Budući da se znanost o podacima bavi rješavanjem stvarnih problema, logično je da su neke vještine korisna sredstva u njihovom skupu alata koji se stalno razvija.
Svaki budući podatkovni znanstvenik trebao bi se usredotočiti na računalno razmišljanje kao dio svog obrazovanja, budući da podučava temeljne ideje računalne znanosti i kako pristupiti kompliciranim problemima kroz apstrakciju i dekonstrukciju.
Računalno razmišljanje ključna je sposobnost u doba digitalne tehnologije, ne samo za ambiciozne podatkovne znanstvenike, već i za sve koji žele sudjelovati u svijetu računalstva.
Kako bismo bili spremni za evoluciju tržišta rada i budućnost rada koju će oblikovati sveopća automatizacija, umjetna inteligencija, i strojno učenje, imperativ je naglasiti sposobnosti računalnog razmišljanja kao ključnu komponentu obrazovanja i profesionalnog razvoja.
U ovom ćemo članku detaljno razmotriti računalno razmišljanje, pokrivajući njegove elemente, vrijednost i još mnogo toga.
Dakle, što je računalno razmišljanje?
Računalno razmišljanje, također poznato kao algoritamsko razmišljanje, metodička je tehnika za rješavanje složenog problema njegovim rastavljanjem na manje, lakše procese koje može izvesti računalo ili stroj.
Presudno je za rješavanje problema na takav način da računalo može izvršiti proces jer to znači da se odgovor može primijeniti na slične probleme u drugim kontekstima.
Računalno razmišljanje uključuje usvajanje agilnog, inovativnog i fleksibilnog stava kako bi se izazovi i potencijalna rješenja rješavali što je moguće učinkovitije, kao i uspješno korištenje i analiza podataka.
Izraz "računalno razmišljanje" dolazi iz načina razmišljanja računalnih znanstvenika, ali sada je prepoznat kao način razmišljanja koji svatko može primijeniti za rješavanje problema u svom osobnom ili profesionalnom životu.
Stoga cilj nije koristiti razmišljanje koje nalikuje strojnom, već stvoriti strategije rješavanja problema koje informatičari obično koriste.
Računalno razmišljanje ključan je alat za podatkovne znanstvenike jer se može koristiti za rješavanje širokog spektra kvantitativnih i podatkovno intenzivnih izazova.
Ova se metoda može koristiti za rješavanje problema u raznim područjima, uključujući matematiku i umjetnu inteligenciju. Ovaj pristup također koristi programski jezik Python, koji se koristi za predstavljanje odgovora na računalu tijekom koraka statističke analize.
Zašto je računalno razmišljanje bitno?
Ove metode rješavanja problema mogu se primijeniti na niz tema korištenjem računalnog razmišljanja. Osim toga, postoje sposobnosti koje računalno razmišljanje dijeli s onima koje se koriste u drugim STEM poljima, kao i u umjetnosti, društvenim i humanističkim znanostima.
Računalno razmišljanje potiče korištenje moći računala izvan zaslona i tipkovnice. Osim toga, to bi nam moglo pomoći da poboljšamo jednakost u obrazovanju informatike.
Možemo potaknuti integraciju računalne znanosti s drugim predmetnim područjima i upoznati više učenika s potencijalom računalne znanosti stavljajući fokus na sposobnosti rješavanja problema koje su u njezinoj srži.
Osim toga, računalno razmišljanje omogućuje nam da istražimo potencijal i ograničenja tehnologije dok se proizvodi.
Možemo procijeniti tko i zašto razvija tehnologiju i možemo kritički razmotriti kako ona može utjecati na društvo.
Osnovne komponente računalnog razmišljanja
1. Razgradnja
Dekompozicija je temeljni element računalnog razmišljanja. Kako bi se problem lakše riješio, ova faza podrazumijeva njegovo rastavljanje na manje komponente.
Problem je lakše riješiti što ga više možete secirati. Dijelovi bicikla mogu se rastaviti kao korisna praksa razgradnje. Okvir bicikla, kotači, upravljač i zupčanici mogu se inicijalno rastaviti.
Međutim, svaku komponentu možete dodatno podijeliti na sastavne dijelove. Na primjer, umjetna inteligencija može se dalje podijeliti na strojno učenje, duboko učenje, računalni vid i obradu prirodnog jezika.
Ovaj vam korak također pomaže da izgradite dublje znanje o problemu dubinskim identificiranjem svih komponenti.
2. Prepoznavanje uzorka
U drugoj fazi, poznatoj kao prepoznavanje uzoraka, pronalaze se zajedničke karakteristike i trendovi problema.
Postoji velika vjerojatnost da se s njima može postupati korištenjem sličnih ili ponavljajućih postupaka ako su određene poteškoće slične prirode—i unutar problema koji se sada rješava i unutar prethodnih problema.
Ovo je ključan element za razvoj učinkovitih rješenja i u konačnici za uštedu vašeg vremena.
Razmotrite sljedeći scenarij: od vas se traži da razvijete mali program koji crta kvadrat. Umjesto ispisivanja upute četiri puta za redom, uzorak povlačenja crte i okretanja olovke za 90 stupnjeva može se ponoviti četiri puta u petlji.
Prepoznavanje uzoraka ključan je talent za razvoj učinkovitih i učinkovitih rješenja problema.
3. Apstrakcija
Identifikacija važnih elemenata rješenja vrši se u trećem koraku apstrakcije.
To zahtijeva sposobnost filtriranja suvišnih dijelova problema tako da se koncentrirate samo na ključne elemente, umjesto da gledate na precizne pojedinosti.
Još jedan izvrstan primjer je kada se bavite sportom, pokušavate se koncentrirati na strategije koje biste trebali koristiti i ignorirate svako zadirkivanje protivnika.
Prije razvoja konačnog rješenja, apstrakcija vam omogućuje da uzmete u obzir sve bitne čimbenike, a zanemarite sve suvišne elemente.
4. Dizajn algoritma
Stvaranje temeljitog skupa uputa korak po korak koje opisuju kako riješiti problem događa se tijekom faze dizajna algoritma, posljednje faze u procesu računalnog razmišljanja.
Učinkovit algoritam je onaj koji se može dati nekom drugom i slijediti ga bez daljnjeg objašnjenja.
Svijet je pun algoritama, bilo da kuhate prema receptu, sastavljate namještaj, jedete u restoranu koji se nalazi u autu ili plaćate svoje namirnice na samoposlužnom pultu
Otklanjanje pogrešaka ključna je sposobnost koju treba svladati jer je to dodatni proces uključen u stvaranje algoritma. Identifikacija i ispravljanje algoritamskih nedostataka naziva se ispravljanje pogrešaka.
Otklanjanje pogrešaka je prenosiva sposobnost koja se može steći kroz nastavni plan i program djelovanjem i davanjem povratnih informacija, slično ostalim komponentama računalnog razmišljanja. Uz pomoć algoritama možemo razumjeti našu okolinu.
Zaključak
Ukratko, sljedeća generacija znanstvenici podataka mora steći sposobnosti koje će im omogućiti uspješniju prilagodbu rastućem tržištu rada i razvoju digitalne ekonomije.
Budući znanstvenici koji se bave podacima shvatit će da je računalno razmišljanje koristan alat jer neprestano mijenjaju svoje pozicije kako bi se prilagodili napretku tehnologije i većoj interoperabilnosti između ljudi i strojeva.
Na kraju, računalno razmišljanje neophodno je za sve u njihovim svakodnevnim zadacima.
Ostavi odgovor