning, deep learning, visione di l'informatica, è trasfurmazioni di lingua naturale.
Stu passu aiuta ancu à custruisce una cunniscenza più profonda di u prublema identificendu tutti i cumpunenti in prufundità.
2. Ricunniscenza Pattern
In a seconda tappa, cunnisciuta cum'è ricunniscenza di u mudellu, si trovanu i cumune è i tendenzi di u prublema.
Ci hè una forte probabilità ch'elli ponu esse trattatu utilizendu prucedure simili, o ricurrenti, se certe difficultà sò simili in natura - sia in u prublema avà trattatu sia in prublemi precedenti.
Questu hè un elementu cruciale per u sviluppu di suluzioni efficaci è in fine di risparmià u tempu.
Cunsiderate u seguente scenariu: vi hè dumandatu di sviluppà un picculu prugramma chì disegna un quadru. Invece di scrive l'istruzzioni quattru volte in una fila, u mudellu di disegnu una linea è vultà a penna 90 gradi pò esse ripetuta quattru volte in un ciclu.
A ricunniscenza di i mudelli hè un talentu criticu per sviluppà suluzioni efficaci è efficaci à i prublemi.
3. Astrazzioni
L'identificazione di elementi impurtanti di a suluzione hè fatta à u terzu passu di astrazione.
Hè necessariu a capacità di filtrà e parti superflue di un prublema in modu chì vi cuncentrate solu nantu à l'elementi cruciali, invece di fighjà specifichi precisi.
Un altru esempiu eccellente hè quandu ghjucate sport, pruvate di cuncentrazione nantu à e strategie chì duvete aduprà, è ignurate ogni burla da i vostri avversari.
Prima di sviluppà a suluzione finale, l'astrazione vi permette di piglià in contu tutti i fatturi impurtanti mentre disregarding ogni elementi superfluous.
4. Disegnu di l'algoritmu
A creazione di un inseme cumpletu di struzzioni passu per passu chì descrizanu cumu risolve u prublema si trova durante a tappa di Disegnu di l'Algoritmu, l'ultima fase in u prucessu di Pensamentu Computazionale.
Un algoritmu efficace hè quellu chì pò esse datu à un altru è seguitu senza più spiegazione.
U mondu hè chinu d'algoritmi, sia si cucini da una ricetta, assemblea mobili flat-pack, manghjendu in un ristorante drive-through, o paghendu per i vostri alimentari in un bancone self-service.
U debugging hè una capacità cruciale di maestru postu chì hè un prucessu supplementu implicatu in a creazione di l'algoritmu. L'identificazione è a correzione di i difetti algoritmichi sò chjamati debugging.
U debugging hè una capacità trasferibile chì pò esse acquistata in tuttu u curriculum agiscenu è offre feedback, cum'è l'altri cumpunenti di u pensamentu computazionale. Pudemu capisce u nostru circondu cù l'aiutu di l'algoritmi.
cunchiusioni
Per riassuntu, a seguente generazione di scientifichi di dati hà da acquistà e capacità chì li permettenu di adattà più successu à u mercatu di u travagliu in evoluzione è u sviluppu di l'ecunumia digitale.
I scientisti di dati futuri truveranu u pensamentu computazionale per esse un strumentu utile in quantu cambianu continuamente e so pusizioni per accoglie l'avanzamentu di a tecnulugia è più interoperabilità trà e persone è e macchine.
In fine, u pensamentu computazionale hè essenziale per tutti in i so compiti di u ghjornu.
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