Karena ilmu data adalah tentang menangani masalah aktual, masuk akal bahwa beberapa keterampilan adalah aset yang berguna dalam perangkat mereka yang terus berkembang.
Setiap calon ilmuwan data harus fokus pada pemikiran komputasi sebagai bagian dari pendidikan mereka, karena ini mengajarkan ide-ide dasar ilmu komputer dan bagaimana mendekati masalah rumit melalui abstraksi dan dekonstruksi.
Pemikiran komputasional adalah kemampuan penting di era teknologi digital pertama, tidak hanya untuk calon ilmuwan data, tetapi untuk semua orang yang ingin mengambil bagian dalam dunia komputasi.
Agar siap menghadapi evolusi pasar tenaga kerja dan masa depan pekerjaan, yang akan dibentuk oleh otomatisasi yang meluas, kecerdasan buatan, dan pembelajaran mesin, sangat penting untuk menekankan kemampuan berpikir komputasional sebagai komponen kunci dari pendidikan dan pengembangan profesional.
Dalam artikel ini, kita akan melihat pemikiran komputasi secara mendetail, mencakup elemen, nilai, dan banyak lagi.
Jadi, apa itu pemikiran Komputasi?
Pemikiran komputasional, juga dikenal sebagai pemikiran algoritmik, adalah teknik metodis untuk mengatasi masalah yang kompleks dengan memecahnya menjadi proses yang lebih kecil dan lebih mudah yang dapat dilakukan oleh komputer atau mesin.
Sangat penting untuk memecahkan masalah sedemikian rupa sehingga komputer dapat melakukan proses karena itu menandakan bahwa jawabannya dapat diterapkan pada masalah serupa dalam konteks lain.
Pemikiran komputasional mencakup mengadopsi sikap gesit, inovatif, dan fleksibel untuk bekerja melalui tantangan dan solusi potensial seefisien mungkin, serta berhasil menggunakan dan menganalisis data.
Istilah "pemikiran komputasional" berasal dari cara berpikir ilmuwan komputer, tetapi sekarang dikenal sebagai cara berpikir yang dapat diterapkan siapa saja untuk memecahkan masalah dalam kehidupan pribadi atau profesional mereka.
Oleh karena itu, tujuannya bukan untuk menggunakan pemikiran yang menyerupai mesin, melainkan untuk menciptakan strategi pemecahan masalah yang biasa digunakan oleh para ilmuwan komputer.
Pemikiran komputasional adalah alat penting bagi ilmuwan data karena dapat digunakan untuk mengatasi berbagai tantangan kuantitatif dan intensif data.
Metode ini dapat digunakan untuk memecahkan masalah di berbagai bidang, termasuk matematika dan kecerdasan buatan. Pendekatan ini juga menggunakan bahasa pemrograman Python, yang digunakan untuk mewakili jawaban di komputer selama langkah analisis statistik.
Mengapa Berpikir Komputasi penting?
Metode pemecahan masalah ini dapat diterapkan pada berbagai topik menggunakan pemikiran komputasional. Selain itu, ada kemampuan yang dimiliki pemikiran komputasional dengan yang digunakan di bidang STEM lainnya serta seni, ilmu sosial, dan humaniora.
Memanfaatkan kekuatan komputer di luar layar dan keyboard didorong oleh pemikiran komputasi. Selain itu, ini dapat membantu kami meningkatkan kesetaraan dalam pendidikan ilmu komputer.
Kami dapat mendorong integrasi ilmu komputer dengan bidang studi lain dan memperkenalkan lebih banyak siswa pada potensi ilmu komputer dengan berfokus pada kemampuan pemecahan masalah yang menjadi intinya.
Selain itu, pemikiran komputasi memungkinkan kita untuk menyelidiki potensi dan kendala teknologi saat sedang diproduksi.
Kami dapat menilai siapa yang mengembangkan teknologi dan mengapa, dan kami dapat mempertimbangkan secara kritis bagaimana hal itu dapat mempengaruhi masyarakat.
Komponen Inti Pemikiran Komputasi
1. Dekomposisi
Dekomposisi adalah elemen dasar dari pemikiran komputasi. Untuk membuat masalah lebih mudah dipecahkan, tahap ini memerlukan pemecahannya menjadi komponen-komponen yang lebih kecil.
