Étant donné que la science des données consiste à résoudre des problèmes réels, il est logique que certaines compétences soient des atouts utiles dans leur ensemble d'outils en constante évolution.
Tout futur scientifique des données devrait se concentrer sur la pensée computationnelle dans le cadre de sa formation, car elle enseigne des idées fondamentales en informatique et comment aborder des problèmes complexes par l'abstraction et la déconstruction.
La pensée informatique est une capacité cruciale à l'ère de la technologie numérique, non seulement pour les aspirants scientifiques des données, mais pour tous ceux qui souhaitent participer au monde informatique.
Afin d'être prêt pour l'évolution du marché du travail et l'avenir du travail, qui sera façonné par l'automatisation généralisée, intelligence artificielle, et l'apprentissage automatique, il est impératif de mettre l'accent sur les capacités de réflexion informatique en tant qu'élément clé de l'éducation et du développement professionnel.
Dans cet article, nous examinerons en détail la pensée computationnelle, couvrant ses éléments, sa valeur et bien plus encore.
Alors, qu'est-ce que la pensée computationnelle ?
La pensée computationnelle, également connue sous le nom de pensée algorithmique, est une technique méthodique pour résoudre un problème complexe en le décomposant en processus plus petits et plus faciles qui peuvent être effectués par un ordinateur ou une machine.
Il est crucial de résoudre un problème de manière à ce qu'un ordinateur puisse exécuter le processus, car cela signifie que la réponse peut être appliquée à des problèmes similaires dans d'autres contextes.
La pensée computationnelle comprend l'adoption d'une attitude agile, innovante et flexible afin de relever les défis et les solutions potentielles aussi efficacement que possible, ainsi que d'utiliser et d'analyser avec succès les données.
Le terme « pensée informatique » vient de la façon dont les informaticiens pensent, mais il est maintenant reconnu comme une façon de penser que n'importe qui peut appliquer pour résoudre des problèmes dans sa vie personnelle ou professionnelle.
Par conséquent, le but n'est pas d'utiliser une pensée qui ressemble à celle d'une machine, mais plutôt de créer des stratégies de résolution de problèmes que les informaticiens utilisent couramment.
La pensée computationnelle est un outil crucial pour les scientifiques des données, car elle peut être utilisée pour relever un large éventail de défis quantitatifs et gourmands en données.
Cette méthode peut être utilisée pour résoudre des problèmes dans une variété de domaines, y compris les mathématiques et l'intelligence artificielle. Cette approche utilise également le langage de programmation Python, qui est utilisé pour représenter la réponse sur un ordinateur lors de l'étape d'analyse statistique.
Pourquoi la pensée computationnelle est-elle essentielle ?
Ces méthodes de résolution de problèmes peuvent être appliquées à une gamme de sujets en utilisant la pensée informatique. De plus, il existe des capacités que la pensée computationnelle partage avec celles utilisées dans d'autres domaines STEM ainsi que les arts, les sciences sociales et les sciences humaines.
L'utilisation de la puissance des ordinateurs en dehors de l'écran et du clavier est encouragée par la pensée computationnelle. De plus, cela pourrait nous aider à améliorer l'équité dans l'enseignement de l'informatique.
Nous pouvons encourager l'intégration de l'informatique à d'autres matières et initier davantage d'élèves au potentiel de l'informatique en mettant l'accent sur les capacités de résolution de problèmes qui en sont la base.
De plus, la pensée computationnelle nous permet d'étudier le potentiel et les contraintes de la technologie pendant sa production.
Nous pouvons évaluer qui développe la technologie et pourquoi, et nous pouvons examiner de manière critique comment cela peut affecter la société.
Composantes essentielles de la pensée computationnelle
1. Décomposition
La décomposition est l'élément fondamental de la pensée computationnelle. Afin de faciliter la résolution du problème, cette étape consiste à le décomposer en composants plus petits.
Un problème est plus facile à résoudre plus vous pouvez le disséquer. Les pièces d'un vélo peuvent être démontées en tant que pratique de décomposition utile. Le cadre, les roues, le guidon et les engrenages d'un vélo peuvent être initialement disséqués.
Vous pouvez cependant diviser davantage chaque composant en ses composants. Par exemple, l'intelligence artificielle peut être subdivisée en apprentissage automatique, apprentissage en profondeur, vision par ordinateur et traitement du langage naturel.
Cette étape vous aide également à approfondir votre connaissance du problème en identifiant tous les composants en profondeur.
2. Reconnaissance des formes
Dans la deuxième étape, connue sous le nom de reconnaissance de formes, les points communs et les tendances du problème sont trouvés.
Il y a de fortes chances qu'ils puissent être traités en utilisant des procédures similaires ou récurrentes si certaines difficultés sont de nature similaire, à la fois dans le problème actuellement traité et dans les problèmes précédents.
Il s'agit d'un élément crucial pour développer des solutions efficaces et, au final, vous faire gagner du temps.
Considérez le scénario suivant : on vous demande de développer un petit programme qui dessine un carré. Au lieu d'écrire l'instruction quatre fois de suite, le schéma consistant à tracer une ligne et à tourner le stylo à 90 degrés peut être répété quatre fois en boucle.
La reconnaissance des formes est un talent essentiel pour développer des solutions efficientes et efficaces aux problèmes.
3. L'abstraction
L'identification des éléments importants de la solution se fait à la troisième étape d'abstraction.
Cela nécessite la capacité de filtrer les parties superflues d'un problème afin que vous vous concentriez uniquement sur les éléments cruciaux, au lieu de regarder des détails précis.
Un autre excellent exemple est lorsque vous faites du sport, vous essayez de vous concentrer sur les stratégies que vous devez utiliser et vous ignorez les taquineries de vos adversaires.
Avant de développer la solution finale, l'abstraction permet de prendre en compte tous les facteurs importants tout en faisant abstraction des éléments superflus.
4. Conception d'algorithmes
La création d'un ensemble complet d'instructions étape par étape décrivant comment résoudre le problème se produit au cours de l'étape de conception d'algorithme, la dernière phase du processus de pensée computationnelle.
Un algorithme efficace est celui qui peut être donné à quelqu'un d'autre et suivi sans autre explication.
Le monde regorge d'algorithmes, que vous cuisiniez à partir d'une recette, que vous assembliez des meubles en kit, que vous mangiez dans un restaurant avec service à l'auto ou que vous payiez vos courses à un comptoir libre-service.
Le débogage est une capacité cruciale à maîtriser car il s'agit d'un processus supplémentaire impliqué dans la création d'algorithmes. L'identification et la correction des défauts algorithmiques sont appelées débogage.
Le débogage est une capacité transférable qui peut être acquise tout au long du programme en agissant et en offrant des commentaires, tout comme les autres composants de la pensée informatique. Nous pouvons comprendre notre environnement à l'aide d'algorithmes.
Conclusion
En résumé, la génération suivante de scientifiques de données doit acquérir les capacités qui lui permettront de mieux s'adapter à l'évolution du marché du travail et au développement de l'économie numérique.
Les futurs scientifiques des données trouveront que la pensée computationnelle est un outil utile car ils modifient continuellement leurs positions pour s'adapter aux progrès de la technologie et à une plus grande interopérabilité entre les personnes et les machines.
En fin de compte, la pensée informatique est essentielle pour chacun dans ses tâches quotidiennes.
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