データ サイエンスは実際の問題に対処するためのものであるため、一定のスキルが常に進化するツールセットの有用な資産であることは理にかなっています。
データ サイエンティストを志望する人は、教育の一環として計算論的思考に焦点を当てる必要があります。これは、基本的なコンピューター サイエンスのアイデアと、抽象化と脱構築を通じて複雑な問題にアプローチする方法を教えてくれるからです。
コンピューテーショナル シンキングは、意欲的なデータ サイエンティストだけでなく、コンピューティングの世界に参加したいすべての人にとって、デジタル ファースト テクノロジーの時代に不可欠な能力です。
労働市場の進化と、自動化の普及によって形成される仕事の未来に備えるために、 人工知能、および機械学習では、教育と専門能力開発の重要な要素として計算思考能力を強調することが不可欠です。
この記事では、コンピューテーショナル シンキングを詳細に調べ、その要素、値などをカバーします。
では、計算的思考とは何でしょう?
計算的思考は、アルゴリズム的思考としても知られ、複雑な問題をコンピューターまたは機械で実行できる、より小さくて簡単なプロセスに分解することで、複雑な問題に対処する方法論的手法です。
コンピューターがプロセスを実行できるように問題を解決することが重要です。これは、答えが他のコンテキストで同様の問題に適用できることを意味するためです。
コンピューテーショナル シンキングには、アジャイルで革新的かつ柔軟な姿勢を採用して、課題と潜在的なソリューションを可能な限り効率的に処理し、データをうまく使用して分析することが含まれます。
「計算論的思考」という用語は、コンピューター科学者の考え方に由来しますが、現在では、私生活や職業生活の問題を解決するために誰もが適用できる考え方として認識されています。
したがって、目標は機械の思考に似た思考を使用することではなく、コンピューター科学者が一般的に使用する問題解決戦略を作成することです。
コンピューテーショナル シンキングは、データ サイエンティストにとって重要なツールです。これは、定量的かつデータ集約型のさまざまな課題に取り組むために使用できるからです。
この方法は、数学や人工知能など、さまざまな分野の問題を解決するために使用できます。 このアプローチでは、Python プログラミング言語も使用されます。これは、統計分析ステップでコンピューター上で答えを表すために使用されます。
なぜ計算的思考が不可欠なのですか?
これらの問題解決方法は、計算論的思考を使用してさまざまなトピックに適用できます。 さらに、計算的思考には、芸術、社会科学、人文科学だけでなく、他の STEM 分野で利用されるものと共有する能力があります。
画面やキーボード以外でコンピュータの能力を利用することは、計算論的思考によって促進されます。 さらに、コンピューター サイエンス教育の公平性を向上させるのにも役立つ可能性があります。
コンピューター サイエンスと他の分野との統合を促進し、コンピューター サイエンスの中核にある問題解決能力に焦点を当てることで、より多くの学生にコンピューター サイエンスの可能性を紹介することができます。
さらに、コンピューテーショナル シンキングにより、技術の可能性と制約を、製造中に調査することが可能になります。
誰がなぜ技術を開発しているのかを評価し、それが社会にどのように影響するかを批判的に検討することができます。
計算的思考のコア コンポーネント
1.分解
分解は計算論的思考の基本要素です。 問題を解決しやすくするために、この段階では問題をより小さなコンポーネントに分解する必要があります。
問題は、分析できるほど修正が容易になります。 自転車の部品は分解練習として分解できます。 自転車のフレーム、ホイール、ハンドルバー、およびギアは、最初に解剖できます。
ただし、各コンポーネントをさらにコンポーネント パーツに分割することもできます。 たとえば、人工知能は、機械学習、深層学習、コンピューター ビジョン、自然言語処理にさらに分類できます。
この手順は、すべてのコンポーネントを詳細に特定することで、問題に関するより深い知識を構築するのにも役立ちます。
2. パターン認識
パターン認識として知られる第 XNUMX 段階では、問題の共通点と傾向が見出されます。
特定の問題が本質的に類似している場合は、現在対処されている問題と以前の問題の両方で、同様の手順または再発する手順を使用して処理できる可能性が高くなります。
これは、効果的なソリューションを開発し、最終的に時間を節約するための重要な要素です。
次のシナリオを考えてみましょう: 正方形を描画する小さなプログラムを開発するように依頼されました。 指示を90回連続で書き出す代わりに、線を引いてペンをXNUMX度回すパターンをループでXNUMX回繰り返すことができます。
パターン認識は、問題に対する効率的かつ効果的なソリューションを開発するための重要な才能です。
3.抽象化
ソリューションの重要な要素の識別は、抽象化の XNUMX 番目のステップで行われます。
正確な詳細を見るのではなく、重要な要素に集中できるように、問題の余分な部分を除外する能力が必要です。
もう XNUMX つの優れた例は、スポーツをするとき、使用すべき戦略に集中しようとし、対戦相手からのからかいを無視することです。
最終的なソリューションを開発する前に、抽象化によってすべての重要な要素を考慮に入れることができますが、余分な要素は無視されます。
4.アルゴリズム設計
問題を解決する方法を説明する詳細な一連の手順の作成は、計算的思考プロセスの最終段階であるアルゴリズム設計段階で行われます。
効果的なアルゴリズムとは、他の誰かに与えられ、それ以上の説明なしで従うことができるアルゴリズムです。
レシピに基づいた料理、フラットパックの家具の組み立て、ドライブスルー レストランでの食事、セルフサービス カウンターでの食料品の支払いなど、世界にはアルゴリズムがあふれています。
デバッグは、アルゴリズムの作成に関連する追加のプロセスであるため、マスターする必要がある重要な機能です。 アルゴリズムの欠陥の特定と修正は、デバッグと呼ばれます。
デバッグは、コンピュータ的思考の他の構成要素と同様に、カリキュラムに基づいて行動し、フィードバックを提供することで、カリキュラム全体で習得できる譲渡可能な能力です。 アルゴリズムの助けを借りて、周囲を理解することができます。
まとめ
要約すると、次の世代の データサイエンティスト 進化する労働市場と発展するデジタル経済によりうまく適応できる能力を身につけなければなりません。
将来のデータ サイエンティストは、技術の進歩と人と機械の間の相互運用性に対応するために自分の位置を絶えず変更するため、計算的思考が有用なツールであることに気付くでしょう。
最終的には、コンピュータによる思考は、日常業務においてすべての人にとって不可欠です。
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