Amarga ilmu data babagan ngatasi masalah sing nyata, mula ana sawetara katrampilan minangka aset migunani ing toolset sing terus berkembang.
Sembarang calon ilmuwan data kudu fokus ing pamikiran komputasi minangka bagéan saka pendhidhikan, amarga mulangake ide ilmu komputer dhasar lan cara nyedhaki masalah rumit liwat abstraksi lan dekonstruksi.
Pikiran komputasi minangka kemampuan sing penting ing jaman teknologi digital, ora mung kanggo para ilmuwan data, nanging kanggo kabeh wong sing pengin melu ing jagad komputasi.
Supaya siap kanggo evolusi pasar tenaga kerja lan masa depan kerja, sing bakal dibentuk kanthi otomatisasi sing nyebar, Kacerdhasan gawéyan, lan machine learning, iku penting kanggo nandheske kabisan mikir komputasi minangka komponèn kunci pendidikan lan pangembangan profesional.
Ing artikel iki, kita bakal nliti pamikiran komputasi kanthi rinci, nyakup unsur, nilai, lan liya-liyane.
Dadi, apa Computational Thinking?
Pemikiran komputasi, uga dikenal minangka pamikiran algoritma, minangka teknik metodis kanggo ngatasi masalah sing rumit kanthi mbagi dadi proses sing luwih cilik lan luwih gampang sing bisa ditindakake dening komputer utawa mesin.
Penting banget kanggo ngrampungake masalah kanthi cara komputer bisa nindakake proses kasebut amarga tegese jawaban kasebut bisa ditrapake kanggo masalah sing padha ing konteks liyane.
Pemikiran komputasi kalebu ngetrapake sikap sing lincah, inovatif, lan fleksibel supaya bisa ngatasi tantangan lan solusi potensial kanthi efisien, uga nggunakake lan nganalisa data kanthi sukses.
Istilah "pemikiran komputasi" asale saka cara para ilmuwan komputer mikir, nanging saiki diakoni minangka cara mikir sing bisa ditrapake sapa wae kanggo ngrampungake masalah ing urip pribadi utawa profesional.
Mula, tujuane ora nggunakake pamikiran sing meh padha karo mesin, nanging nggawe strategi pemecahan masalah sing umum digunakake para ilmuwan komputer.
Pikiran komputasi minangka alat sing penting kanggo ilmuwan data amarga bisa digunakake kanggo ngatasi macem-macem tantangan kuantitatif lan intensif data.
Cara iki bisa digunakake kanggo ngatasi masalah ing macem-macem lapangan, kalebu matématika lan kecerdasan buatan. Pendekatan iki uga nggunakake basa pemrograman Python, sing digunakake kanggo makili jawaban ing komputer sajrone langkah analisis statistik.
Napa Computational Thinking penting?
Cara pemecahan masalah kasebut bisa ditrapake kanggo macem-macem topik kanthi nggunakake pamikiran komputasi. Kajaba iku, ana kabisan sing dienggo pamikiran komputasi karo sing digunakake ing lapangan STEM liyane uga seni, ilmu sosial, lan kamanungsan.
Nggunakake daya komputer ing njaba layar lan keyboard disaranake kanthi mikir komputasi. Kajaba iku, bisa mbantu kita nambah kesetaraan ing pendidikan ilmu komputer.
Kita bisa nyengkuyung integrasi ilmu komputer karo area subjek liyane lan ngenalake luwih akeh siswa babagan potensial ilmu komputer kanthi fokus ing kemampuan pemecahan masalah sing dadi inti.
Kajaba iku, pamikiran komputasi ndadekake kita bisa nyelidiki potensial lan kendala teknologi nalika lagi diprodhuksi.
Kita bisa netepake sapa sing ngembangake teknologi lan ngapa, lan kita bisa nimbang kanthi kritis carane bisa mengaruhi masyarakat.
Komponen inti saka Computational Thinking
1. Panguraian
Dekomposisi minangka unsur dhasar saka pamikiran komputasi. Kanggo nggawe masalah luwih gampang kanggo ditanggulangi, tahap iki kudu dipecah dadi komponen sing luwih cilik.
