Datu-zientzia benetako arazoei aurre egitea denez, zentzuzkoa da trebetasun batzuk aktibo erabilgarriak izatea etengabe garatzen ari diren tresna multzoan.
Edozein datu-zientzilari etorkizuneko pentsamendu konputazionalean zentratu beharko litzateke bere hezkuntzaren zati gisa, oinarrizko informatikako ideiak eta abstrakzio eta deseraikuntzaren bidez gai konplikatuak nola jorratu irakasten baititu.
Pentsamendu konputazionala gaitasun erabakigarria da lehen teknologia digitalaren aroan, ez soilik datu-zientzialari nahi dutenentzat, baizik eta mundu konputazionalean parte hartu nahi duten guztientzat.
Lan-merkatuaren bilakaerarako eta lan-etorkizunerako prest egoteko, automatizazio hedatuak moldatuko dituena, adimen artifizialekoeta ikaskuntza automatikoa, ezinbestekoa da pentsamendu konputazionalaren gaitasunak azpimarratzea hezkuntzaren eta garapen profesionalaren funtsezko osagai gisa.
Artikulu honetan, pentsamendu konputazionala zehatz-mehatz aztertuko dugu, bere elementuak, balioa eta askoz gehiago estaliz.
Beraz, zer da pentsamendu konputazionala?
Pentsamendu konputazionala, pentsamendu algoritmikoa izenez ere ezaguna, arazo konplexu bati aurre egiteko teknika metodiko bat da, ordenagailu edo makina batek egin ditzakeen prozesu txikiago eta errazetan zatituz.
Funtsezkoa da arazo bat konpontzea ordenagailu batek prozesua egin dezakeen moduan, erantzuna beste testuinguru batzuetan antzeko arazoetara aplika daitekeela esan nahi baitu.
Pentsamendu konputazionalak jarrera arin, berritzaile eta malgua hartzea dakar erronkak eta balizko irtenbideak ahalik eta modu eraginkorrenean lan egiteko, baita datuak arrakastaz erabiltzea eta aztertzea ere.
"Pentsamendu konputazionala" terminoa informatikariek pentsatzeko modutik dator, baina gaur egun edonork bere bizitza pertsonal edo profesionaleko arazoak konpontzeko eska dezakeen pentsamolde gisa onartzen da.
Beraz, helburua ez da makina baten antza duen pentsamendua erabiltzea, informatikariek normalean erabiltzen dituzten arazoak konpontzeko estrategiak sortzea baizik.
Pentsamendu konputazionala funtsezko tresna da datu-zientzialarientzat, erronka kuantitatibo eta datu intentsiboei aurre egiteko erabil baitaiteke.
Metodo hau hainbat arlotako problemak ebazteko erabil daiteke, besteak beste, matematika eta adimen artifiziala. Ikuspegi honek Python programazio-lengoaia ere erabiltzen du, analisi estatistikoko urratsean erantzuna ordenagailu batean irudikatzeko erabiltzen dena.
Zergatik da ezinbestekoa Pentsamendu Konputazionala?
Problemak ebazteko metodo hauek hainbat gairi aplika daitezke pentsamendu konputazionala erabiliz. Gainera, pentsamendu konputazionalak beste STEM arlo batzuetan erabiltzen dituen gaitasunak daude, baita arteetan, gizarte zientzietan eta humanitateetan ere.
Ordenagailuen boterea pantailatik eta teklatutik kanpo erabiltzea pentsamendu konputazionalak bultzatzen du. Gainera, informatika hezkuntzan ekitatea hobetzen lagun gaitzake.
Informatika beste irakasgaiekin integratzea sustatu eta ikasle gehiago ezagutaraz ditzakegu informatikaren potentziala, oinarrian dauden arazoak konpontzeko gaitasunetan arreta jarriz.
Gainera, pentsamendu konputazionalak posible egiten digu teknologiaren potentziala eta mugak ikertzea ekoizten den bitartean.
Teknologia nor eta zergatik garatzen ari den baloratu dezakegu, eta kritikoki aztertu dezakegu nola eragin dezakeen gizartean.
Pentsamendu konputazionalaren oinarrizko osagaiak
1. Deskonposizioa
Deskonposizioa pentsamendu konputazionalaren oinarrizko elementua da. Arazoa errazago konpondu ahal izateko, etapa honek osagai txikiagotan zatitzea dakar.
