Δεδομένου ότι η επιστήμη δεδομένων αφορά την αντιμετώπιση πραγματικών ζητημάτων, είναι λογικό ορισμένες δεξιότητες να είναι χρήσιμα στοιχεία στο συνεχώς εξελισσόμενο σύνολο εργαλείων τους.
Κάθε υποψήφιος επιστήμονας δεδομένων θα πρέπει να επικεντρωθεί στην υπολογιστική σκέψη ως μέρος της εκπαίδευσής του, καθώς διδάσκει θεμελιώδεις ιδέες της επιστήμης των υπολογιστών και πώς να προσεγγίζεις περίπλοκα ζητήματα μέσω αφαίρεσης και αποδόμησης.
Η υπολογιστική σκέψη είναι μια κρίσιμη ικανότητα στην εποχή της ψηφιακής τεχνολογίας, όχι μόνο για τους επίδοξους επιστήμονες δεδομένων, αλλά για όλους όσους θέλουν να συμμετάσχουν στον υπολογιστικό κόσμο.
Προκειμένου να είμαστε έτοιμοι για την εξέλιξη της αγοράς εργασίας και το μέλλον της εργασίας, που θα διαμορφωθεί από την διάχυτη αυτοματοποίηση, τεχνητή νοημοσύνηκαι η μηχανική μάθηση, είναι επιτακτική ανάγκη να δοθεί έμφαση στις ικανότητες υπολογιστικής σκέψης ως βασικό συστατικό της εκπαίδευσης και της επαγγελματικής ανάπτυξης.
Σε αυτό το άρθρο, θα εξετάσουμε λεπτομερώς την υπολογιστική σκέψη, καλύπτοντας τα στοιχεία, την αξία και πολλά άλλα.
Λοιπόν, τι είναι η Υπολογιστική σκέψη;
Η υπολογιστική σκέψη, γνωστή και ως αλγοριθμική σκέψη, είναι μια μεθοδική τεχνική για την αντιμετώπιση ενός σύνθετου προβλήματος, αναλύοντάς το σε μικρότερες, ευκολότερες διαδικασίες που μπορούν να γίνουν από έναν υπολογιστή ή μηχανή.
Είναι ζωτικής σημασίας για την επίλυση ενός προβλήματος με τέτοιο τρόπο ώστε ένας υπολογιστής να μπορεί να εκτελέσει τη διαδικασία, καθώς σημαίνει ότι η απάντηση μπορεί να εφαρμοστεί σε παρόμοια προβλήματα σε άλλα περιβάλλοντα.
Η υπολογιστική σκέψη περιλαμβάνει την υιοθέτηση μιας ευέλικτης, καινοτόμου και ευέλικτης στάσης προκειμένου να αντιμετωπίσουμε τις προκλήσεις και τις πιθανές λύσεις όσο το δυνατόν πιο αποτελεσματικά, καθώς και να χρησιμοποιήσουμε και να αναλύσουμε με επιτυχία δεδομένα.
Ο όρος «υπολογιστική σκέψη» προέρχεται από τον τρόπο που σκέφτονται οι επιστήμονες υπολογιστών, αλλά πλέον αναγνωρίζεται ως ένας τρόπος σκέψης που μπορεί να εφαρμόσει ο καθένας για να λύσει ζητήματα στην προσωπική ή επαγγελματική του ζωή.
Επομένως, ο στόχος δεν είναι να χρησιμοποιηθεί η σκέψη που μοιάζει με αυτή μιας μηχανής, αλλά μάλλον να δημιουργηθούν στρατηγικές επίλυσης προβλημάτων που χρησιμοποιούν συνήθως οι επιστήμονες υπολογιστών.
Η υπολογιστική σκέψη είναι ένα κρίσιμο εργαλείο για τους επιστήμονες δεδομένων, καθώς μπορεί να χρησιμοποιηθεί για την αντιμετώπιση ενός ευρέος φάσματος ποσοτικών και εντατικών προκλήσεων δεδομένων.
Αυτή η μέθοδος μπορεί να χρησιμοποιηθεί για την επίλυση προβλημάτων σε διάφορους τομείς, συμπεριλαμβανομένων των μαθηματικών και της τεχνητής νοημοσύνης. Αυτή η προσέγγιση χρησιμοποιεί επίσης τη γλώσσα προγραμματισμού Python, η οποία χρησιμοποιείται για να αναπαραστήσει την απάντηση σε έναν υπολογιστή κατά το στάδιο της στατιστικής ανάλυσης.
