ದತ್ತಾಂಶ ವಿಜ್ಞಾನವು ನಿಜವಾದ ಸಮಸ್ಯೆಗಳನ್ನು ಪರಿಹರಿಸುವುದರಿಂದ, ಕೆಲವು ಕೌಶಲ್ಯಗಳು ತಮ್ಮ ನಿರಂತರವಾಗಿ-ವಿಕಸನಗೊಳ್ಳುವ ಟೂಲ್ಸೆಟ್ನಲ್ಲಿ ಉಪಯುಕ್ತ ಸ್ವತ್ತುಗಳಾಗಿವೆ ಎಂದು ಅರ್ಥಪೂರ್ಣವಾಗಿದೆ.
ಯಾವುದೇ ನಿರೀಕ್ಷಿತ ಡೇಟಾ ವಿಜ್ಞಾನಿಗಳು ತಮ್ಮ ಶಿಕ್ಷಣದ ಭಾಗವಾಗಿ ಕಂಪ್ಯೂಟೇಶನಲ್ ಚಿಂತನೆಯ ಮೇಲೆ ಕೇಂದ್ರೀಕರಿಸಬೇಕು, ಏಕೆಂದರೆ ಇದು ಮೂಲಭೂತ ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ವಿಜ್ಞಾನದ ಕಲ್ಪನೆಗಳನ್ನು ಕಲಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಅಮೂರ್ತತೆ ಮತ್ತು ಡಿಕನ್ಸ್ಟ್ರಕ್ಷನ್ ಮೂಲಕ ಸಂಕೀರ್ಣ ಸಮಸ್ಯೆಗಳನ್ನು ಹೇಗೆ ಸಮೀಪಿಸುವುದು.
ಕಂಪ್ಯೂಟೇಶನಲ್ ಚಿಂತನೆಯು ಡಿಜಿಟಲ್-ಮೊದಲ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನದ ಯುಗದಲ್ಲಿ ನಿರ್ಣಾಯಕ ಸಾಮರ್ಥ್ಯವಾಗಿದೆ, ಮಹತ್ವಾಕಾಂಕ್ಷೆಯ ಡೇಟಾ ವಿಜ್ಞಾನಿಗಳಿಗೆ ಮಾತ್ರವಲ್ಲ, ಆದರೆ ಕಂಪ್ಯೂಟೇಶನಲ್ ಜಗತ್ತಿನಲ್ಲಿ ಪಾಲ್ಗೊಳ್ಳಲು ಬಯಸುವ ಪ್ರತಿಯೊಬ್ಬರಿಗೂ.
ಕಾರ್ಮಿಕ ಮಾರುಕಟ್ಟೆಯ ವಿಕಸನಕ್ಕೆ ಮತ್ತು ಕೆಲಸದ ಭವಿಷ್ಯಕ್ಕೆ ಸಿದ್ಧವಾಗಲು, ಇದು ವ್ಯಾಪಕವಾದ ಯಾಂತ್ರೀಕೃತಗೊಂಡ ಮೂಲಕ ರೂಪುಗೊಳ್ಳುತ್ತದೆ, ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿವಂತಿಕೆ, ಮತ್ತು ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆ, ಶಿಕ್ಷಣ ಮತ್ತು ವೃತ್ತಿಪರ ಅಭಿವೃದ್ಧಿಯ ಪ್ರಮುಖ ಅಂಶವಾಗಿ ಕಂಪ್ಯೂಟೇಶನಲ್ ಆಲೋಚನಾ ಸಾಮರ್ಥ್ಯಗಳನ್ನು ಒತ್ತಿಹೇಳುವುದು ಕಡ್ಡಾಯವಾಗಿದೆ.
ಈ ಲೇಖನದಲ್ಲಿ, ನಾವು ಅದರ ಅಂಶಗಳು, ಮೌಲ್ಯ ಮತ್ತು ಹೆಚ್ಚಿನದನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುವ ಕಂಪ್ಯೂಟೇಶನಲ್ ಚಿಂತನೆಯನ್ನು ವಿವರವಾಗಿ ನೋಡುತ್ತೇವೆ.
