Քանի որ տվյալների գիտությունը վերաբերում է ակտուալ խնդիրներին, իմաստ ունի, որ որոշ հմտություններ օգտակար ակտիվներ են իրենց անընդհատ զարգացող գործիքների հավաքածուում:
Ցանկացած ապագա տվյալների գիտնական պետք է կենտրոնանա հաշվողական մտածողության վրա՝ որպես իր կրթության մաս, քանի որ այն սովորեցնում է համակարգչային գիտության հիմնարար գաղափարներ և ինչպես մոտենալ բարդ խնդիրներին վերացականության և դեկոնստրուկցիայի միջոցով:
Հաշվողական մտածողությունը կարևոր կարողություն է թվային առաջին տեխնոլոգիայի դարաշրջանում, ոչ միայն տվյալների ձգտող գիտնականների, այլ բոլորի համար, ովքեր ցանկանում են մասնակցել հաշվողական աշխարհում:
Աշխատաշուկայի էվոլյուցիային և աշխատանքի ապագային պատրաստ լինելու համար, որը կձևավորվի համատարած ավտոմատացման միջոցով, Արհեստական բանականությունև մեքենայական ուսուցումը, հրամայական է ընդգծել հաշվողական մտածողության կարողությունները՝ որպես կրթության և մասնագիտական զարգացման հիմնական բաղադրիչ:
Այս հոդվածում մենք մանրամասնորեն կանդրադառնանք հաշվողական մտածողությանը՝ ընդգրկելով դրա տարրերը, արժեքը և շատ ավելին:
Այսպիսով, ի՞նչ է հաշվողական մտածողությունը:
Հաշվողական մտածողությունը, որը նաև հայտնի է որպես ալգորիթմական մտածողություն, բարդ խնդրի լուծման մեթոդական տեխնիկա է՝ այն բաժանելով ավելի փոքր, հեշտ գործընթացների, որոնք կարող են իրականացվել համակարգչի կամ մեքենայի միջոցով:
Խնդիրն այնպես լուծելու համար կարևոր է, որ համակարգիչը կարողանա իրականացնել գործընթացը, քանի որ դա նշանակում է, որ պատասխանը կարող է կիրառվել այլ համատեքստերում նմանատիպ խնդիրների համար:
Հաշվողական մտածողությունը ներառում է արագաշարժ, նորարար և ճկուն վերաբերմունք՝ մարտահրավերների և հնարավոր լուծումների միջոցով հնարավորինս արդյունավետ աշխատելու, ինչպես նաև տվյալների հաջող օգտագործումն ու վերլուծությունը:
«Հաշվարկային մտածողություն» տերմինը գալիս է համակարգչային գիտնականների մտածելակերպից, սակայն այն այժմ ճանաչվել է որպես մտածելակերպ, որը յուրաքանչյուր ոք կարող է կիրառել իր անձնական կամ մասնագիտական կյանքի հարցերը լուծելու համար:
Հետևաբար, նպատակն է օգտագործել ոչ թե մեքենայի մտածողությունը, այլ ավելի շուտ ստեղծել խնդիրների լուծման ռազմավարություններ, որոնք սովորաբար օգտագործում են համակարգչային գիտնականները:
Հաշվողական մտածողությունը կարևոր գործիք է տվյալների գիտնականների համար, քանի որ այն կարող է օգտագործվել քանակական և տվյալների ինտենսիվ մարտահրավերների լայն շրջանակ լուծելու համար:
Այս մեթոդը կարող է օգտագործվել տարբեր ոլորտներում խնդիրներ լուծելու համար, այդ թվում՝ մաթեմատիկայի և արհեստական բանականության: Այս մոտեցումը նաև օգտագործում է Python ծրագրավորման լեզուն, որն օգտագործվում է վիճակագրական վերլուծության փուլում պատասխանը համակարգչում ներկայացնելու համար:
Ինչու՞ է կարևոր հաշվողական մտածողությունը:
Խնդիրների լուծման այս մեթոդները կարող են կիրառվել մի շարք թեմաներում՝ օգտագործելով հաշվողական մտածողությունը: Բացի այդ, կան կարողություններ, որոնք հաշվողական մտածողությունը կիսում է նրանց հետ, որոնք օգտագործվում են այլ STEM ոլորտներում, ինչպես նաև արվեստում, սոցիալական գիտություններում և հումանիտար գիտություններում:
Էկրանից և ստեղնաշարից դուրս համակարգիչների հզորության օգտագործումը խրախուսվում է հաշվողական մտածողության միջոցով: Բացի այդ, այն կարող է օգնել մեզ բարելավել համակարգչային գիտության կրթության ոլորտում արդարությունը:
Մենք կարող ենք խրախուսել համակարգչային գիտության ինտեգրումը այլ առարկայական ոլորտների հետ և ավելի շատ ուսանողների ծանոթացնել համակարգչային գիտության ներուժին` կենտրոնանալով խնդիրների լուծման կարողությունների վրա, որոնք դրա հիմքում են:
Բացի այդ, հաշվողական մտածողությունը մեզ հնարավորություն է տալիս ուսումնասիրել տեխնոլոգիայի ներուժն ու սահմանափակումները, մինչ այն արտադրվում է:
Մենք կարող ենք գնահատել, թե ով և ինչու է զարգացնում տեխնոլոգիան, և կարող ենք քննադատաբար դիտարկել, թե ինչպես կարող է դա ազդել հասարակության վրա:
