ડેટા સાયન્સ વાસ્તવિક મુદ્દાઓને સંબોધવા વિશે હોવાથી, તે અર્થમાં છે કે કેટલીક કુશળતા તેમના સતત-વિકસતા ટૂલસેટમાં ઉપયોગી સંપત્તિ છે.
કોઈપણ સંભવિત ડેટા વૈજ્ઞાનિકે તેમના શિક્ષણના ભાગ રૂપે કોમ્પ્યુટેશનલ વિચારસરણી પર ધ્યાન કેન્દ્રિત કરવું જોઈએ, કારણ કે તે મૂળભૂત કોમ્પ્યુટર વિજ્ઞાનના વિચારો અને એબ્સ્ટ્રેક્શન અને ડીકન્સ્ટ્રક્શન દ્વારા જટિલ મુદ્દાઓને કેવી રીતે સંપર્ક કરવો તે શીખવે છે.
માત્ર મહત્વાકાંક્ષી ડેટા વૈજ્ઞાનિકો માટે જ નહીં, પરંતુ કોમ્પ્યુટેશનલ વિશ્વમાં ભાગ લેવા માગતા દરેક વ્યક્તિ માટે ડિજિટલ-ફર્સ્ટ ટેક્નોલોજીના યુગમાં કોમ્પ્યુટેશનલ થિંકિંગ એ એક નિર્ણાયક ક્ષમતા છે.
શ્રમ બજારના ઉત્ક્રાંતિ અને કામના ભાવિ માટે તૈયાર રહેવા માટે, જે વ્યાપક ઓટોમેશન દ્વારા આકાર પામશે, કૃત્રિમ બુદ્ધિ, અને મશીન લર્નિંગ, શિક્ષણ અને વ્યાવસાયિક વિકાસના મુખ્ય ઘટક તરીકે કોમ્પ્યુટેશનલ વિચાર ક્ષમતાઓ પર ભાર મૂકવો હિતાવહ છે.
આ લેખમાં, અમે કોમ્પ્યુટેશનલ વિચારસરણીને વિગતવાર ધ્યાનમાં લઈશું, તેના ઘટકો, મૂલ્ય અને ઘણું બધું આવરી લઈશું.
તો, કોમ્પ્યુટેશનલ વિચાર શું છે?
કોમ્પ્યુટેશનલ થિંકિંગ, જેને અલ્ગોરિધમિક થિંકિંગ તરીકે પણ ઓળખવામાં આવે છે, તે એક જટિલ સમસ્યાને નાની, સરળ પ્રક્રિયાઓમાં વિભાજીત કરીને તેને ઉકેલવા માટેની પદ્ધતિસરની તકનીક છે જે કમ્પ્યુટર અથવા મશીન દ્વારા કરી શકાય છે.
કોમ્પ્યુટર પ્રક્રિયા કરી શકે તે રીતે સમસ્યાને ઉકેલવા માટે તે નિર્ણાયક છે કારણ કે તે સૂચવે છે કે જવાબ અન્ય સંદર્ભોમાં સમાન સમસ્યાઓ પર લાગુ કરી શકાય છે.
કોમ્પ્યુટેશનલ વિચારસરણીમાં પડકારો અને સંભવિત ઉકેલોમાંથી શક્ય તેટલી અસરકારક રીતે કાર્ય કરવા તેમજ ડેટાનો સફળતાપૂર્વક ઉપયોગ અને વિશ્લેષણ કરવા માટે ચપળ, નવીન અને લવચીક વલણ અપનાવવાનો સમાવેશ થાય છે.
"કમ્પ્યુટેશનલ થિંકિંગ" શબ્દ કોમ્પ્યુટર વૈજ્ઞાનિકો જે રીતે વિચારે છે તેના પરથી આવ્યો છે, પરંતુ તે હવે વિચારવાની રીત તરીકે ઓળખાય છે કે કોઈપણ વ્યક્તિ તેમના અંગત અથવા વ્યાવસાયિક જીવનમાં સમસ્યાઓ ઉકેલવા માટે અરજી કરી શકે છે.
