चूंकि डेटा विज्ञान वास्तविक मुद्दों को संबोधित करने के बारे में है, इसलिए यह समझ में आता है कि कुछ कौशल उनके लगातार विकसित होने वाले टूलसेट में उपयोगी संपत्ति हैं।
किसी भी संभावित डेटा वैज्ञानिक को अपनी शिक्षा के हिस्से के रूप में कम्प्यूटेशनल सोच पर ध्यान देना चाहिए, क्योंकि यह मौलिक कंप्यूटर विज्ञान के विचारों को सिखाता है और अमूर्त और डीकंस्ट्रक्शन के माध्यम से जटिल मुद्दों को कैसे हल किया जाए।
डिजिटल-फर्स्ट तकनीक के युग में कम्प्यूटेशनल सोच एक महत्वपूर्ण क्षमता है, न केवल इच्छुक डेटा वैज्ञानिकों के लिए, बल्कि उन सभी के लिए जो कम्प्यूटेशनल दुनिया में भाग लेना चाहते हैं।
श्रम बाजार के विकास और काम के भविष्य के लिए तैयार रहने के लिए, जिसे व्यापक स्वचालन द्वारा आकार दिया जाएगा, कृत्रिम बुद्धिमत्ता, और मशीन लर्निंग, शिक्षा और व्यावसायिक विकास के एक प्रमुख घटक के रूप में कम्प्यूटेशनल सोच क्षमताओं पर जोर देना अनिवार्य है।
इस लेख में, हम कम्प्यूटेशनल सोच के बारे में विस्तार से देखेंगे, इसके तत्वों, मूल्य और बहुत कुछ को कवर करते हुए।
तो, कम्प्यूटेशनल सोच क्या है?
कम्प्यूटेशनल सोच, जिसे एल्गोरिथम सोच के रूप में भी जाना जाता है, एक जटिल समस्या को छोटे, आसान प्रक्रियाओं में तोड़कर हल करने के लिए एक पद्धतिगत तकनीक है जिसे कंप्यूटर या मशीन द्वारा किया जा सकता है।
किसी समस्या को इस तरह से हल करना महत्वपूर्ण है कि एक कंप्यूटर प्रक्रिया को निष्पादित कर सके क्योंकि यह दर्शाता है कि उत्तर अन्य संदर्भों में समान समस्याओं पर लागू किया जा सकता है।
कम्प्यूटेशनल सोच में चुनौतियों और संभावित समाधानों के माध्यम से यथासंभव कुशलता से काम करने के साथ-साथ डेटा का सफलतापूर्वक उपयोग और विश्लेषण करने के लिए एक चुस्त, अभिनव और लचीला रवैया अपनाना शामिल है।
शब्द "कम्प्यूटेशनल सोच" कंप्यूटर वैज्ञानिकों के सोचने के तरीके से आता है, लेकिन अब इसे सोचने के तरीके के रूप में मान्यता प्राप्त है कि कोई भी अपने व्यक्तिगत या पेशेवर जीवन में मुद्दों को हल करने के लिए आवेदन कर सकता है।
इसलिए, लक्ष्य मशीन जैसी सोच का उपयोग करना नहीं है, बल्कि समस्या-समाधान रणनीतियां बनाना है जो कंप्यूटर वैज्ञानिक आमतौर पर उपयोग करते हैं।
कम्प्यूटेशनल सोच डेटा वैज्ञानिकों के लिए एक महत्वपूर्ण उपकरण है क्योंकि इसका उपयोग मात्रात्मक और डेटा-गहन चुनौतियों की एक विस्तृत श्रृंखला से निपटने के लिए किया जा सकता है।
इस पद्धति का उपयोग गणित और कृत्रिम बुद्धि सहित विभिन्न क्षेत्रों में समस्याओं को हल करने के लिए किया जा सकता है। यह दृष्टिकोण पायथन प्रोग्रामिंग भाषा का भी उपयोग करता है, जिसका उपयोग सांख्यिकीय विश्लेषण चरण के दौरान कंप्यूटर पर उत्तर का प्रतिनिधित्व करने के लिए किया जाता है।
कम्प्यूटेशनल सोच क्यों जरूरी है?
