Koska datatieteessä on kyse todellisten ongelmien ratkaisemisesta, on järkevää, että jotkin taidot ovat hyödyllisiä resursseja jatkuvasti kehittyvässä työkalusarjassa.
Jokaisen tulevan datatieteilijän tulisi keskittyä laskennalliseen ajatteluun osana koulutustaan, koska se opettaa tietojenkäsittelytieteen perustavanlaatuisia ideoita ja kuinka lähestyä monimutkaisia asioita abstraktion ja dekonstruoinnin avulla.
Laskennallinen ajattelu on keskeinen kyky digitaalisen teknologian aikakaudella, ei vain pyrkiville datatieteilijöille, vaan kaikille, jotka haluavat osallistua laskennan maailmaan.
Valmiina työmarkkinoiden evoluutioon ja työn tulevaisuuteen, jota kaikkialle leviävä automaatio muokkaa, tekoäly, ja koneoppimisen, laskennallisen ajattelun kykyjen korostaminen koulutuksen ja ammatillisen kehityksen keskeisenä osana on välttämätöntä.
Tässä artikkelissa tarkastelemme laskennallista ajattelua yksityiskohtaisesti, kattaen sen elementit, arvon ja paljon muuta.
Joten mitä on laskennallinen ajattelu?
Laskennallinen ajattelu, joka tunnetaan myös nimellä algoritminen ajattelu, on menetelmällinen tekniikka monimutkaisen ongelman ratkaisemiseksi jakamalla se pienempiin, helpompiin prosesseihin, jotka voidaan tehdä tietokoneella tai koneella.
On ratkaisevan tärkeää ratkaista ongelma siten, että tietokone voi suorittaa prosessin, koska se tarkoittaa, että vastausta voidaan soveltaa samanlaisiin ongelmiin muissa yhteyksissä.
Laskennallinen ajattelu sisältää ketterän, innovatiivisen ja joustavan asenteen omaksumisen haasteiden ja mahdollisten ratkaisujen mahdollisimman tehokkaaksi käsittelemiseksi sekä tiedon menestyksekkään käytön ja analysoinnin.
Termi "laskennallinen ajattelu" tulee tietojenkäsittelytieteilijöiden ajattelutavasta, mutta nykyään se tunnustetaan ajattelutavaksi, jota kuka tahansa voi soveltaa ratkaisemaan ongelmia henkilökohtaisessa tai työelämässään.
Siksi tavoitteena ei ole käyttää koneen kaltaista ajattelua, vaan pikemminkin luoda ongelmanratkaisustrategioita, joita tietojenkäsittelytieteilijät käyttävät yleisesti.
Laskennallinen ajattelu on tärkeä työkalu datatieteilijöille, koska sitä voidaan käyttää monenlaisiin määrällisiin ja dataintensiivisiin haasteisiin.
Tätä menetelmää voidaan käyttää ongelmien ratkaisemiseen monilla aloilla, mukaan lukien matematiikka ja tekoäly. Tämä lähestymistapa hyödyntää myös Python-ohjelmointikieltä, jota käytetään esittämään vastaus tietokoneella tilastollisen analyysin vaiheessa.
Miksi laskennallinen ajattelu on välttämätöntä?
Näitä ongelmanratkaisumenetelmiä voidaan soveltaa useisiin aiheisiin laskennallisen ajattelun avulla. Lisäksi on kykyjä, jotka laskennallinen ajattelu jakaa muiden STEM-alojen sekä taiteiden, yhteiskuntatieteiden ja humanististen tieteiden kanssa.
Laskennallinen ajattelu rohkaisee käyttämään tietokoneiden tehoa näytön ja näppäimistön ulkopuolella. Lisäksi se voisi auttaa meitä parantamaan tietojenkäsittelytieteen koulutuksen tasapuolisuutta.
Voimme kannustaa tietojenkäsittelytieteen integrointia muihin oppiaineisiin ja tuoda enemmän opiskelijoita tietotekniikan potentiaaliin keskittymällä sen ytimessä oleviin ongelmanratkaisukykyihin.
Lisäksi laskennallinen ajattelu antaa meille mahdollisuuden tutkia teknologian mahdollisuuksia ja rajoitteita sen tuotannon aikana.
Voimme arvioida, kuka kehittää teknologiaa ja miksi, ja voimme pohtia kriittisesti, miten se voi vaikuttaa yhteiskuntaan.
Laskennallisen ajattelun ydinkomponentit
1. Hajoaminen
Hajoaminen on laskennallisen ajattelun peruselementti. Jotta ongelma olisi helpompi ratkaista, tämä vaihe edellyttää sen jakamista pienempiin osiin.