તેથી, ધ્યેય એ વિચારનો ઉપયોગ કરવાનો નથી કે જે મશીનની જેમ દેખાય છે, પરંતુ કોમ્પ્યુટર વૈજ્ઞાનિકો સામાન્ય રીતે ઉપયોગ કરે છે તે સમસ્યાનું નિરાકરણ વ્યૂહરચના બનાવવાનું છે.
ડેટા વૈજ્ઞાનિકો માટે કોમ્પ્યુટેશનલ વિચારસરણી એ એક નિર્ણાયક સાધન છે કારણ કે તેનો ઉપયોગ વિશાળ શ્રેણીના જથ્થાત્મક અને ડેટા-સઘન પડકારોનો સામનો કરવા માટે થઈ શકે છે.
આ પદ્ધતિનો ઉપયોગ ગણિત અને કૃત્રિમ બુદ્ધિ સહિત વિવિધ ક્ષેત્રોમાં સમસ્યાઓ ઉકેલવા માટે થઈ શકે છે. આ અભિગમ પાયથોન પ્રોગ્રામિંગ ભાષાનો પણ ઉપયોગ કરે છે, જેનો ઉપયોગ આંકડાકીય વિશ્લેષણના પગલા દરમિયાન કમ્પ્યુટર પર જવાબ રજૂ કરવા માટે થાય છે.
કોમ્પ્યુટેશનલ થિંકીંગ શા માટે જરૂરી છે?
સમસ્યાનું નિરાકરણ કરવાની આ પદ્ધતિઓ કોમ્પ્યુટેશનલ વિચારસરણીનો ઉપયોગ કરીને વિષયોની શ્રેણીમાં લાગુ કરી શકાય છે. વધુમાં, એવી ક્ષમતાઓ છે કે જે અન્ય STEM ક્ષેત્રો તેમજ કલા, સામાજિક વિજ્ઞાન અને માનવતામાં ઉપયોગમાં લેવાતા લોકો સાથે કોમ્પ્યુટેશનલ વિચારસરણી શેર કરે છે.
સ્ક્રીન અને કીબોર્ડની બહાર કમ્પ્યુટર્સની શક્તિનો ઉપયોગ કોમ્પ્યુટેશનલ વિચારસરણી દ્વારા પ્રોત્સાહિત કરવામાં આવે છે. વધુમાં, તે અમને કોમ્પ્યુટર વિજ્ઞાન શિક્ષણમાં ઈક્વિટી સુધારવામાં મદદ કરી શકે છે.
અમે કોમ્પ્યુટર વિજ્ઞાનના અન્ય વિષય ક્ષેત્રો સાથે એકીકરણને પ્રોત્સાહિત કરી શકીએ છીએ અને તેના મૂળમાં રહેલી સમસ્યા-નિરાકરણ ક્ષમતાઓ પર ધ્યાન કેન્દ્રિત કરીને કમ્પ્યુટર વિજ્ઞાનની સંભવિતતા સાથે વધુ વિદ્યાર્થીઓનો પરિચય કરાવી શકીએ છીએ.
વધુમાં, કોમ્પ્યુટેશનલ થિંકીંગ ટેક્નોલોજીનું ઉત્પાદન કરતી વખતે તેની સંભવિત અને અવરોધોની તપાસ કરવાનું શક્ય બનાવે છે.
અમે મૂલ્યાંકન કરી શકીએ છીએ કે કોણ ટેક્નોલોજી વિકસાવી રહ્યું છે અને શા માટે, અને અમે તે સમાજને કેવી રીતે અસર કરી શકે છે તેના પર વિવેચનાત્મક રીતે વિચાર કરી શકીએ છીએ.
