Poiché la scienza dei dati riguarda l'affrontare problemi reali, è logico che alcune competenze siano risorse utili nel loro set di strumenti in continua evoluzione.
Qualsiasi potenziale scienziato dei dati dovrebbe concentrarsi sul pensiero computazionale come parte della propria formazione, poiché insegna idee fondamentali sull'informatica e come affrontare problemi complicati attraverso l'astrazione e la decostruzione.
Il pensiero computazionale è un'abilità cruciale nell'era della prima tecnologia digitale, non solo per gli aspiranti data scientist, ma per tutti coloro che vogliono prendere parte al mondo computazionale.
Per essere pronti all'evoluzione del mercato del lavoro e al futuro del lavoro, che sarà plasmato dall'automazione pervasiva, intelligenza artificialee l'apprendimento automatico, è fondamentale enfatizzare le capacità di pensiero computazionale come una componente chiave dell'istruzione e dello sviluppo professionale.
In questo articolo, esamineremo in dettaglio il pensiero computazionale, coprendone gli elementi, il valore e molto altro.
Allora, cos'è il pensiero computazionale?
Il pensiero computazionale, noto anche come pensiero algoritmico, è una tecnica metodica per affrontare un problema complesso scomponendolo in processi più piccoli e più semplici che possono essere eseguiti da un computer o da una macchina.
È fondamentale per risolvere un problema in modo tale che un computer possa eseguire il processo poiché significa che la risposta può essere applicata a problemi simili in altri contesti.
Il pensiero computazionale include l'adozione di un atteggiamento agile, innovativo e flessibile per affrontare le sfide e le potenziali soluzioni nel modo più efficiente possibile, nonché utilizzare e analizzare con successo i dati.
Il termine "pensiero computazionale" deriva dal modo in cui pensano gli informatici, ma ora è riconosciuto come un modo di pensare che chiunque può applicare per risolvere problemi nella propria vita personale o professionale.
Pertanto, l'obiettivo non è usare un pensiero che assomigli a quello di una macchina, ma piuttosto creare strategie di risoluzione dei problemi che gli informatici usano comunemente.
Il pensiero computazionale è uno strumento cruciale per i data scientist poiché può essere utilizzato per affrontare un'ampia gamma di sfide quantitative e ad alta intensità di dati.
Questo metodo può essere utilizzato per risolvere problemi in una varietà di campi, tra cui matematica e intelligenza artificiale. Questo approccio utilizza anche il linguaggio di programmazione Python, che viene utilizzato per rappresentare la risposta su un computer durante la fase di analisi statistica.
Perché il pensiero computazionale è essenziale?
Questi metodi di risoluzione dei problemi possono essere applicati a una vasta gamma di argomenti utilizzando il pensiero computazionale. Inoltre, ci sono abilità che il pensiero computazionale condivide con quelle utilizzate in altri campi STEM, nonché nelle arti, nelle scienze sociali e nelle discipline umanistiche.
L'utilizzo della potenza dei computer al di fuori dello schermo e della tastiera è incoraggiato dal pensiero computazionale. Inoltre, potrebbe aiutarci a migliorare l'equità nell'educazione informatica.
Possiamo incoraggiare l'integrazione dell'informatica con altre aree disciplinari e introdurre più studenti al potenziale dell'informatica concentrandoci sulle capacità di risoluzione dei problemi che sono alla base.
Inoltre, il pensiero computazionale ci consente di studiare il potenziale e i vincoli della tecnologia mentre viene prodotta.
Possiamo valutare chi sta sviluppando la tecnologia e perché, e possiamo considerare in modo critico come può influenzare la società.
Componenti fondamentali del pensiero computazionale
1. Decomposizione
La decomposizione è l'elemento fondamentale del pensiero computazionale. Per rendere il problema più facile da risolvere, questa fase prevede la scomposizione in componenti più piccoli.
Un problema è più facile da risolvere più puoi sezionarlo. Le parti di una bicicletta possono essere smontate come utile pratica di scomposizione. Inizialmente è possibile sezionare il telaio, le ruote, il manubrio e gli ingranaggi di una bicicletta.
Tuttavia, potresti dividere ulteriormente ogni componente nelle sue parti componenti. Ad esempio, l'intelligenza artificiale può essere ulteriormente suddivisa in machine learning, deep learning, visione artificiale ed elaborazione del linguaggio naturale.
Questo passaggio ti aiuta anche a costruire una conoscenza più approfondita del problema identificando in modo approfondito tutti i componenti.
2. Riconoscimento del modello
Nella seconda fase, nota come riconoscimento del modello, si trovano i punti in comune e le tendenze del problema.
C'è una forte probabilità che possano essere gestiti utilizzando procedure simili o ricorrenti se alcune difficoltà sono di natura simile, sia all'interno del problema attualmente affrontato che all'interno di problemi precedenti.
Questo è un elemento cruciale per lo sviluppo di soluzioni efficaci e, in definitiva, per farti risparmiare tempo.
Considera il seguente scenario: ti viene richiesto di sviluppare un piccolo programma che disegna un quadrato. Invece di scrivere le istruzioni quattro volte di seguito, lo schema di tracciare una linea e girare la penna di 90 gradi può essere ripetuto quattro volte in un ciclo.
Il riconoscimento dei modelli è un talento fondamentale per lo sviluppo di soluzioni efficienti ed efficaci ai problemi.
3. Astrazione
L'identificazione degli elementi importanti della soluzione avviene nella terza fase dell'astrazione.
Richiede la capacità di filtrare le parti superflue di un problema in modo da concentrarti solo sugli elementi cruciali, invece di guardare a dettagli precisi.
Un altro eccellente esempio è quando pratichi sport, cerchi di concentrarti sulle strategie che dovresti usare e ignori qualsiasi presa in giro dei tuoi avversari.
Prima di sviluppare la soluzione finale, l'astrazione consente di prendere in considerazione tutti i fattori importanti ignorando gli elementi superflui.
4. Progettazione di algoritmi
La creazione di una serie completa di istruzioni passo dopo passo che descrivono come risolvere il problema avviene durante la fase di progettazione dell'algoritmo, l'ultima fase del processo di pensiero computazionale.
Un algoritmo efficace è quello che può essere dato a qualcun altro e seguito senza ulteriori spiegazioni.
Il mondo è pieno di algoritmi, che tu stia cucinando partendo da una ricetta, assemblando mobili da imballaggio piatto, mangiando in un ristorante drive-through o pagando la spesa in un banco self-service
Il debug è un'abilità cruciale da padroneggiare poiché è un processo aggiuntivo coinvolto nella creazione di algoritmi. L'identificazione e la correzione dei difetti algoritmici sono dette debugging.
Il debug è un'abilità trasferibile che può essere acquisita attraverso il curriculum agendo e offrendo feedback, proprio come le altre componenti del pensiero computazionale. Possiamo capire ciò che ci circonda con l'aiuto di algoritmi.
Conclusione
Per riassumere, la generazione successiva di data scientist deve acquisire le capacità che consentiranno loro di adattarsi con maggiore successo all'evoluzione del mercato del lavoro e allo sviluppo dell'economia digitale.
I futuri data scientist troveranno il pensiero computazionale uno strumento utile poiché modificano continuamente le loro posizioni per accogliere il progresso della tecnologia e una maggiore interoperabilità tra persone e macchine.
Alla fine, il pensiero computazionale è essenziale per tutti nelle loro attività quotidiane.
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