ಹಾಗಾದರೆ, ಕಂಪ್ಯೂಟೇಶನಲ್ ಥಿಂಕಿಂಗ್ ಎಂದರೇನು?
ಕಂಪ್ಯೂಟೇಶನಲ್ ಥಿಂಕಿಂಗ್ ಅನ್ನು ಅಲ್ಗಾರಿದಮಿಕ್ ಥಿಂಕಿಂಗ್ ಎಂದೂ ಕರೆಯುತ್ತಾರೆ, ಇದು ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ಅಥವಾ ಯಂತ್ರದಿಂದ ಮಾಡಬಹುದಾದ ಚಿಕ್ಕದಾದ, ಸುಲಭವಾದ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗಳಾಗಿ ವಿಭಜಿಸುವ ಮೂಲಕ ಸಂಕೀರ್ಣ ಸಮಸ್ಯೆಯನ್ನು ಪರಿಹರಿಸುವ ಕ್ರಮಬದ್ಧ ತಂತ್ರವಾಗಿದೆ.
ಇತರ ಸಂದರ್ಭಗಳಲ್ಲಿ ಇದೇ ರೀತಿಯ ಸಮಸ್ಯೆಗಳಿಗೆ ಉತ್ತರವನ್ನು ಅನ್ವಯಿಸಬಹುದು ಎಂದು ಸೂಚಿಸುವುದರಿಂದ ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸುವ ರೀತಿಯಲ್ಲಿ ಸಮಸ್ಯೆಯನ್ನು ಪರಿಹರಿಸಲು ಇದು ನಿರ್ಣಾಯಕವಾಗಿದೆ.
ಕಂಪ್ಯೂಟೇಶನಲ್ ಚಿಂತನೆಯು ಸವಾಲುಗಳು ಮತ್ತು ಸಂಭಾವ್ಯ ಪರಿಹಾರಗಳ ಮೂಲಕ ಸಾಧ್ಯವಾದಷ್ಟು ಪರಿಣಾಮಕಾರಿಯಾಗಿ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸಲು ಚುರುಕಾದ, ನವೀನ ಮತ್ತು ಹೊಂದಿಕೊಳ್ಳುವ ಮನೋಭಾವವನ್ನು ಅಳವಡಿಸಿಕೊಳ್ಳುವುದನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುತ್ತದೆ, ಜೊತೆಗೆ ಡೇಟಾವನ್ನು ಯಶಸ್ವಿಯಾಗಿ ಬಳಸುವುದು ಮತ್ತು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸುತ್ತದೆ.
"ಕಂಪ್ಯೂಟೇಶನಲ್ ಥಿಂಕಿಂಗ್" ಎಂಬ ಪದವು ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ವಿಜ್ಞಾನಿಗಳು ಯೋಚಿಸುವ ವಿಧಾನದಿಂದ ಬಂದಿದೆ, ಆದರೆ ಇದು ಈಗ ಯಾರಾದರೂ ತಮ್ಮ ವೈಯಕ್ತಿಕ ಅಥವಾ ವೃತ್ತಿಪರ ಜೀವನದಲ್ಲಿ ಸಮಸ್ಯೆಗಳನ್ನು ಪರಿಹರಿಸಲು ಅನ್ವಯಿಸಬಹುದಾದ ಚಿಂತನೆಯ ಮಾರ್ಗವೆಂದು ಗುರುತಿಸಲ್ಪಟ್ಟಿದೆ.