Arazo bat errazago konpontzen da zenbat eta gehiago disekatu dezakezun. Bizikleta baten zatiak deskonposizio praktika baliagarri gisa desmuntatu daitezke. Bizikleta baten markoa, gurpilak, eskulekuak eta engranajeak disekatu daitezke hasieran.
Hala ere, baliteke osagai bakoitza bere osagaietan gehiago banatzea. Esate baterako, adimen artifiziala ikaskuntza automatikoan, ikaskuntza sakonean, ordenagailu bidezko ikusmenean eta hizkuntza naturalaren prozesamenduan bana daiteke.
Urrats honek arazoaren ezagutza sakonagoa eraikitzen laguntzen dizu, osagai guztiak sakon identifikatuz.
2. Ereduen aitorpena
Bigarren fasean, ereduen aitorpena bezala ezagutzen dena, arazoaren komunak eta joerak aurkitzen dira.
Litekeena da antzeko prozedurak edo errepikakorrak erabiliz kudeatu ahal izateko zailtasun batzuk antzekoak badira, bai orain konpontzen den arazoaren barruan, bai aurreko arazoen barruan.
Hau funtsezko elementua da irtenbide eraginkorrak garatzeko eta, azken finean, denbora aurrezteko.
Kontuan hartu honako eszenatoki hau: karratu bat marrazten duen programa txiki bat garatzea eskatzen zaizu. Instrukzioa lau aldiz jarraian idatzi beharrean, lerro bat marraztu eta boligrafoa 90 gradu biratzeko eredua lau aldiz errepika daiteke begizta batean.
Ereduen aitorpena talentu kritikoa da arazoei irtenbide eraginkor eta eraginkorrak garatzeko.
3. Abstrakzioa
Soluzioaren elementu garrantzitsuen identifikazioa abstrakzioaren hirugarren urratsean egiten da.
Arazo baten soberan dauden atalak iragazteko gaitasuna behar du, elementu erabakigarrietan kontzentratzeko, zehaztasun zehatzak aztertzearen aurka.
Beste adibide bikaina da kirola egiten duzunean, erabili behar dituzun estrategietan kontzentratzen saiatzen zarenean eta zure aurkarien zirikapenak alde batera uzten dituzula.
Azken irtenbidea garatu aurretik, abstrakzioak faktore garrantzitsu guztiak kontuan hartzeko aukera ematen dizu, soberan dauden elementuak alde batera utziz.
4. Algoritmoen diseinua
Arazoa nola konpondu deskribatzen duten urratsez urratseko jarraibideen multzo sakona sortzea Algoritmoen Diseinuaren fasean gertatzen da, Pentsamendu Konputazionalaren prozesuaren azken fasean.
Algoritmo eraginkorra beste norbaiti eman eta azalpen gehiagorik gabe jarraitu daitekeena da.
Mundua algoritmoz beteta dago, errezeta batetik sukaldatzen ari zaren ala ez, altzari lauak muntatzen, auto-etxeko jatetxe batean jaten edo autozerbitzuko leihatilan ordaintzen ari zaren.
Arazketa gaitasun erabakigarria da menderatzeko, algoritmoen sorreran parte hartzen duen prozesu gehigarri bat baita. Akats algoritmikoak identifikatzea eta zuzentzea arazketa deritzo.
Arazketa gaitasun transferigarria da, curriculumean zehar lor daitekeena, iritzia emanez eta jardunez, pentsamendu konputazionalaren beste osagaien antzera. Algoritmoen laguntzaz gure ingurua uler dezakegu.
Ondorioa
Laburbilduz, ondorengo belaunaldia datu zientzialariek Eboluzioan ari den lan-merkatura eta garatzen ari den ekonomia digitalera arrakasta handiagoarekin egokitzeko gaitasunak eskuratu behar ditu.
Etorkizuneko datu-zientzialariek pentsamendu konputazionala tresna erabilgarria izango dela ikusiko dute, etengabe aldatzen baitituzte posizioak, teknologiaren aurrerapenari eta pertsonen eta makinen arteko elkarreragingarritasun handiagoari egokitzeko.
Azkenean, pentsamendu konputazionala ezinbestekoa da guztiontzat eguneroko zereginetan.
Utzi erantzun bat