Γιατί είναι απαραίτητη η Υπολογιστική Σκέψη;
Αυτές οι μέθοδοι επίλυσης προβλημάτων μπορούν να εφαρμοστούν σε μια σειρά θεμάτων χρησιμοποιώντας υπολογιστική σκέψη. Επιπλέον, υπάρχουν ικανότητες που μοιράζεται η υπολογιστική σκέψη με εκείνες που χρησιμοποιούνται σε άλλους τομείς STEM καθώς και στις τέχνες, τις κοινωνικές και ανθρωπιστικές επιστήμες.
Η χρήση της δύναμης των υπολογιστών έξω από την οθόνη και το πληκτρολόγιο ενθαρρύνεται από την υπολογιστική σκέψη. Επιπλέον, θα μπορούσε να μας βοηθήσει να βελτιώσουμε την ισότητα στην εκπαίδευση στην επιστήμη των υπολογιστών.
Μπορούμε να ενθαρρύνουμε την ενσωμάτωση της επιστήμης των υπολογιστών με άλλες θεματικές ενότητες και να εισαγάγουμε περισσότερους μαθητές στις δυνατότητες της επιστήμης των υπολογιστών δίνοντας έμφαση στις ικανότητες επίλυσης προβλημάτων που βρίσκονται στον πυρήνα της.
Επιπλέον, η υπολογιστική σκέψη μας δίνει τη δυνατότητα να διερευνήσουμε τις δυνατότητες και τους περιορισμούς της τεχνολογίας ενώ παράγεται.
Μπορούμε να αξιολογήσουμε ποιος αναπτύσσει την τεχνολογία και γιατί, και μπορούμε να εξετάσουμε κριτικά πώς μπορεί να επηρεάσει την κοινωνία.
Βασικά συστατικά της Υπολογιστικής Σκέψης
1. Αποσύνθεση
Η αποσύνθεση είναι το θεμελιώδες στοιχείο της υπολογιστικής σκέψης. Προκειμένου να διευκολυνθεί η επίλυση του προβλήματος, αυτό το στάδιο συνεπάγεται τη διάσπασή του σε μικρότερα στοιχεία.
Ένα πρόβλημα διορθώνεται ευκολότερα όσο περισσότερο μπορείτε να το αναλύσετε. Τα μέρη ενός ποδηλάτου μπορούν να αποσυναρμολογηθούν ως μια χρήσιμη πρακτική αποσύνθεσης. Το πλαίσιο, οι τροχοί, το τιμόνι και τα γρανάζια ενός ποδηλάτου μπορούν αρχικά να τεμαχιστούν.
Μπορείτε, ωστόσο, να διαιρέσετε περαιτέρω κάθε στοιχείο στα συστατικά μέρη του. Για παράδειγμα, η τεχνητή νοημοσύνη μπορεί να χωριστεί περαιτέρω σε μηχανική μάθηση, βαθιά μάθηση, όραση υπολογιστή και επεξεργασία φυσικής γλώσσας.
Αυτό το βήμα σάς βοηθά επίσης να αποκτήσετε βαθύτερη γνώση του προβλήματος, προσδιορίζοντας όλα τα στοιχεία σε βάθος.
2. Αναγνώριση προτύπων
Στο δεύτερο στάδιο, γνωστό ως αναγνώριση προτύπων, εντοπίζονται τα κοινά σημεία και οι τάσεις του προβλήματος.
Υπάρχει μεγάλη πιθανότητα να μπορούν να αντιμετωπιστούν χρησιμοποιώντας παρόμοιες ή επαναλαμβανόμενες διαδικασίες εάν ορισμένες δυσκολίες είναι παρόμοιας φύσης—τόσο στο πλαίσιο του προβλήματος που αντιμετωπίζεται τώρα όσο και στα προηγούμενα προβλήματα.
Αυτό είναι ένα κρίσιμο στοιχείο για την ανάπτυξη αποτελεσματικών λύσεων και τελικά την εξοικονόμηση χρόνου.
