Ĉar datuma scienco temas pri traktado de realaj problemoj, havas sencon, ke iuj kapabloj estas utilaj valoraĵoj en sia konstante evoluanta ilaro.
Ajna eventuala datuma sciencisto devus koncentriĝi pri komputila pensado kiel parto de sia edukado, ĉar ĝi instruas fundamentajn komputilajn ideojn kaj kiel trakti komplikajn aferojn per abstraktado kaj dekonstruado.
Komputila pensado estas decida kapablo en la epoko de cifereca unua teknologio, ne nur por aspirantaj datumsciencistoj, sed por ĉiuj, kiuj volas partopreni en la komputila mondo.
Por esti preta por la evoluado de la labormerkato kaj la estonteco de laboro, kiu estos formita de disvastiga aŭtomatigo, artefarita inteligento, kaj maŝinlernado, estas nepre substreki komputilajn pensajn kapablojn kiel ŝlosilan komponenton de edukado kaj profesia evoluo.
En ĉi tiu artikolo, ni detale rigardos komputilan pensadon, kovrante ĝiajn elementojn, valoron kaj multe pli.
Do, kio estas Komputila pensado?
Komputila pensado, ankaŭ konata kiel algoritma pensado, estas metoda tekniko por trakti kompleksan problemon rompante ĝin en pli malgrandajn, pli facilajn procezojn kiuj povas esti faritaj per komputilo aŭ maŝino.
Estas grave solvi problemon tiel, ke komputilo povas plenumi la procezon, ĉar ĝi signifas, ke la respondo povas esti aplikita al similaj problemoj en aliaj kuntekstoj.
Komputila pensado inkluzivas adopti lertan, novigan kaj flekseblan sintenon por labori tra defioj kaj eblaj solvoj kiel eble plej efike, same kiel sukcese uzi kaj analizi datumojn.
La esprimo "komputika pensado" venas de la maniero kiel komputikistoj pensas, sed ĝi nun estas rekonita kiel pensmaniero ke iu ajn povas apliki por solvi problemojn en siaj personaj aŭ profesiaj vivoj.
Tial, la celo ne estas uzi pensadon, kiu similas tiun de maŝino, sed prefere krei problemo-solvantajn strategiojn kiujn komputikistoj ofte uzas.
Komputila pensado estas decida ilo por datumsciencistoj ĉar ĝi povas esti uzita por trakti larĝan gamon de kvantaj kaj datenintensaj defioj.
Ĉi tiu metodo povas esti uzata por solvi problemojn en diversaj kampoj, inkluzive de matematiko kaj artefarita inteligenteco. Tiu aliro ankaŭ faras uzon de la Python programlingvo, kiu estas utiligita por reprezenti la respondon sur komputilo dum la statistika analizpaŝo.
Kial Komputila Penso estas esenca?
Tiuj metodoj de solvado de problemoj povas esti aplikitaj al gamo da temoj uzante komputilan pensadon. Aldone, ekzistas kapabloj, kiujn komputa pensado kunhavas kun tiuj uzataj en aliaj STEM-kampoj same kiel la artoj, sociaj sciencoj kaj homscienco.
Utiligi la potencon de komputiloj ekster la ekrano kaj klavaro estas instigita de komputila pensado. Aldone, ĝi povus helpi nin plibonigi egalecon en komputika edukado.
Ni povas instigi la integriĝon de komputiko kun aliaj fakoj kaj prezenti pli da studentoj al la potencialo de komputiko metante fokuson sur la problemo-solvanta kapablojn kiuj estas en ĝia kerno.
Aldone, komputila pensado ebligas al ni esplori la potencialon kaj limojn de teknologio dum ĝi estas produktita.
Ni povas taksi kiu disvolvas teknologion kaj kial, kaj ni povas konsideri kritike kiel ĝi povas influi la socion.
Kernaj Komponentoj de Komputila Pensado
1. Malkomponiĝo
Malkomponiĝo estas la fundamenta elemento de komputila pensado. Por faciligi la solvon de la problemo, ĉi tiu etapo implicas dividi ĝin en pli malgrandajn komponantojn.
