Sûnt gegevenswittenskip giet oer it oanpakken fan aktuele problemen, makket it sin dat guon feardigens nuttige aktiva binne yn har konstant evoluearjende arkset.
Elke potensjele gegevenswittenskipper soe moatte rjochtsje op komputerysk tinken as ûnderdiel fan har oplieding, om't it fûnemintele ideeën foar kompjûterwittenskip leart en hoe komplisearre problemen te benaderjen troch abstraksje en dekonstruksje.
Computational tinken is in krúsjale mooglikheid yn it tiidrek fan digitale-earste technology, net allinnich foar aspirant gegevens wittenskippers, mar foar elkenien dy't wol meidwaan oan 'e computation wrâld.
Om klear te wêzen foar de evolúsje fan 'e arbeidsmerk en de takomst fan wurk, dy't sil wurde foarme troch pervasive automatisearring, keunstmjittige yntelliginsje, en masine learen, is it ymperatyf om berekkening te betinken as in wichtige komponint fan ûnderwiis en profesjonele ûntwikkeling.
Yn dit artikel sille wy berekkenje tinken yn detail besjen, de eleminten, wearde en in protte mear dekke.
Dus, wat is Computational tinken?
Computational tinken, ek wol bekend as algoritmysk tinken, is in metodyske technyk om in kompleks probleem oan te pakken troch it op te brekken yn lytsere, makliker prosessen dy't dien wurde kinne troch in kompjûter of masine.
It is krúsjaal om in probleem op sa'n manier op te lossen dat in kompjûter it proses kin útfiere, om't it oanjout dat it antwurd kin wurde tapast op ferlykbere problemen yn oare konteksten.
Computational tinken omfettet it oannimmen fan in agile, ynnovative en fleksibele hâlding om sa effisjint mooglik troch útdagings en potinsjele oplossingen te wurkjen, en ek mei súkses mei it brûken en analysearjen fan gegevens.
De term "berekkening tinken" komt fan 'e manier wêrop kompjûterwittenskippers tinke, mar it wurdt no erkend as in manier fan tinken dat elkenien kin oanfreegje om problemen op te lossen yn har persoanlik of profesjonele libben.
Dêrom is it doel net om tinken te brûken dat liket op dat fan in masine, mar leaver om probleem-oplossende strategyen te meitsjen dy't kompjûterwittenskippers gewoanlik brûke.
Komputasjoneel tinken is in krúsjaal ark foar gegevenswittenskippers, om't it kin wurde brûkt om in breed oanbod fan kwantitative en data-yntinsive útdagings oan te pakken.
Dizze metoade kin brûkt wurde om problemen op in ferskaat oan fjilden op te lossen, ynklusyf wiskunde en keunstmjittige yntelliginsje. Dizze oanpak makket ek gebrûk fan 'e Python-programmearringstaal, dy't brûkt wurdt om it antwurd op in kompjûter te fertsjintwurdigjen tidens de statistyske analysestap.
Wêrom is Computational Thinking essensjeel?
Dizze metoaden fan probleem-oplossen kinne wurde tapast op in ferskaat oan ûnderwerpen mei help fan komputerend tinken. Derneist binne d'r kapasiteiten dy't komputerend tinken dielt mei dyjingen dy't brûkt wurde yn oare STEM-fjilden lykas de keunsten, sosjale wittenskippen en geasteswittenskippen.
It brûken fan de krêft fan kompjûters bûten it skerm en toetseboerd wurdt stimulearre troch komputerend tinken. Derneist kin it ús helpe om lykweardigens te ferbetterjen yn it ûnderwiis yn kompjûterwittenskip.
Wy kinne de yntegraasje fan kompjûterwittenskip mei oare fakgebieten stimulearje en mear studinten yntrodusearje oan it potensjeel fan kompjûterwittenskip troch in fokus te setten op de probleemoplossende kapasiteiten dy't yn 'e kearn binne.
Derneist makket komputerysk tinken it ús mooglik om it potensjeel en beheiningen fan technology te ûndersykjen wylst it wurdt produsearre.
Wy kinne beoardielje wa't technology ûntwikkelet en wêrom, en wy kinne kritysk beskôgje hoe't it kin beynfloedzje de maatskippij.