ಆದ್ದರಿಂದ, ಗುರಿಯು ಯಂತ್ರವನ್ನು ಹೋಲುವ ಚಿಂತನೆಯನ್ನು ಬಳಸುವುದು ಅಲ್ಲ, ಬದಲಿಗೆ ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ವಿಜ್ಞಾನಿಗಳು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಬಳಸುವ ಸಮಸ್ಯೆ-ಪರಿಹರಿಸುವ ತಂತ್ರಗಳನ್ನು ರಚಿಸುವುದು.
ಕಂಪ್ಯೂಟೇಶನಲ್ ಚಿಂತನೆಯು ದತ್ತಾಂಶ ವಿಜ್ಞಾನಿಗಳಿಗೆ ನಿರ್ಣಾಯಕ ಸಾಧನವಾಗಿದೆ ಏಕೆಂದರೆ ಇದನ್ನು ವ್ಯಾಪಕವಾದ ಪರಿಮಾಣಾತ್ಮಕ ಮತ್ತು ಡೇಟಾ-ತೀವ್ರವಾದ ಸವಾಲುಗಳನ್ನು ನಿಭಾಯಿಸಲು ಬಳಸಬಹುದು.
ಗಣಿತ ಮತ್ತು ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ ಸೇರಿದಂತೆ ವಿವಿಧ ಕ್ಷೇತ್ರಗಳಲ್ಲಿನ ಸಮಸ್ಯೆಗಳನ್ನು ಪರಿಹರಿಸಲು ಈ ವಿಧಾನವನ್ನು ಬಳಸಬಹುದು. ಈ ವಿಧಾನವು ಪೈಥಾನ್ ಪ್ರೋಗ್ರಾಮಿಂಗ್ ಭಾಷೆಯನ್ನು ಸಹ ಬಳಸುತ್ತದೆ, ಇದನ್ನು ಅಂಕಿಅಂಶಗಳ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯ ಹಂತದಲ್ಲಿ ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ನಲ್ಲಿ ಉತ್ತರವನ್ನು ಪ್ರತಿನಿಧಿಸಲು ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ.
ಕಂಪ್ಯೂಟೇಶನಲ್ ಥಿಂಕಿಂಗ್ ಏಕೆ ಅತ್ಯಗತ್ಯ?
ಸಮಸ್ಯೆ-ಪರಿಹರಿಸುವ ಈ ವಿಧಾನಗಳನ್ನು ಕಂಪ್ಯೂಟೇಶನಲ್ ಚಿಂತನೆಯನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಹಲವಾರು ವಿಷಯಗಳಿಗೆ ಅನ್ವಯಿಸಬಹುದು. ಹೆಚ್ಚುವರಿಯಾಗಿ, ಇತರ STEM ಕ್ಷೇತ್ರಗಳು ಮತ್ತು ಕಲೆಗಳು, ಸಾಮಾಜಿಕ ವಿಜ್ಞಾನಗಳು ಮತ್ತು ಮಾನವಿಕತೆಗಳಲ್ಲಿ ಬಳಸಿಕೊಳ್ಳುವವರೊಂದಿಗೆ ಕಂಪ್ಯೂಟೇಶನಲ್ ಚಿಂತನೆಯು ಹಂಚಿಕೊಳ್ಳುವ ಸಾಮರ್ಥ್ಯಗಳಿವೆ.
ಕಂಪ್ಯೂಟೇಶನಲ್ ಚಿಂತನೆಯಿಂದ ಪರದೆಯ ಮತ್ತು ಕೀಬೋರ್ಡ್ನ ಹೊರಗಿನ ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ಗಳ ಶಕ್ತಿಯನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಳ್ಳುವುದನ್ನು ಪ್ರೋತ್ಸಾಹಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಹೆಚ್ಚುವರಿಯಾಗಿ, ಇದು ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ವಿಜ್ಞಾನ ಶಿಕ್ಷಣದಲ್ಲಿ ಈಕ್ವಿಟಿಯನ್ನು ಸುಧಾರಿಸಲು ನಮಗೆ ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ.
