Dado que la ciencia de datos se trata de abordar problemas reales, tiene sentido que algunas habilidades sean activos útiles en su conjunto de herramientas en constante evolución.
Cualquier posible científico de datos debe centrarse en el pensamiento computacional como parte de su educación, ya que enseña ideas fundamentales de informática y cómo abordar problemas complicados a través de la abstracción y la deconstrucción.
El pensamiento computacional es una habilidad crucial en la era de la primera tecnología digital, no solo para los aspirantes a científicos de datos, sino para todos los que quieran participar en el mundo computacional.
Para estar preparados para la evolución del mercado laboral y el futuro del trabajo, que estará determinado por la automatización generalizada, inteligencia artificial, y el aprendizaje automático, es imperativo enfatizar las habilidades de pensamiento computacional como un componente clave de la educación y el desarrollo profesional.
En este artículo, analizaremos el pensamiento computacional en detalle, cubriendo sus elementos, valor y mucho más.
Entonces, ¿qué es el pensamiento computacional?
El pensamiento computacional, también conocido como pensamiento algorítmico, es una técnica metódica para abordar un problema complejo dividiéndolo en procesos más pequeños y sencillos que puede realizar una computadora o una máquina.
Es crucial para resolver un problema de tal manera que una computadora pueda realizar el proceso, ya que significa que la respuesta se puede aplicar a problemas similares en otros contextos.
El pensamiento computacional incluye adoptar una actitud ágil, innovadora y flexible para resolver los desafíos y las posibles soluciones de la manera más eficiente posible, así como usar y analizar datos con éxito.
El término "pensamiento computacional" proviene de la forma en que piensan los informáticos, pero ahora se reconoce como una forma de pensar que cualquiera puede aplicar para resolver problemas en su vida personal o profesional.
Por lo tanto, el objetivo no es usar un pensamiento que se asemeje al de una máquina, sino más bien crear estrategias de resolución de problemas que los informáticos usan comúnmente.
El pensamiento computacional es una herramienta crucial para los científicos de datos, ya que se puede utilizar para abordar una amplia gama de desafíos cuantitativos y de uso intensivo de datos.
Este método se puede utilizar para resolver problemas en una variedad de campos, incluidas las matemáticas y la inteligencia artificial. Este enfoque también utiliza el lenguaje de programación Python, que se utiliza para representar la respuesta en una computadora durante el paso de análisis estadístico.
¿Por qué es fundamental el Pensamiento Computacional?
Estos métodos de resolución de problemas se pueden aplicar a una variedad de temas utilizando el pensamiento computacional. Además, hay habilidades que el pensamiento computacional comparte con las que se utilizan en otros campos de STEM, así como en las artes, las ciencias sociales y las humanidades.
El pensamiento computacional fomenta el uso del poder de las computadoras fuera de la pantalla y el teclado. Además, podría ayudarnos a mejorar la equidad en la educación informática.
Podemos fomentar la integración de las ciencias de la computación con otras áreas temáticas e introducir a más estudiantes al potencial de las ciencias de la computación enfocándonos en las habilidades de resolución de problemas que son su esencia.
Además, el pensamiento computacional nos permite investigar el potencial y las limitaciones de la tecnología mientras se produce.
Podemos evaluar quién está desarrollando tecnología y por qué, y podemos considerar críticamente cómo puede afectar a la sociedad.
Componentes centrales del pensamiento computacional
1. Descomposición
La descomposición es el elemento fundamental del pensamiento computacional. Para que el problema sea más fácil de resolver, esta etapa implica dividirlo en componentes más pequeños.
Un problema es más fácil de solucionar cuanto más se puede analizar. Las partes de una bicicleta se pueden desmontar como práctica útil de descomposición. El cuadro, las ruedas, el manillar y los engranajes de una bicicleta se pueden diseccionar inicialmente.
Sin embargo, puede dividir aún más cada componente en sus partes componentes. Por ejemplo, la inteligencia artificial se puede dividir en aprendizaje automático, aprendizaje profundo, visión artificial y procesamiento del lenguaje natural.
Este paso también lo ayuda a desarrollar un conocimiento más profundo del problema al identificar todos los componentes en profundidad.
2. Reconocimiento de patrones
En la segunda etapa, conocida como reconocimiento de patrones, se encuentran los aspectos comunes y las tendencias del problema.
Existe una gran probabilidad de que se puedan manejar utilizando procedimientos similares o recurrentes si ciertas dificultades son de naturaleza similar, tanto dentro del problema que se está abordando ahora como dentro de problemas anteriores.
Este es un elemento crucial para desarrollar soluciones efectivas y, en última instancia, ahorrarle tiempo.
Considere el siguiente escenario: se le pide que desarrolle un pequeño programa que dibuje un cuadrado. En lugar de escribir la instrucción cuatro veces seguidas, el patrón de dibujar una línea y girar el bolígrafo 90 grados se puede repetir cuatro veces seguidas.
El reconocimiento de patrones es un talento crítico para desarrollar soluciones eficientes y efectivas a los problemas.
3. Abstracción
La identificación de elementos importantes de la solución se realiza en el tercer paso de abstracción.
Requiere la capacidad de filtrar las partes superfluas de un problema para que solo se concentre en los elementos cruciales, en lugar de mirar los detalles precisos.
Otro excelente ejemplo es cuando practicas deportes, intentas concentrarte en las estrategias que debes usar e ignoras las burlas de tus oponentes.
Antes de desarrollar la solución final, la abstracción le permite tener en cuenta todos los factores importantes sin tener en cuenta los elementos superfluos.
4. Diseño de algoritmos
La creación de un completo conjunto de instrucciones paso a paso que describen cómo resolver el problema se produce durante la etapa de diseño de algoritmos, la última fase del proceso de pensamiento computacional.
Un algoritmo eficaz es aquel que se puede dar a otra persona y seguir sin más explicaciones.
El mundo está lleno de algoritmos, ya sea que esté cocinando a partir de una receta, ensamblando muebles de paquete plano, comiendo en un restaurante de autoservicio o pagando sus compras en un mostrador de autoservicio.
La depuración es una habilidad crucial para dominar, ya que es un proceso adicional involucrado en la creación de algoritmos. La identificación y corrección de fallas algorítmicas se conoce como depuración.
La depuración es una habilidad transferible que se puede adquirir a lo largo del plan de estudios al actuar y ofrecer retroalimentación, al igual que los otros componentes del pensamiento computacional. Podemos entender nuestro entorno con la ayuda de algoritmos.
Conclusión
En resumen, la siguiente generación de científicos de datos tiene que adquirir las habilidades que les permitan adaptarse con más éxito al mercado laboral en evolución y a la economía digital en desarrollo.
Los futuros científicos de datos encontrarán que el pensamiento computacional es una herramienta útil, ya que modifican continuamente sus posiciones para adaptarse al avance de la tecnología y una mayor interoperabilidad entre personas y máquinas.
Al final, el pensamiento computacional es fundamental para todos en sus tareas del día a día.
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