Kearnkomponinten fan Computational Thinking
1. Dekomposysje
Dekomposysje is it fûnemintele elemint fan komputerend tinken. Om it probleem makliker op te lossen, omfettet dit poadium it ôfbrekke yn lytsere komponinten.
In probleem is makliker te reparearjen hoe mear jo it kinne dissecearje. De dielen fan in fyts kinne wurde demonteare as in nuttige ûntbiningpraktyk. It frame, de tsjillen, it stjoer en de gears fan in fyts kinne yn earste ynstânsje wurde dissekearre.
Jo kinne lykwols elke komponint fierder ferdiele yn syn komponinten. Bygelyks kin keunstmjittige yntelliginsje fierder wurde ferdield yn masine learen, djip learen, kompjûterfisy, en natuerlike taalferwurking.
Dizze stap helpt jo ek om djipper kennis fan it probleem op te bouwen troch alle komponinten yn djipte te identifisearjen.
2. Patroan Erkenning
Yn 'e twadde etappe, bekend as patroanherkenning, wurde de mienskiplikheden en trends fan it probleem fûn.
D'r is in sterke kâns dat se kinne wurde behannele mei ferlykbere of weromkommende prosedueres as bepaalde swierrichheden ferlykber binne fan aard - sawol binnen it probleem dat no oanpakt wurdt as binnen eardere problemen.
Dit is in krúsjaal elemint foar it ûntwikkeljen fan effektive oplossingen en úteinlik besparje jo tiid.
Beskôgje it folgjende senario: jo wurde frege om in lyts programma te ûntwikkeljen dat in fjouwerkant tekenet. Ynstee fan it skriuwen fan de ynstruksje fjouwer kear op in rige, kin it patroan fan tekenjen fan in line en draaie de pinne 90 graden fjouwer kear yn in lus werhelle wurde.
Patroanherkenning is in kritysk talint foar it ûntwikkeljen fan effisjinte en effektive oplossingen foar problemen.
3. Abstraksje
De identifikaasje fan wichtige eleminten fan 'e oplossing wurdt dien by de tredde stap fan abstraksje.
It fereasket de kapasiteit om oerstallige dielen fan in kwestje te filterjen, sadat jo gewoan konsintrearje op 'e krúsjale eleminten, yn tsjinstelling ta it sjen nei krekte spesifikaasjes.
In oar treflik foarbyld is as jo spylje sports , Jo besykje te konsintrearjen op de strategyen dy't jo moatte brûke, en jo negearje eltse pleach fan dyn tsjinstanners.
Foardat jo de definitive oplossing ûntwikkelje, kinne abstraksje jo alle wichtige faktoaren yn 'e rekken hâlde, wylst jo alle oerstallige eleminten negearje.
4. Algoritme Design
De skepping fan in yngeande set stap-foar-stap ynstruksjes dy't beskriuwe hoe't it probleem op te lossen komt foar yn 'e Algorithm Design-faze, de lêste faze yn it Computational Thinking-proses.
In effektyf algoritme is ien dat kin wurde jûn oan in oar en folge sûnder fierdere útlis.
De wrâld is fol mei algoritmen, of jo no koken fan in resept, meubilêr gearstalle, ite yn in drive-through restaurant, of betelje foar jo boadskippen by in selsbetsjinningsbalie
Debuggen is in krúsjale mooglikheid om te behearskjen, om't it in ekstra proses is belutsen by it meitsjen fan algoritmen. Identifikaasje en korreksje fan algoritmyske gebreken wurde oantsjutten as debuggen.
Debuggen is in oerdraachber fermogen dat oer it kurrikulum kin wurde oanskaft troch te hanneljen en feedback te bieden, krekt lykas de oare komponinten fan komputerend tinken. Wy kinne ús omjouwing begripe mei help fan algoritmen.
Konklúzje
Om gearfetsje, de folgjende generaasje fan data wittenskippers hat de kapasiteiten te krijen dy't har yn steat meitsje om mei súkses oan te passen oan 'e evoluearjende wurkmerk en ûntwikkeljen fan digitale ekonomy.
Takomstige gegevenswittenskippers sille komputerysk tinken fine as in nuttich ark, om't se har posysjes kontinu feroarje om de foarútgong fan technology en mear ynteroperabiliteit tusken minsken en masines te foldwaan.
Uteinlik is komputerend tinken essinsjeel foar elkenien yn har deistige taken.
Leave a Reply