કોમ્પ્યુટેશનલ થિંકીંગના મુખ્ય ઘટકો
1. વિઘટન
વિઘટન એ કોમ્પ્યુટેશનલ વિચારસરણીનું પાયાનું તત્વ છે. સમસ્યાનું નિરાકરણ સરળ બનાવવા માટે, આ તબક્કામાં તેને નાના ઘટકોમાં વિભાજીત કરવામાં આવે છે.
સમસ્યાનું તમે જેટલું વધુ વિચ્છેદન કરી શકો છો તેને ઠીક કરવું વધુ સરળ છે. ઉપયોગી વિઘટન પ્રથા તરીકે બાઇકના ભાગોને ડિસએસેમ્બલ કરી શકાય છે. સાયકલની ફ્રેમ, વ્હીલ્સ, હેન્ડલબાર અને ગિયર્સ શરૂઆતમાં વિચ્છેદ કરી શકાય છે.
જો કે, તમે દરેક ઘટકને તેના ઘટક ભાગોમાં વિભાજિત કરી શકો છો. દાખલા તરીકે, કૃત્રિમ બુદ્ધિમત્તાને આગળ મશીન લર્નિંગ, ડીપ લર્નિંગ, કમ્પ્યુટર વિઝન અને નેચરલ લેંગ્વેજ પ્રોસેસિંગમાં વિભાજિત કરી શકાય છે.
આ પગલું તમને તમામ ઘટકોને ઊંડાણપૂર્વક ઓળખીને સમસ્યાનું ઊંડું જ્ઞાન બનાવવામાં પણ મદદ કરે છે.
2. પેટર્ન ઓળખ
બીજા તબક્કામાં, જે પેટર્ન ઓળખ તરીકે ઓળખાય છે, સમસ્યાની સમાનતા અને વલણો જોવા મળે છે.
એવી પ્રબળ સંભાવના છે કે જો અમુક મુશ્કેલીઓ પ્રકૃતિમાં સમાન હોય તો તેને સમાન અથવા વારંવારની પ્રક્રિયાઓનો ઉપયોગ કરીને નિયંત્રિત કરી શકાય છે - બંને સમસ્યા હવે સંબોધવામાં આવી રહી છે અને અગાઉની સમસ્યાઓમાં.
અસરકારક ઉકેલો વિકસાવવા અને આખરે તમારો સમય બચાવવા માટે આ એક નિર્ણાયક તત્વ છે.
નીચેના દૃશ્યને ધ્યાનમાં લો: તમને એક નાનો પ્રોગ્રામ વિકસાવવાની વિનંતી કરવામાં આવે છે જે ચોરસ દોરે છે. સૂચનાને સળંગ ચાર વખત લખવાને બદલે, રેખા દોરવાની અને પેનને 90 ડિગ્રી ફેરવવાની પેટર્નને લૂપમાં ચાર વખત પુનરાવર્તિત કરી શકાય છે.
પેટર્નની ઓળખ એ સમસ્યાઓના કાર્યક્ષમ અને અસરકારક ઉકેલો વિકસાવવા માટે એક મહત્વપૂર્ણ પ્રતિભા છે.
3. એબ્સ્ટ્રેક્શન
સોલ્યુશનના મહત્વપૂર્ણ તત્વોની ઓળખ એબ્સ્ટ્રેક્શનના ત્રીજા પગલા પર કરવામાં આવે છે.
તે મુદ્દાના અનાવશ્યક ભાગોને ફિલ્ટર કરવાની ક્ષમતાને જરૂરી બનાવે છે જેથી તમે ચોક્કસ વિશિષ્ટતાઓને જોવાની વિરુદ્ધમાં માત્ર નિર્ણાયક તત્વો પર ધ્યાન કેન્દ્રિત કરી શકો.