Masalah lebih mudah untuk diperbaiki semakin Anda dapat membedahnya. Bagian-bagian sepeda dapat dibongkar sebagai praktik penguraian yang berguna. Rangka, roda, setang, dan roda gigi sepeda pada awalnya dapat dibedah.
Namun, Anda dapat membagi lebih lanjut setiap komponen menjadi bagian-bagian komponennya. Misalnya, kecerdasan buatan dapat dibagi lagi menjadi pembelajaran mesin, pembelajaran mendalam, visi komputer, dan pemrosesan bahasa alami.
Langkah ini juga membantu Anda untuk membangun pengetahuan yang lebih dalam tentang masalah dengan mengidentifikasi semua komponen secara mendalam.
2. Pengenalan Pola
Pada tahap kedua, dikenal sebagai pengenalan pola, kesamaan dan tren masalah ditemukan.
Ada kemungkinan besar bahwa mereka dapat ditangani dengan menggunakan prosedur serupa, atau berulang jika kesulitan tertentu serupa sifatnya—baik dalam masalah yang sedang ditangani maupun dalam masalah sebelumnya.
Ini adalah elemen penting untuk mengembangkan solusi yang efektif dan pada akhirnya menghemat waktu Anda.
Pertimbangkan skenario berikut: Anda diminta untuk mengembangkan program kecil yang menggambar persegi. Alih-alih menuliskan instruksi empat kali berturut-turut, pola menggambar garis dan memutar pena 90 derajat dapat diulang empat kali dalam satu lingkaran.
Pengenalan pola adalah bakat penting untuk mengembangkan solusi yang efisien dan efektif untuk masalah.
3. Abstraksi
Identifikasi elemen penting dari solusi dilakukan pada langkah ketiga abstraksi.
Ini memerlukan kemampuan untuk menyaring bagian-bagian yang berlebihan dari suatu masalah sehingga Anda hanya berkonsentrasi pada elemen-elemen penting, bukan melihat secara spesifik.
Contoh bagus lainnya adalah ketika Anda bermain olahraga, Anda berusaha untuk berkonsentrasi pada strategi yang harus Anda gunakan, dan Anda mengabaikan ejekan dari lawan Anda.
Sebelum mengembangkan solusi akhir, abstraksi memungkinkan Anda untuk memperhitungkan semua faktor penting sambil mengabaikan elemen yang berlebihan.
4. Desain Algoritma
Pembuatan serangkaian instruksi langkah demi langkah menyeluruh yang menjelaskan bagaimana memecahkan masalah terjadi selama tahap Desain Algoritma, fase terakhir dalam proses Berpikir Komputasi.
Algoritma yang efektif adalah algoritma yang dapat diberikan kepada orang lain dan diikuti tanpa penjelasan lebih lanjut.
Dunia ini penuh dengan algoritme, baik Anda memasak dari resep, merakit furnitur kemasan datar, makan di restoran drive-through, atau membayar belanjaan Anda di konter swalayan
Debugging adalah kemampuan penting untuk dikuasai karena merupakan proses tambahan yang terlibat dalam pembuatan algoritma. Identifikasi dan koreksi kelemahan algoritmik disebut sebagai debugging.
Debugging adalah kemampuan yang dapat ditransfer yang dapat diperoleh di seluruh kurikulum dengan bertindak dan menawarkan umpan balik, seperti komponen lain dari pemikiran komputasi. Kita dapat memahami lingkungan kita dengan bantuan algoritma.
Kesimpulan
Singkatnya, generasi berikutnya dari ilmuwan data harus memperoleh kemampuan yang akan memungkinkan mereka untuk lebih berhasil menyesuaikan diri dengan pasar kerja yang berkembang dan ekonomi digital yang berkembang.
Ilmuwan data masa depan akan menemukan pemikiran komputasi sebagai alat yang berguna karena mereka terus-menerus mengubah posisi mereka untuk mengakomodasi kemajuan teknologi dan lebih banyak interoperabilitas antara manusia dan mesin.
Pada akhirnya, pemikiran komputasional sangat penting untuk semua orang dalam tugas sehari-hari mereka.
Tinggalkan Balasan