از آنجایی که علم داده در مورد پرداختن به مسائل واقعی است، منطقی است که برخی از مهارتها داراییهای مفیدی در مجموعه ابزار دائماً در حال تکامل آنها باشند.
هر دانشمند داده آینده نگر باید بر روی تفکر محاسباتی به عنوان بخشی از آموزش خود تمرکز کند، زیرا ایده های اساسی علوم کامپیوتر و نحوه برخورد با مسائل پیچیده از طریق انتزاع و ساختارشکنی را آموزش می دهد.
تفکر محاسباتی یک توانایی حیاتی در عصر فناوری اول دیجیتال است، نه فقط برای دانشمندان مشتاق داده، بلکه برای همه کسانی که می خواهند در دنیای محاسباتی شرکت کنند.
به منظور آمادگی برای تکامل بازار کار و آینده کاری که با اتوماسیون فراگیر شکل خواهد گرفت، هوش مصنوعیو یادگیری ماشینی، تاکید بر توانایی های تفکر محاسباتی به عنوان یک جزء کلیدی آموزش و توسعه حرفه ای ضروری است.
در این مقاله، تفکر محاسباتی را با جزئیات بررسی خواهیم کرد و عناصر، ارزش و بسیاری موارد دیگر را پوشش خواهیم داد.
بنابراین، تفکر محاسباتی چیست؟
تفکر محاسباتی، همچنین به عنوان تفکر الگوریتمی شناخته می شود، یک روش روشمند برای حل یک مشکل پیچیده با تجزیه آن به فرآیندهای کوچکتر و آسان تر است که می تواند توسط یک کامپیوتر یا ماشین انجام شود.
برای حل یک مسئله به گونهای که رایانه بتواند فرآیند را انجام دهد بسیار مهم است زیرا نشان میدهد که پاسخ میتواند برای مشکلات مشابه در زمینههای دیگر نیز اعمال شود.
تفکر محاسباتی شامل اتخاذ یک نگرش چابک، نوآورانه و منعطف به منظور کار بر روی چالش ها و راه حل های بالقوه تا حد امکان کارآمد، و همچنین استفاده و تجزیه و تحلیل موفقیت آمیز داده ها است.
اصطلاح "تفکر محاسباتی" از روشی که دانشمندان علوم کامپیوتر فکر می کنند می آید، اما اکنون به عنوان روشی از تفکر شناخته شده است که هر کسی می تواند برای حل مسائل زندگی شخصی یا حرفه ای خود از آن استفاده کند.
بنابراین، هدف استفاده از تفکری شبیه به یک ماشین نیست، بلکه هدف ایجاد راهبردهای حل مسئله است که معمولاً دانشمندان رایانه از آن استفاده می کنند.
تفکر محاسباتی ابزاری حیاتی برای دانشمندان داده است زیرا می توان از آن برای مقابله با طیف گسترده ای از چالش های کمی و داده فشرده استفاده کرد.
از این روش می توان برای حل مسائل در زمینه های مختلف از جمله ریاضیات و هوش مصنوعی استفاده کرد. این رویکرد همچنین از زبان برنامه نویسی پایتون استفاده می کند که برای نمایش پاسخ در رایانه در مرحله تجزیه و تحلیل آماری استفاده می شود.
چرا تفکر محاسباتی ضروری است؟
این روش های حل مسئله را می توان با استفاده از تفکر محاسباتی در طیف وسیعی از موضوعات به کار برد. علاوه بر این، تواناییهایی وجود دارد که تفکر محاسباتی با آنهایی که در سایر زمینههای STEM و همچنین هنر، علوم اجتماعی و علوم انسانی مورد استفاده قرار میگیرند، به اشتراک میگذارد.
استفاده از قدرت کامپیوترهای خارج از صفحه نمایش و صفحه کلید توسط تفکر محاسباتی تشویق می شود. علاوه بر این، می تواند به ما در بهبود عدالت در آموزش علوم کامپیوتر کمک کند.
ما میتوانیم با تمرکز بر تواناییهای حل مسئله که در هسته آن هستند، ادغام علوم رایانه با سایر حوزههای موضوعی را تشویق کنیم و دانشجویان بیشتری را با پتانسیل علوم رایانه آشنا کنیم.
علاوه بر این، تفکر محاسباتی این امکان را برای ما فراهم می کند تا پتانسیل و محدودیت های فناوری را در حین تولید بررسی کنیم.
ما میتوانیم ارزیابی کنیم که چه کسی و چرا فناوری را توسعه میدهد، و میتوانیم به طور انتقادی در نظر بگیریم که چگونه میتواند بر جامعه تأثیر بگذارد.
مولفه های اصلی تفکر محاسباتی
1. تجزیه
تجزیه عنصر اساسی تفکر محاسباتی است. برای اینکه مشکل حل شود، این مرحله مستلزم تقسیم آن به اجزای کوچکتر است.