ನಾವು ಇತರ ವಿಷಯ ಕ್ಷೇತ್ರಗಳೊಂದಿಗೆ ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ವಿಜ್ಞಾನದ ಏಕೀಕರಣವನ್ನು ಉತ್ತೇಜಿಸಬಹುದು ಮತ್ತು ಅದರ ಕೇಂದ್ರದಲ್ಲಿರುವ ಸಮಸ್ಯೆ-ಪರಿಹರಿಸುವ ಸಾಮರ್ಥ್ಯಗಳ ಮೇಲೆ ಕೇಂದ್ರೀಕರಿಸುವ ಮೂಲಕ ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ವಿಜ್ಞಾನದ ಸಾಮರ್ಥ್ಯಕ್ಕೆ ಹೆಚ್ಚಿನ ವಿದ್ಯಾರ್ಥಿಗಳನ್ನು ಪರಿಚಯಿಸಬಹುದು.
ಹೆಚ್ಚುವರಿಯಾಗಿ, ಕಂಪ್ಯೂಟೇಶನಲ್ ಚಿಂತನೆಯು ತಂತ್ರಜ್ಞಾನವನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸುತ್ತಿರುವಾಗ ಅದರ ಸಾಮರ್ಥ್ಯ ಮತ್ತು ನಿರ್ಬಂಧಗಳನ್ನು ತನಿಖೆ ಮಾಡಲು ನಮಗೆ ಸಾಧ್ಯವಾಗಿಸುತ್ತದೆ.
ತಂತ್ರಜ್ಞಾನವನ್ನು ಯಾರು ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸುತ್ತಿದ್ದಾರೆ ಮತ್ತು ಏಕೆ ಎಂದು ನಾವು ನಿರ್ಣಯಿಸಬಹುದು ಮತ್ತು ಅದು ಸಮಾಜದ ಮೇಲೆ ಹೇಗೆ ಪರಿಣಾಮ ಬೀರುತ್ತದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ನಾವು ವಿಮರ್ಶಾತ್ಮಕವಾಗಿ ಪರಿಗಣಿಸಬಹುದು.
ಕಂಪ್ಯೂಟೇಶನಲ್ ಥಿಂಕಿಂಗ್ನ ಪ್ರಮುಖ ಅಂಶಗಳು
1. ವಿಭಜನೆ
ವಿಘಟನೆಯು ಕಂಪ್ಯೂಟೇಶನಲ್ ಚಿಂತನೆಯ ಮೂಲಭೂತ ಅಂಶವಾಗಿದೆ. ಸಮಸ್ಯೆಯನ್ನು ಸುಲಭವಾಗಿ ಪರಿಹರಿಸಲು, ಈ ಹಂತವು ಅದನ್ನು ಸಣ್ಣ ಘಟಕಗಳಾಗಿ ವಿಭಜಿಸುತ್ತದೆ.
ಸಮಸ್ಯೆಯನ್ನು ಪರಿಹರಿಸಲು ಸುಲಭವಾಗುತ್ತದೆ, ನೀವು ಅದನ್ನು ಹೆಚ್ಚು ವಿಭಜಿಸಬಹುದು. ಬೈಕಿನ ಭಾಗಗಳನ್ನು ಉಪಯುಕ್ತ ವಿಘಟನೆಯ ಅಭ್ಯಾಸವಾಗಿ ಡಿಸ್ಅಸೆಂಬಲ್ ಮಾಡಬಹುದು. ಬೈಸಿಕಲ್ನ ಚೌಕಟ್ಟು, ಚಕ್ರಗಳು, ಹ್ಯಾಂಡಲ್ಬಾರ್ಗಳು ಮತ್ತು ಗೇರ್ಗಳನ್ನು ಆರಂಭದಲ್ಲಿ ಛೇದಿಸಬಹುದು.