समस्या-समाधान के इन तरीकों को कम्प्यूटेशनल सोच का उपयोग करके कई विषयों पर लागू किया जा सकता है। इसके अतिरिक्त, ऐसी क्षमताएं हैं जो कम्प्यूटेशनल सोच अन्य एसटीईएम क्षेत्रों के साथ-साथ कला, सामाजिक विज्ञान और मानविकी में उपयोग किए गए लोगों के साथ साझा करती हैं।
स्क्रीन और कीबोर्ड के बाहर कंप्यूटर की शक्ति का उपयोग कम्प्यूटेशनल सोच द्वारा प्रोत्साहित किया जाता है। इसके अतिरिक्त, यह हमें कंप्यूटर विज्ञान शिक्षा में समानता में सुधार करने में मदद कर सकता है।
हम अन्य विषय क्षेत्रों के साथ कंप्यूटर विज्ञान के एकीकरण को प्रोत्साहित कर सकते हैं और इसके मूल में समस्या-समाधान क्षमताओं पर ध्यान केंद्रित करके कंप्यूटर विज्ञान की क्षमता के लिए अधिक छात्रों को पेश कर सकते हैं।
इसके अतिरिक्त, कम्प्यूटेशनल सोच हमारे लिए उत्पादन के दौरान प्रौद्योगिकी की क्षमता और बाधाओं की जांच करना संभव बनाती है।
हम आकलन कर सकते हैं कि कौन प्रौद्योगिकी विकसित कर रहा है और क्यों, और हम गंभीर रूप से विचार कर सकते हैं कि यह समाज को कैसे प्रभावित कर सकता है।
कम्प्यूटेशनल सोच के मुख्य घटक
1. अपघटन
अपघटन कम्प्यूटेशनल सोच का मूलभूत तत्व है। समस्या को हल करना आसान बनाने के लिए, इस चरण में इसे छोटे घटकों में तोड़ना आवश्यक है।
एक समस्या को ठीक करना आसान होता है जितना अधिक आप इसे विच्छेदित कर सकते हैं। एक उपयोगी अपघटन अभ्यास के रूप में बाइक के हिस्सों को अलग किया जा सकता है। एक साइकिल के फ्रेम, पहिए, हैंडलबार और गियर को शुरू में विच्छेदित किया जा सकता है।
हालाँकि, आप आगे प्रत्येक घटक को उसके घटक भागों में विभाजित कर सकते हैं। उदाहरण के लिए, आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस को आगे मशीन लर्निंग, डीप लर्निंग, कंप्यूटर विज़न और नेचुरल लैंग्वेज प्रोसेसिंग में विभाजित किया जा सकता है।
यह कदम आपको सभी घटकों की गहराई से पहचान करके समस्या का गहन ज्ञान बनाने में भी मदद करता है।
2. पैटर्न पहचान
दूसरे चरण में, पैटर्न मान्यता के रूप में जाना जाता है, समस्या की समानताएं और रुझान पाए जाते हैं।
इस बात की प्रबल संभावना है कि यदि कुछ कठिनाइयाँ प्रकृति में समान हों - दोनों समस्याओं के भीतर और पिछली समस्याओं के भीतर समान, या आवर्तक प्रक्रियाओं का उपयोग करके उन्हें संभाला जा सकता है।
प्रभावी समाधान विकसित करने और अंततः आपका समय बचाने के लिए यह एक महत्वपूर्ण तत्व है।
निम्नलिखित परिदृश्य पर विचार करें: आपसे एक छोटा प्रोग्राम विकसित करने का अनुरोध किया जाता है जो एक वर्ग बनाता है। निर्देश को लगातार चार बार लिखने के बजाय, एक रेखा खींचने और पेन को 90 डिग्री मोड़ने के पैटर्न को एक लूप में चार बार दोहराया जा सकता है।