Հաշվողական մտածողության հիմնական բաղադրիչները
1. Քայքայումը
Քայքայումը հաշվողական մտածողության հիմնարար տարրն է: Խնդիրն ավելի հեշտ լուծելու համար այս փուլը ենթադրում է այն ավելի փոքր բաղադրիչների բաժանել:
Խնդիրն ավելի հեշտ է շտկել, որքան ավելի շատ կարողանաք այն մասնատել: Հեծանիվների մասերը կարող են ապամոնտաժվել՝ որպես քայքայման օգտակար պրակտիկա: Հեծանիվի շրջանակը, անիվները, ղեկը և հանդերձանքները կարող են ի սկզբանե մասնատվել:
Այնուամենայնիվ, դուք կարող եք հետագայում բաժանել յուրաքանչյուր բաղադրիչ իր բաղադրիչ մասերի: Օրինակ, արհեստական ինտելեկտը կարող է հետագայում բաժանվել մեքենայական ուսուցման, խորը ուսուցման, համակարգչային տեսողության և բնական լեզվի մշակման:
Այս քայլը նաև օգնում է ձեզ ավելի խորը գիտելիքներ ձեռք բերել խնդրի վերաբերյալ՝ խորությամբ բացահայտելով բոլոր բաղադրիչները:
2. Կաղապարների ճանաչում
Երկրորդ փուլում, որը հայտնի է որպես օրինաչափությունների ճանաչում, հայտնաբերվում են խնդրի ընդհանրությունները և միտումները:
Մեծ հավանականություն կա, որ դրանք կարող են կարգավորվել՝ օգտագործելով նմանատիպ կամ կրկնվող ընթացակարգեր, եթե որոշակի դժվարություններ բնույթով նման են՝ ինչպես այժմ լուծվող, այնպես էլ նախկին խնդիրների շրջանակներում:
Սա կարևոր տարր է արդյունավետ լուծումներ մշակելու և, ի վերջո, ձեր ժամանակը խնայելու համար:
Մտածեք հետևյալ սցենարը. ձեզնից խնդրում են մշակել մի փոքրիկ ծրագիր, որը գծում է քառակուսի: Հրահանգը չորս անգամ անընդմեջ գրելու փոխարեն, գիծ քաշելու և գրիչը 90 աստիճանով պտտելու օրինակը կարելի է չորս անգամ կրկնել օղակով:
Կաղապարների ճանաչումը կարևոր տաղանդ է խնդիրների արդյունավետ և արդյունավետ լուծումներ մշակելու համար:
3. Աբստրակցիա
Լուծման կարևոր տարրերի նույնականացումը կատարվում է աբստրակցիայի երրորդ քայլում:
Դա պահանջում է խնդրի ավելորդ մասերը զտելու կարողություն, որպեսզի դուք պարզապես կենտրոնանաք կարևորագույն տարրերի վրա, ի տարբերություն ճշգրիտ առանձնահատկությունների:
Մեկ այլ հիանալի օրինակ այն է, երբ դուք սպորտով եք զբաղվում, փորձում եք կենտրոնանալ այն ռազմավարությունների վրա, որոնք դուք պետք է օգտագործեք և անտեսում եք ձեր հակառակորդների ցանկացած ծաղրում:
Նախքան վերջնական լուծումը մշակելը, աբստրակցիան հնարավորություն է տալիս հաշվի առնել բոլոր կարևոր գործոնները՝ անտեսելով ավելորդ տարրերը:
4. Ալգորիթմի ձևավորում
Քայլ առ քայլ հրահանգների ամբողջական փաթեթի ստեղծումը, որը նկարագրում է, թե ինչպես լուծել խնդիրը, տեղի է ունենում Ալգորիթմի նախագծման փուլում՝ Հաշվողական մտածողության գործընթացի վերջին փուլը:
Արդյունավետ ալգորիթմն այն ալգորիթմն է, որը կարող է տրվել մեկ ուրիշին և հետևել առանց լրացուցիչ բացատրությունների:
Աշխարհը լի է ալգորիթմներով՝ անկախ նրանից՝ ճաշ պատրաստում եք բաղադրատոմսով, հավաքում եք հարթ փաթեթով կահույք, ուտում եք ռեստորանում, կամ վճարում եք ձեր մթերքների համար ինքնասպասարկման վաճառասեղանից։
Վրիպազերծումը տիրապետելու կարևոր կարողություն է, քանի որ այն լրացուցիչ գործընթաց է, որը ներգրավված է ալգորիթմի ստեղծման մեջ: Ալգորիթմական թերությունների հայտնաբերումը և ուղղումը կոչվում են վրիպազերծում:
Վրիպազերծումը փոխանցելի կարողություն է, որը կարելի է ձեռք բերել ուսումնական ծրագրի ողջ ընթացքում՝ գործելով և առաջարկելով հետադարձ կապ, ինչպես հաշվողական մտածողության մյուս բաղադրիչները: Մենք կարող ենք հասկանալ մեր շրջապատը ալգորիթմների օգնությամբ:
Եզրափակում
Ամփոփելով, հաջորդ սերունդը տվյալների գիտնականներ պետք է ձեռք բերի այն կարողությունները, որոնք թույլ կտան նրանց ավելի հաջողությամբ հարմարվել զարգացող աշխատանքային շուկային և զարգացող թվային տնտեսությանը:
Ապագա տվյալների գիտնականները կհամարեն, որ հաշվողական մտածողությունը օգտակար գործիք է, քանի որ նրանք անընդհատ փոխում են իրենց դիրքերը՝ հարմարեցնելու տեխնոլոգիայի առաջխաղացմանը և մարդկանց և մեքենաների միջև փոխգործունակությանը:
Ի վերջո, հաշվողական մտածողությունը կարևոր է յուրաքանչյուրի համար առօրյա առաջադրանքների մեջ:
Թողնել գրառում