ಆದಾಗ್ಯೂ, ನೀವು ಪ್ರತಿ ಘಟಕವನ್ನು ಅದರ ಘಟಕ ಭಾಗಗಳಾಗಿ ವಿಂಗಡಿಸಬಹುದು. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯನ್ನು ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆ, ಆಳವಾದ ಕಲಿಕೆ, ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ದೃಷ್ಟಿ ಮತ್ತು ನೈಸರ್ಗಿಕ ಭಾಷಾ ಸಂಸ್ಕರಣೆ ಎಂದು ವಿಂಗಡಿಸಬಹುದು.
ಎಲ್ಲಾ ಘಟಕಗಳನ್ನು ಆಳವಾಗಿ ಗುರುತಿಸುವ ಮೂಲಕ ಸಮಸ್ಯೆಯ ಆಳವಾದ ಜ್ಞಾನವನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸಲು ಈ ಹಂತವು ನಿಮಗೆ ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ.
2. ಪ್ಯಾಟರ್ನ್ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆ
ಮಾದರಿ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆ ಎಂದು ಕರೆಯಲ್ಪಡುವ ಎರಡನೇ ಹಂತದಲ್ಲಿ, ಸಮಸ್ಯೆಯ ಸಾಮಾನ್ಯತೆಗಳು ಮತ್ತು ಪ್ರವೃತ್ತಿಗಳು ಕಂಡುಬರುತ್ತವೆ.
ಕೆಲವು ತೊಂದರೆಗಳು ಸ್ವಭಾವದಲ್ಲಿ ಹೋಲುವಂತಿದ್ದರೆ-ಈಗ ಪರಿಹರಿಸಲಾದ ಸಮಸ್ಯೆಯೊಳಗೆ ಮತ್ತು ಹಿಂದಿನ ಸಮಸ್ಯೆಗಳಲ್ಲಿ ಒಂದೇ ರೀತಿಯ ಅಥವಾ ಪುನರಾವರ್ತಿತ ಕಾರ್ಯವಿಧಾನಗಳನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಅವುಗಳನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸಬಹುದಾದ ಬಲವಾದ ಸಂಭವನೀಯತೆಯಿದೆ.
ಪರಿಣಾಮಕಾರಿ ಪರಿಹಾರಗಳನ್ನು ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸಲು ಮತ್ತು ಅಂತಿಮವಾಗಿ ನಿಮ್ಮ ಸಮಯವನ್ನು ಉಳಿಸಲು ಇದು ನಿರ್ಣಾಯಕ ಅಂಶವಾಗಿದೆ.
ಕೆಳಗಿನ ಸನ್ನಿವೇಶವನ್ನು ಪರಿಗಣಿಸಿ: ಚೌಕವನ್ನು ಸೆಳೆಯುವ ಸಣ್ಣ ಪ್ರೋಗ್ರಾಂ ಅನ್ನು ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸಲು ನಿಮ್ಮನ್ನು ವಿನಂತಿಸಲಾಗಿದೆ. ಸೂಚನೆಯನ್ನು ಸತತವಾಗಿ ನಾಲ್ಕು ಬಾರಿ ಬರೆಯುವ ಬದಲು, ರೇಖೆಯನ್ನು ಎಳೆಯುವ ಮತ್ತು ಪೆನ್ನನ್ನು 90 ಡಿಗ್ರಿ ತಿರುಗಿಸುವ ಮಾದರಿಯನ್ನು ಲೂಪ್ನಲ್ಲಿ ನಾಲ್ಕು ಬಾರಿ ಪುನರಾವರ್ತಿಸಬಹುದು.
ಸಮಸ್ಯೆಗಳಿಗೆ ಸಮರ್ಥ ಮತ್ತು ಪರಿಣಾಮಕಾರಿ ಪರಿಹಾರಗಳನ್ನು ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸಲು ಪ್ಯಾಟರ್ನ್ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆ ನಿರ್ಣಾಯಕ ಪ್ರತಿಭೆಯಾಗಿದೆ.