هر چه بیشتر بتوانید مشکل را تشریح کنید، رفع آن آسان تر است. قطعات یک دوچرخه را می توان به عنوان یک عمل تجزیه مفید جدا کرد. قاب دوچرخه، چرخها، دسته و چرخ دندهها را میتوان در ابتدا کالبدشکافی کرد.
با این حال، ممکن است هر جزء را بیشتر به اجزای آن تقسیم کنید. به عنوان مثال، هوش مصنوعی را می توان به یادگیری ماشین، یادگیری عمیق، بینایی کامپیوتری و پردازش زبان طبیعی تقسیم کرد.
این مرحله همچنین به شما کمک می کند تا با شناسایی عمیق همه اجزاء، دانش عمیق تری از مشکل ایجاد کنید.
2. تشخیص الگو
در مرحله دوم که به عنوان تشخیص الگو شناخته می شود، اشتراکات و روندهای مشکل پیدا می شود.
این احتمال قوی وجود دارد که با استفاده از روشهای مشابه یا مکرر، در صورتی که مشکلات خاصی ماهیت مشابهی داشته باشند - چه در مشکلی که اکنون به آن پرداخته میشود و چه در مشکلات قبلی، میتوان آنها را با استفاده از روشهای مشابه یا مکرر مدیریت کرد.
این یک عنصر حیاتی برای توسعه راه حل های موثر و در نهایت صرفه جویی در وقت شما است.
سناریوی زیر را در نظر بگیرید: از شما خواسته می شود یک برنامه کوچک ایجاد کنید که یک مربع ترسیم کند. به جای نوشتن دستورالعمل چهار بار پشت سر هم، الگوی خط کشیدن و چرخاندن خودکار 90 درجه را می توان چهار بار در یک حلقه تکرار کرد.
تشخیص الگو یک استعداد حیاتی برای توسعه راه حل های کارآمد و موثر برای مسائل است.
3. انتزاع
شناسایی عناصر مهم راه حل در مرحله سوم انتزاع انجام می شود.
این نیاز به ظرفیت فیلتر کردن بخشهای اضافی یک موضوع دارد، به طوری که شما فقط بر روی عناصر حیاتی تمرکز کنید، برخلاف نگاه کردن به جزئیات دقیق.
مثال عالی دیگر این است که وقتی ورزش میکنید، سعی میکنید روی استراتژیهایی که باید استفاده کنید تمرکز کنید و هر گونه تمسخر حریفان را نادیده میگیرید.
قبل از توسعه راه حل نهایی، انتزاع شما را قادر می سازد تا تمام عوامل مهم را در نظر بگیرید و در عین حال عناصر اضافی را نادیده بگیرید.
4. طراحی الگوریتم
ایجاد مجموعه ای کامل از دستورالعمل های گام به گام که نحوه حل مسئله را توضیح می دهد در مرحله طراحی الگوریتم، آخرین مرحله در فرآیند تفکر محاسباتی، رخ می دهد.
یک الگوریتم موثر الگوریتمی است که بتوان آن را به شخص دیگری داد و بدون توضیح بیشتر دنبال کرد.
دنیا پر از الگوریتمهاست، چه در حال آشپزی با دستور غذا، چیدن مبلمان با بستهبندی مسطح، غذا خوردن در رستورانی که با ماشینهای مختلف سرو میشود، یا هزینه مواد غذایی خود را در پیشخوان سلفسرویس پرداخت میکنید.
اشکال زدایی یک توانایی حیاتی برای تسلط است زیرا یک فرآیند اضافی درگیر در ایجاد الگوریتم است. شناسایی و اصلاح عیوب الگوریتمی به عنوان اشکال زدایی شناخته می شود.
اشکال زدایی یک توانایی قابل انتقال است که می توان آن را در سراسر برنامه درسی با عمل بر روی و ارائه بازخورد به دست آورد، مانند سایر اجزای تفکر محاسباتی. ما می توانیم محیط اطراف خود را با کمک الگوریتم ها درک کنیم.
نتیجه
به طور خلاصه، نسل زیر از دانشمندان داده باید توانایی هایی را کسب کند که آنها را قادر می سازد تا با موفقیت بیشتری با بازار کار در حال توسعه و اقتصاد دیجیتال در حال توسعه سازگار شوند.
دانشمندان داده آینده تفکر محاسباتی را ابزاری مفید خواهند یافت زیرا آنها به طور مداوم موقعیت خود را تغییر می دهند تا پیشرفت فناوری و قابلیت همکاری بیشتر بین افراد و ماشین ها را تطبیق دهند.
در پایان، تفکر محاسباتی برای همه در کارهای روزمره ضروری است.
پاسخ دهید