Dado que a ciencia de datos trata de abordar problemas reais, ten sentido que algunhas habilidades sexan activos útiles no seu conxunto de ferramentas en constante evolución.
Calquera científico de datos potencial debe centrarse no pensamento computacional como parte da súa educación, xa que ensina ideas fundamentais da ciencia da computación e como abordar problemas complicados mediante a abstracción e a deconstrución.
O pensamento computacional é unha habilidade crucial na era da tecnoloxía dixital, non só para os aspirantes a científicos de datos, senón para todos os que queiran participar no mundo computacional.
Para estar preparados para a evolución do mercado laboral e o futuro do traballo, que estará conformado pola automatización xeralizada, intelixencia artificial, e aprendizaxe automática, é imperativo enfatizar as habilidades de pensamento computacional como un compoñente clave da educación e do desenvolvemento profesional.
Neste artigo, analizaremos o pensamento computacional en detalle, cubrindo os seus elementos, o seu valor e moito máis.
Entón, que é o pensamento computacional?
O pensamento computacional, tamén coñecido como pensamento algorítmico, é unha técnica metódica para abordar un problema complexo dividíndoo en procesos máis pequenos e máis sinxelos que poden ser feitos por unha computadora ou unha máquina.
É fundamental resolver un problema de forma que un ordenador poida realizar o proceso xa que significa que a resposta pode aplicarse a problemas similares noutros contextos.
O pensamento computacional inclúe adoptar unha actitude áxil, innovadora e flexible para afrontar retos e solucións potenciais da forma máis eficiente posible, así como utilizar e analizar con éxito os datos.
O termo "pensamento computacional" provén da forma en que pensan os científicos informáticos, pero agora recoñécese como unha forma de pensar que calquera pode aplicar para resolver problemas na súa vida persoal ou profesional.
Polo tanto, o obxectivo non é utilizar un pensamento que se asemella ao dunha máquina, senón crear estratexias de resolución de problemas que adoitan empregar os informáticos.
O pensamento computacional é unha ferramenta crucial para os científicos de datos, xa que se pode usar para afrontar unha ampla gama de desafíos cuantitativos e intensivos en datos.
Este método pódese usar para resolver problemas en diversos campos, incluíndo matemáticas e intelixencia artificial. Este enfoque tamén fai uso da linguaxe de programación Python, que se utiliza para representar a resposta nun ordenador durante o paso da análise estatística.
Por que é esencial o pensamento computacional?
Estes métodos de resolución de problemas pódense aplicar a unha variedade de temas utilizando o pensamento computacional. Ademais, hai habilidades que o pensamento computacional comparte coas utilizadas noutros campos STEM, así como as artes, as ciencias sociais e as humanidades.
O pensamento computacional fomenta a utilización do poder dos ordenadores fóra da pantalla e do teclado. Ademais, podería axudarnos a mellorar a equidade na educación informática.
Podemos fomentar a integración da informática con outras materias e introducir máis estudantes no potencial da informática poñendo o foco nas capacidades de resolución de problemas que están no seu núcleo.
Ademais, o pensamento computacional permítenos investigar o potencial e as limitacións da tecnoloxía mentres se produce.
Podemos avaliar quen está a desenvolver tecnoloxía e por que, e podemos considerar críticamente como pode afectar á sociedade.
Compoñentes fundamentais do pensamento computacional
1. Descomposición
A descomposición é o elemento fundamental do pensamento computacional. Para facilitar a resolución do problema, esta etapa consiste en dividilo en compoñentes máis pequenos.
Un problema é máis fácil de solucionar canto máis podes analizalo. As pezas dunha bicicleta pódense desmontar como práctica de descomposición útil. Inicialmente pódense diseccionar o cadro, as rodas, o manillar e os engrenaxes dunha bicicleta.
Non obstante, pode dividir cada compoñente nas súas partes. Por exemplo, a intelixencia artificial pódese dividir aínda máis en aprendizaxe automática, aprendizaxe profunda, visión por ordenador e procesamento da linguaxe natural.
Este paso tamén axuda a construír un coñecemento máis profundo do problema identificando todos os compoñentes en profundidade.
2. Recoñecemento de patróns
Na segunda etapa, coñecida como recoñecemento de patróns, atópanse as características comúns e as tendencias do problema.
Hai unha gran probabilidade de que se poidan manexar utilizando procedementos similares ou recorrentes se certas dificultades son de natureza semellante, tanto dentro do problema que se está a abordar como dentro de problemas anteriores.
Este é un elemento crucial para desenvolver solucións eficaces e, en última instancia, aforrarlle tempo.
Considere o seguinte escenario: solicitase que desenvolva un pequeno programa que debuxe un cadrado. En lugar de escribir a instrución catro veces seguidas, o patrón de debuxar unha liña e xirar o bolígrafo 90 graos pódese repetir catro veces nun bucle.
O recoñecemento de patróns é un talento fundamental para desenvolver solucións eficientes e eficaces aos problemas.
3. Abstracción
A identificación dos elementos importantes da solución realízase no terceiro paso da abstracción.
Requírese a capacidade de filtrar as partes superfluas dun problema para que te concentres nos elementos cruciais, en lugar de mirar detalles específicos.
Outro excelente exemplo é cando practicas deportes, intentas concentrarte nas estratexias que debes usar e ignoras calquera burla dos teus opoñentes.
Antes de desenvolver a solución final, a abstracción permítelle ter en conta todos os factores importantes sen ter en conta os elementos superfluos.
4. Deseño de algoritmos
A creación dun conxunto completo de instrucións paso a paso que describen como resolver o problema prodúcese durante a etapa de Deseño de Algoritmos, a última fase do proceso de Pensamento Computacional.
Un algoritmo eficaz é aquel que se pode dar a outra persoa e seguir sen máis explicacións.
O mundo está cheo de algoritmos, tanto se estás a cociñar a partir dunha receita, a montar mobles planos, a comer nun restaurante en coche ou a pagar a compra nun mostrador de autoservizo.
A depuración é unha habilidade crucial para dominar xa que é un proceso adicional implicado na creación de algoritmos. A identificación e corrección de fallos algorítmicos denomínase depuración.
A depuración é unha habilidade transferible que se pode adquirir ao longo do currículo actuando e ofrecendo comentarios, ao igual que os outros compoñentes do pensamento computacional. Podemos entender o noso entorno coa axuda de algoritmos.
Conclusión
En resumo, a seguinte xeración de científicos de datos ten que adquirir as habilidades que lles permitan adaptarse con máis éxito ao mercado de traballo en evolución e á economía dixital en desenvolvemento.
Os futuros científicos de datos descubrirán que o pensamento computacional é unha ferramenta útil xa que alteran continuamente as súas posicións para adaptarse ao avance da tecnoloxía e a unha maior interoperabilidade entre persoas e máquinas.
Ao final, o pensamento computacional é esencial para todos nas súas tarefas do día a día.
Deixe unha resposta