Εξετάστε το ακόλουθο σενάριο: σας ζητείται να αναπτύξετε ένα μικρό πρόγραμμα που σχεδιάζει ένα τετράγωνο. Αντί να γράψετε την οδηγία τέσσερις φορές στη σειρά, το σχέδιο του σχεδίου μιας γραμμής και της περιστροφής του στυλό κατά 90 μοίρες μπορεί να επαναληφθεί τέσσερις φορές σε έναν βρόχο.
Η αναγνώριση προτύπων είναι ένα κρίσιμο ταλέντο για την ανάπτυξη αποτελεσματικών και αποτελεσματικών λύσεων σε ζητήματα.
3. Αφαίρεση
Ο εντοπισμός σημαντικών στοιχείων της λύσης γίνεται στο τρίτο βήμα της αφαίρεσης.
Απαιτεί την ικανότητα να φιλτράρετε τα περιττά μέρη ενός ζητήματος, έτσι ώστε να επικεντρώνεστε μόνο στα κρίσιμα στοιχεία, σε αντίθεση με την εξέταση ακριβών ιδιαιτεροτήτων.
Ένα άλλο εξαιρετικό παράδειγμα είναι όταν παίζετε αθλήματα, προσπαθείτε να συγκεντρωθείτε στις στρατηγικές που πρέπει να χρησιμοποιήσετε και αγνοείτε τυχόν πειράγματα από τους αντιπάλους σας.
Πριν από την ανάπτυξη της τελικής λύσης, η αφαίρεση σάς δίνει τη δυνατότητα να λάβετε υπόψη όλους τους σημαντικούς παράγοντες, ενώ αγνοείτε τυχόν περιττά στοιχεία.
4. Σχεδιασμός Αλγορίθμων
Η δημιουργία ενός λεπτομερούς συνόλου οδηγιών βήμα προς βήμα που περιγράφουν τον τρόπο επίλυσης του προβλήματος πραγματοποιείται κατά το στάδιο Σχεδίασης Αλγορίθμων, την τελευταία φάση της διαδικασίας Υπολογιστικής Σκέψης.
Ένας αποτελεσματικός αλγόριθμος είναι αυτός που μπορεί να δοθεί σε κάποιον άλλο και να ακολουθηθεί χωρίς περαιτέρω εξήγηση.
Ο κόσμος είναι γεμάτος αλγόριθμους, είτε μαγειρεύετε από μια συνταγή, είτε συναρμολογείτε έπιπλα επίπεδης συσκευασίας, είτε τρώτε σε ένα εστιατόριο είτε πληρώνετε για τα παντοπωλεία σας σε έναν πάγκο αυτοεξυπηρέτησης
Ο εντοπισμός σφαλμάτων είναι μια κρίσιμη ικανότητα για έλεγχο, καθώς είναι μια πρόσθετη διαδικασία που εμπλέκεται στη δημιουργία αλγορίθμων. Ο εντοπισμός και η διόρθωση αλγοριθμικών ελαττωμάτων αναφέρονται ως αποσφαλμάτωση.
Ο εντοπισμός σφαλμάτων είναι μια μεταβιβάσιμη ικανότητα που μπορεί να αποκτηθεί σε όλο το πρόγραμμα σπουδών ενεργώντας και παρέχοντας ανατροφοδότηση, όπως και τα άλλα στοιχεία της υπολογιστικής σκέψης. Μπορούμε να κατανοήσουμε το περιβάλλον μας με τη βοήθεια αλγορίθμων.
Συμπέρασμα
Συνοψίζοντας, η επόμενη γενιά του οι επιστήμονες δεδομένων πρέπει να αποκτήσει τις ικανότητες που θα τους επιτρέψουν να προσαρμοστούν με μεγαλύτερη επιτυχία στην εξελισσόμενη αγορά εργασίας και στην αναπτυσσόμενη ψηφιακή οικονομία.
Οι μελλοντικοί επιστήμονες δεδομένων θα βρουν ότι η υπολογιστική σκέψη είναι ένα χρήσιμο εργαλείο καθώς αλλάζουν συνεχώς τις θέσεις τους για να εξυπηρετήσουν την πρόοδο της τεχνολογίας και την περισσότερη διαλειτουργικότητα μεταξύ ανθρώπων και μηχανών.
Τελικά, η υπολογιστική σκέψη είναι απαραίτητη για όλους στις καθημερινές τους εργασίες.
Αφήστε μια απάντηση