मुद्दों के कुशल और प्रभावी समाधान विकसित करने के लिए पैटर्न पहचान एक महत्वपूर्ण प्रतिभा है।
3. अमूर्त
अमूर्तन के तीसरे चरण में विलयन के महत्वपूर्ण तत्वों की पहचान की जाती है।
यह किसी मुद्दे के अनावश्यक हिस्सों को फ़िल्टर करने की क्षमता की आवश्यकता है ताकि आप सटीक विशिष्टताओं को देखने के बजाय केवल महत्वपूर्ण तत्वों पर ध्यान केंद्रित कर सकें।
एक और उत्कृष्ट उदाहरण यह है कि जब आप खेल खेलते हैं, तो आप उन रणनीतियों पर ध्यान केंद्रित करने का प्रयास करते हैं जिनका आपको उपयोग करना चाहिए, और आप अपने विरोधियों से किसी भी चिढ़ने की उपेक्षा करते हैं।
अंतिम समाधान विकसित करने से पहले, अमूर्त आपको किसी भी अनावश्यक तत्वों की उपेक्षा करते हुए सभी महत्वपूर्ण कारकों को ध्यान में रखने में सक्षम बनाता है।
4. एल्गोरिथम डिजाइन
चरण-दर-चरण निर्देशों का एक संपूर्ण सेट का निर्माण जो बताता है कि समस्या को कैसे हल किया जाए, एल्गोरिदम डिजाइन चरण के दौरान होता है, कम्प्यूटेशनल थिंकिंग प्रक्रिया में अंतिम चरण।
एक प्रभावी एल्गोरिथ्म वह है जिसे किसी और को दिया जा सकता है और बिना किसी स्पष्टीकरण के उसका पालन किया जा सकता है।
दुनिया एल्गोरिदम से भरी हुई है, चाहे आप किसी रेसिपी से खाना बना रहे हों, फ्लैट-पैक फर्नीचर असेंबल कर रहे हों, ड्राइव-थ्रू रेस्तरां में खाना खा रहे हों, या स्वयं-सेवा काउंटर पर अपने किराने के सामान का भुगतान कर रहे हों
डिबगिंग मास्टर करने की एक महत्वपूर्ण क्षमता है क्योंकि यह एल्गोरिथम निर्माण में शामिल एक अतिरिक्त प्रक्रिया है। एल्गोरिथम त्रुटियों की पहचान और सुधार को डिबगिंग कहा जाता है।
डिबगिंग एक हस्तांतरणीय क्षमता है जिसे कम्प्यूटेशनल सोच के अन्य घटकों की तरह ही कार्य करके और प्रतिक्रिया देकर पाठ्यक्रम में हासिल किया जा सकता है। हम एल्गोरिदम की सहायता से अपने परिवेश को समझ सकते हैं।
निष्कर्ष
योग करने के लिए, की निम्नलिखित पीढ़ी डेटा वैज्ञानिकों को उन क्षमताओं को हासिल करना होगा जो उन्हें विकसित कार्य बाजार और विकासशील डिजिटल अर्थव्यवस्था में अधिक सफलतापूर्वक समायोजित करने में सक्षम बनाती हैं।
भविष्य के डेटा वैज्ञानिक कम्प्यूटेशनल सोच को एक उपयोगी उपकरण के रूप में पाएंगे क्योंकि वे प्रौद्योगिकी की उन्नति और लोगों और मशीनों के बीच अधिक अंतर-क्षमता को समायोजित करने के लिए लगातार अपनी स्थिति बदलते हैं।
अंत में, कम्प्यूटेशनल सोच सभी के लिए अपने दिन-प्रतिदिन के कार्यों में आवश्यक है।
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