બીજું ઉત્તમ ઉદાહરણ એ છે કે જ્યારે તમે રમત રમો છો, ત્યારે તમે જે વ્યૂહરચનાઓનો ઉપયોગ કરવો જોઈએ તેના પર ધ્યાન કેન્દ્રિત કરવાનો પ્રયાસ કરો છો, અને તમે તમારા વિરોધીઓની કોઈપણ ચીડને અવગણો છો.
અંતિમ ઉકેલ વિકસાવતા પહેલા, અમૂર્તતા તમને કોઈપણ અનાવશ્યક તત્વોની અવગણના કરતી વખતે તમામ મહત્વપૂર્ણ પરિબળોને ધ્યાનમાં લેવા સક્ષમ બનાવે છે.
4. અલ્ગોરિધમ ડિઝાઇન
પગલું-દર-પગલાં સૂચનોના સંપૂર્ણ સેટની રચના કે જે વર્ણવે છે કે સમસ્યાનું નિરાકરણ કેવી રીતે કરવું તે એલ્ગોરિધમ ડિઝાઇન સ્ટેજ દરમિયાન થાય છે, જે કોમ્પ્યુટેશનલ થિંકિંગ પ્રક્રિયાનો છેલ્લો તબક્કો છે.
અસરકારક અલ્ગોરિધમ એ છે જે કોઈ બીજાને આપી શકાય અને વધુ સમજૂતી વિના અનુસરી શકાય.
દુનિયા એલ્ગોરિધમ્સથી ભરેલી છે, પછી ભલે તમે રેસીપીમાંથી રસોઇ કરી રહ્યાં હોવ, ફ્લેટ-પેક ફર્નિચર એસેમ્બલ કરી રહ્યાં હોવ, ડ્રાઇવ-થ્રુ રેસ્ટોરન્ટમાં ખાતા હોવ અથવા સેલ્ફ-સર્વિસ કાઉન્ટર પર તમારા કરિયાણા માટે ચૂકવણી કરો
ડીબગીંગ એ નિપુણતા મેળવવાની નિર્ણાયક ક્ષમતા છે કારણ કે તે અલ્ગોરિધમ બનાવટમાં સામેલ વધારાની પ્રક્રિયા છે. અલ્ગોરિધમિક ભૂલોની ઓળખ અને સુધારણાને ડીબગીંગ તરીકે ઓળખવામાં આવે છે.
ડીબગીંગ એ એક ટ્રાન્સફરેબલ ક્ષમતા છે જે કોમ્પ્યુટેશનલ થિંકિંગના અન્ય ઘટકોની જેમ જ કાર્ય કરીને અને પ્રતિસાદ આપીને સમગ્ર અભ્યાસક્રમમાં મેળવી શકાય છે. એલ્ગોરિધમ્સની મદદથી આપણે આપણી આસપાસના વાતાવરણને સમજી શકીએ છીએ.
ઉપસંહાર
સારાંશ માટે, નીચેની પેઢી માહિતી વૈજ્ .ાનિકો તેમને એવી ક્ષમતાઓ પ્રાપ્ત કરવી પડશે જે તેમને વિકસતા વર્ક માર્કેટ અને વિકાસશીલ ડિજિટલ અર્થતંત્રમાં વધુ સફળતાપૂર્વક સમાયોજિત કરવામાં સક્ષમ બનાવશે.
ભવિષ્યના ડેટા વૈજ્ઞાનિકોને કોમ્પ્યુટેશનલ થિંકિંગ એક ઉપયોગી સાધન તરીકે જોવા મળશે કારણ કે તેઓ ટેક્નોલોજીની પ્રગતિ અને લોકો અને મશીનો વચ્ચે વધુ આંતરસંચાલનક્ષમતાને સમાવવા માટે તેમની સ્થિતિને સતત બદલતા રહે છે.
અંતે, દરેક વ્યક્તિ માટે તેમના રોજિંદા કાર્યોમાં કોમ્પ્યુટેશનલ વિચાર જરૂરી છે.
એક જવાબ છોડો