Masalah luwih gampang didandani yen sampeyan bisa mbedakake. Bagéyan saka mancal bisa disassembled minangka laku bosok migunani. Bingkai sepeda, roda, setang, lan roda gigi bisa dibedakake.
Nanging, sampeyan bisa uga mbagi saben komponen dadi bagean komponen. Contone, intelijen buatan bisa dipérang dadi sinau mesin, sinau jero, visi komputer, lan pangolahan basa alami.
Langkah iki uga mbantu sampeyan mbangun kawruh sing luwih jero babagan masalah kasebut kanthi ngenali kabeh komponen kanthi jero.
2. Pola pangenalan
Ing tahap kapindho, dikenal minangka pangenalan pola, masalah umum lan tren ditemokake.
Ana kemungkinan sing kuat yen bisa ditangani kanthi nggunakake prosedur sing padha, utawa bola-bali yen masalah tartamtu padha karo alam-loro ing masalah sing saiki ditangani lan ing masalah sadurunge.
Iki minangka unsur penting kanggo ngembangake solusi sing efektif lan pungkasane ngirit wektu.
Coba skenario ing ngisor iki: sampeyan dijaluk ngembangake program cilik sing nggambar kothak. Tinimbang nulis instruksi kaping papat saurutan, pola nggambar garis lan ngowahi pena 90 derajat bisa diulang kaping papat ing daur ulang.
Pangenalan pola minangka bakat kritis kanggo ngembangake solusi sing efisien lan efektif kanggo masalah.
3. Abstraksi
Identifikasi unsur penting saka solusi ditindakake ing langkah katelu abstraksi.
Mbutuhake kapasitas kanggo nyaring bagean-bagean sing ora perlu saka masalah supaya sampeyan mung konsentrasi ing unsur-unsur penting, tinimbang ndeleng spesifik sing tepat.
Conto liyane apik banget nalika sampeyan muter olahraga , sampeyan nyoba kanggo musataken ing Sastranegara sampeyan kudu nggunakake, lan nglirwakake sembarang nggodha saka mungsuh.
Sadurunge ngembangake solusi pungkasan, abstraksi ngidini sampeyan nganggep kabeh faktor penting nalika ora nggatekake unsur sing ora perlu.
4. Desain Algoritma
Nggawe set lengkap instruksi langkah-langkah sing njlèntrèhaké cara ngatasi masalah kasebut dumadi nalika tahap Desain Algoritma, tahap pungkasan ing proses Thinking Computational.
Algoritma sing efektif yaiku sing bisa diwenehake marang wong liya lan ditindakake tanpa panjelasan luwih lanjut.
Donya kebak algoritma, apa sampeyan masak saka resep, ngrakit perabotan flat-pack, mangan ing restoran drive-through, utawa mbayar sembako ing counter layanan mandiri.
Debugging minangka kemampuan sing penting kanggo dikuasai amarga minangka proses tambahan sing melu nggawe algoritma. Identifikasi lan koreksi cacat algoritma diarani debugging.
Debugging minangka kemampuan sing bisa ditransfer sing bisa dipikolehi ing kurikulum kanthi tumindak lan menehi umpan balik, kaya komponen pamikiran komputasi liyane. Kita bisa ngerti lingkungan kita kanthi bantuan algoritma.
kesimpulan
Kanggo nyimpulake, generasi sabanjure ilmuwan data kudu ndarbeni kabisan sing bakal ngidini dheweke bisa luwih sukses ing pasar kerja sing berkembang lan ngembangake ekonomi digital.
Ilmuwan data ing mangsa ngarep bakal nemokake pamikiran komputasi minangka alat sing migunani amarga terus-terusan ngganti posisi kanggo nampung kemajuan teknologi lan interoperabilitas liyane antarane manungsa lan mesin.
Pungkasane, pamikiran komputasi penting kanggo saben wong ing tugas saben dinane.
Ninggalake a Reply