Ongelma on helpompi korjata, mitä enemmän voit käsitellä sitä. Pyörän osat voidaan purkaa osiin hyödyllisenä hajoamiskäytäntönä. Polkupyörän runko, pyörät, ohjaustangot ja vaihteet voidaan ensin leikata.
Voit kuitenkin jakaa kunkin komponentin edelleen komponenttiosiinsa. Esimerkiksi tekoäly voidaan jakaa edelleen koneoppimiseen, syväoppimiseen, tietokonenäköön ja luonnollisen kielen käsittelyyn.
Tämä vaihe auttaa sinua myös rakentamaan syvempää tietoa ongelmasta tunnistamalla kaikki komponentit perusteellisesti.
2. Kuvion tunnistus
Toisessa vaiheessa, joka tunnetaan nimellä hahmontunnistus, löydetään ongelman yhteiset piirteet ja trendit.
On erittäin todennäköistä, että ne voidaan käsitellä käyttämällä samanlaisia tai toistuvia menettelyjä, jos tietyt vaikeudet ovat luonteeltaan samanlaisia – sekä nyt käsiteltävän ongelman että aikaisempien ongelmien yhteydessä.
Tämä on ratkaiseva tekijä tehokkaiden ratkaisujen kehittämisessä ja viime kädessä ajan säästämisessä.
Harkitse seuraavaa skenaariota: sinua pyydetään kehittämään pieni ohjelma, joka piirtää neliön. Sen sijaan, että kirjoitat ohjeen neljä kertaa peräkkäin, kuvio, jossa piirretään viiva ja käännetään kynää 90 astetta, voidaan toistaa neljä kertaa silmukassa.
Kuvioiden tunnistus on kriittinen kyky kehittää tehokkaita ja vaikuttavia ratkaisuja ongelmiin.
3. Abstraktio
Ratkaisun tärkeiden elementtien tunnistaminen tehdään abstraktion kolmannessa vaiheessa.
Se edellyttää kykyä suodattaa pois ongelman ylimääräiset osat, jotta voit keskittyä vain tärkeisiin elementteihin sen sijaan, että tarkastelet tarkkoja yksityiskohtia.
Toinen erinomainen esimerkki on, että kun pelaat urheilua, yrität keskittyä strategioihin, joita sinun tulisi käyttää, ja jätät huomioimatta vastustajasi kiusan.
Ennen lopullisen ratkaisun kehittämistä abstraktion avulla voit ottaa huomioon kaikki tärkeät tekijät jättäen huomiotta tarpeettomia elementtejä.
4. Algoritmien suunnittelu
Perusteellisen sarjan vaiheittaisia ohjeita, jotka kuvaavat ongelman ratkaisemista, luodaan algoritmisuunnitteluvaiheessa, laskennallisen ajattelun viimeisessä vaiheessa.
Tehokas algoritmi on sellainen, joka voidaan antaa jollekin toiselle ja jota voidaan seurata ilman lisäselvityksiä.
Maailma on täynnä algoritmeja, olitpa sitten ruoanlaittoa reseptin mukaan, huonekalujen kokoamista, syömistä läpiajoravintolassa tai päivittäistavaroiden maksamista itsepalvelutiskillä.
Virheenkorjaus on ratkaiseva kyky hallita, koska se on lisäprosessi, joka liittyy algoritmien luomiseen. Algoritmisten virheiden tunnistamista ja korjaamista kutsutaan virheenkorjaukseksi.
Vianetsintä on siirrettävissä oleva kyky, joka voidaan hankkia koko opetussuunnitelman kautta toimimalla ja antamalla palautetta, aivan kuten muutkin laskennallisen ajattelun osatekijät. Pystymme ymmärtämään ympäristöämme algoritmien avulla.
Yhteenveto
Yhteenvetona seuraava sukupolvi tietojen tutkijat on hankittava valmiudet, joiden avulla he voivat sopeutua paremmin kehittyviin työmarkkinoihin ja kehittyviin digitaalitalouteen.
Tulevat datatieteilijät pitävät laskennallista ajattelua hyödyllisenä työkaluna, koska he muuttavat jatkuvasti asemaansa mukautuakseen tekniikan kehitykseen ja ihmisten ja koneiden väliseen yhteentoimivuuteen.
Loppujen lopuksi laskennallinen ajattelu on välttämätöntä jokaiselle heidän päivittäisessä työssään.
Jätä vastaus