Problemo estas pli facile ripari ju pli vi povas dissekci ĝin. La partoj de biciklo povas esti malmuntitaj kiel utila putriĝopraktiko. La kadro, radoj, stiriloj kaj ilaroj de biciklo povas esti komence dissekcataj.
Vi tamen povus plu dividi ĉiun komponanton en ĝiajn komponentojn. Ekzemple, artefarita inteligenteco povas esti plue dividita en maŝinlernadon, profundan lernadon, komputilan vidadon kaj naturlingvan prilaboradon.
Ĉi tiu paŝo ankaŭ helpas vin konstrui pli profundan scion pri la problemo identigante ĉiujn komponantojn profunde.
2. Ŝablono-Rekono
En la dua etapo, konata kiel padronrekono, la komunaĵoj kaj tendencoj de la problemo estas trovitaj.
Estas forta verŝajneco ke ili povas esti pritraktitaj uzante similajn, aŭ ripetiĝantajn procedurojn se certaj malfacilaĵoj estas similaj en naturo - kaj ene de la problemo nun traktita kaj ene de antaŭaj problemoj.
Ĉi tio estas decida elemento por disvolvi efikajn solvojn kaj finfine ŝpari al vi tempon.
Konsideru la sekvan scenaron: vi estas petata evoluigi malgrandan programon, kiu desegnas kvadraton. Anstataŭ skribi la instrukcion kvar fojojn sinsekve, la ŝablono desegni linion kaj turni la plumon 90 gradojn povas esti ripetita kvar fojojn en buklo.
Rekono de ŝablonoj estas kritika talento por disvolvi efikajn kaj efikajn solvojn al problemoj.
3. Abstraktado
La identigo de gravaj elementoj de la solvo estas farita ĉe la tria paŝo de abstraktado.
Ĝi postulas la kapablon filtri superfluajn partojn de afero, por ke vi nur koncentriĝu pri la decidaj elementoj, male al rigardi precizajn specifaĵojn.
Alia bonega ekzemplo estas kiam vi ludas sportojn, vi provas koncentriĝi pri la strategioj, kiujn vi devus uzi, kaj vi ignoras ajnan mokadon de viaj kontraŭuloj.
Antaŭ disvolvi la finan solvon, abstraktado ebligas al vi konsideri ĉiujn gravajn faktorojn ignorante iujn ajn superfluajn elementojn.
4. Algoritma Dezajno
La kreado de ĝisfunda aro de paŝo post paŝo instrukcioj kiuj priskribas kiel solvi la problemon okazas dum la Algoritma Dezajno etapo, la lasta fazo en la Komputila Pensado.
Efika algoritmo estas tiu, kiu povas esti donita al iu alia kaj sekvita sen plia klarigo.
La mondo estas plena de algoritmoj, ĉu vi kuiras el recepto, ĉu vi kunmetas platpakajn meblojn, ĉu vi manĝas en aŭtovetura restoracio aŭ ĉu vi pagas viajn nutraĵojn ĉe memserva vendotablo.
Sencimigado estas decida kapablo majstri ĉar ĝi estas plia procezo implikita en algoritmokreado. Identigo kaj korekto de algoritmaj difektoj estas referitaj kiel senararigado.
Sencimigado estas transdonebla kapablo kiu povas esti akirita trans la instruplano per agado kaj ofertado de religoj, tre kiel la aliaj komponentoj de komputila pensado. Ni povas kompreni nian ĉirkaŭon per helpo de algoritmoj.
konkludo
Resume, la sekva generacio de datumaj sciencistoj devas akiri la kapablojn kiuj ebligos ilin pli sukcese adaptiĝi al la evoluanta labormerkato kaj evoluanta cifereca ekonomio.
Estontaj datumsciencistoj trovos komputilan pensadon kiel utila ilo ĉar ili kontinue ŝanĝas siajn poziciojn por alĝustigi la progreson de teknologio kaj pli da kunfunkciebleco inter homoj kaj maŝinoj.
En la fino, komputila pensado estas esenca por ĉiuj en siaj ĉiutagaj taskoj.
Lasi Respondon