3. ಅಮೂರ್ತತೆ
ಅಮೂರ್ತತೆಯ ಮೂರನೇ ಹಂತದಲ್ಲಿ ಪರಿಹಾರದ ಪ್ರಮುಖ ಅಂಶಗಳ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆಯನ್ನು ಮಾಡಲಾಗುತ್ತದೆ.
ಇದು ಸಮಸ್ಯೆಯ ಹೆಚ್ಚುವರಿ ಭಾಗಗಳನ್ನು ಫಿಲ್ಟರ್ ಮಾಡುವ ಸಾಮರ್ಥ್ಯವನ್ನು ಬಯಸುತ್ತದೆ, ಇದರಿಂದಾಗಿ ನೀವು ನಿಖರವಾದ ನಿಶ್ಚಿತಗಳನ್ನು ನೋಡುವುದರ ವಿರುದ್ಧವಾಗಿ ನಿರ್ಣಾಯಕ ಅಂಶಗಳ ಮೇಲೆ ಕೇಂದ್ರೀಕರಿಸುತ್ತೀರಿ.
ಇನ್ನೊಂದು ಅತ್ಯುತ್ತಮ ಉದಾಹರಣೆಯೆಂದರೆ, ನೀವು ಕ್ರೀಡೆಗಳನ್ನು ಆಡುವಾಗ, ನೀವು ಬಳಸಬೇಕಾದ ತಂತ್ರಗಳ ಮೇಲೆ ಕೇಂದ್ರೀಕರಿಸಲು ಪ್ರಯತ್ನಿಸುತ್ತೀರಿ ಮತ್ತು ನಿಮ್ಮ ಎದುರಾಳಿಗಳಿಂದ ಯಾವುದೇ ಕೀಟಲೆಗಳನ್ನು ನೀವು ನಿರ್ಲಕ್ಷಿಸುತ್ತೀರಿ.
ಅಂತಿಮ ಪರಿಹಾರವನ್ನು ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸುವ ಮೊದಲು, ಯಾವುದೇ ಹೆಚ್ಚುವರಿ ಅಂಶಗಳನ್ನು ನಿರ್ಲಕ್ಷಿಸುವಾಗ ಎಲ್ಲಾ ಪ್ರಮುಖ ಅಂಶಗಳನ್ನು ಗಣನೆಗೆ ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳಲು ಅಮೂರ್ತತೆಯು ನಿಮ್ಮನ್ನು ಶಕ್ತಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ.
4. ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ ವಿನ್ಯಾಸ
ಸಮಸ್ಯೆಯನ್ನು ಹೇಗೆ ಪರಿಹರಿಸಬೇಕೆಂದು ವಿವರಿಸುವ ಹಂತ-ಹಂತದ ಸೂಚನೆಗಳ ಸಂಪೂರ್ಣ ರಚನೆಯು ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ ವಿನ್ಯಾಸ ಹಂತದಲ್ಲಿ ಸಂಭವಿಸುತ್ತದೆ, ಇದು ಕಂಪ್ಯೂಟೇಶನಲ್ ಥಿಂಕಿಂಗ್ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯ ಕೊನೆಯ ಹಂತವಾಗಿದೆ.
ಪರಿಣಾಮಕಾರಿ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ ಎಂದರೆ ಬೇರೆಯವರಿಗೆ ನೀಡಬಹುದು ಮತ್ತು ಹೆಚ್ಚಿನ ವಿವರಣೆಯಿಲ್ಲದೆ ಅನುಸರಿಸಬಹುದು.
ನೀವು ಪಾಕವಿಧಾನದಿಂದ ಅಡುಗೆ ಮಾಡುತ್ತಿರಲಿ, ಫ್ಲಾಟ್-ಪ್ಯಾಕ್ ಪೀಠೋಪಕರಣಗಳನ್ನು ಜೋಡಿಸುತ್ತಿರಲಿ, ಡ್ರೈವ್-ಥ್ರೂ ರೆಸ್ಟೋರೆಂಟ್ನಲ್ಲಿ ತಿನ್ನುತ್ತಿರಲಿ ಅಥವಾ ಸ್ವಯಂ-ಸೇವಾ ಕೌಂಟರ್ನಲ್ಲಿ ನಿಮ್ಮ ದಿನಸಿಗಳಿಗೆ ಪಾವತಿಸುತ್ತಿರಲಿ, ಪ್ರಪಂಚವು ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ಗಳಿಂದ ತುಂಬಿದೆ.
ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ ರಚನೆಯಲ್ಲಿ ಒಳಗೊಂಡಿರುವ ಹೆಚ್ಚುವರಿ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯಾಗಿರುವುದರಿಂದ ಡೀಬಗ್ ಮಾಡುವುದು ಕರಗತ ಮಾಡಿಕೊಳ್ಳುವ ನಿರ್ಣಾಯಕ ಸಾಮರ್ಥ್ಯವಾಗಿದೆ. ಅಲ್ಗಾರಿದಮಿಕ್ ನ್ಯೂನತೆಗಳ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆ ಮತ್ತು ತಿದ್ದುಪಡಿಯನ್ನು ಡೀಬಗ್ ಮಾಡುವಿಕೆ ಎಂದು ಕರೆಯಲಾಗುತ್ತದೆ.
ಡೀಬಗ್ ಮಾಡುವಿಕೆಯು ವರ್ಗಾವಣೆ ಮಾಡಬಹುದಾದ ಸಾಮರ್ಥ್ಯವಾಗಿದ್ದು, ಕಂಪ್ಯೂಟೇಶನಲ್ ಚಿಂತನೆಯ ಇತರ ಅಂಶಗಳಂತೆ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುವ ಮತ್ತು ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆಯನ್ನು ನೀಡುವ ಮೂಲಕ ಪಠ್ಯಕ್ರಮದಾದ್ಯಂತ ಪಡೆದುಕೊಳ್ಳಬಹುದು. ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ಗಳ ಸಹಾಯದಿಂದ ನಾವು ನಮ್ಮ ಸುತ್ತಮುತ್ತಲಿನ ಪ್ರದೇಶಗಳನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಬಹುದು.
ತೀರ್ಮಾನ
ಸಂಕ್ಷಿಪ್ತವಾಗಿ ಹೇಳುವುದಾದರೆ, ಮುಂದಿನ ಪೀಳಿಗೆಯ ಡೇಟಾ ವಿಜ್ಞಾನಿಗಳು ವಿಕಸನಗೊಳ್ಳುತ್ತಿರುವ ಕೆಲಸದ ಮಾರುಕಟ್ಟೆ ಮತ್ತು ಅಭಿವೃದ್ಧಿಶೀಲ ಡಿಜಿಟಲ್ ಆರ್ಥಿಕತೆಗೆ ಹೆಚ್ಚು ಯಶಸ್ವಿಯಾಗಿ ಹೊಂದಿಕೊಳ್ಳಲು ಅನುವು ಮಾಡಿಕೊಡುವ ಸಾಮರ್ಥ್ಯಗಳನ್ನು ಪಡೆದುಕೊಳ್ಳಬೇಕು.
ಭವಿಷ್ಯದ ದತ್ತಾಂಶ ವಿಜ್ಞಾನಿಗಳು ತಂತ್ರಜ್ಞಾನದ ಪ್ರಗತಿ ಮತ್ತು ಜನರು ಮತ್ತು ಯಂತ್ರಗಳ ನಡುವೆ ಹೆಚ್ಚು ಪರಸ್ಪರ ಕಾರ್ಯಸಾಧ್ಯತೆಯನ್ನು ಸರಿಹೊಂದಿಸಲು ತಮ್ಮ ಸ್ಥಾನಗಳನ್ನು ನಿರಂತರವಾಗಿ ಬದಲಾಯಿಸುವುದರಿಂದ ಕಂಪ್ಯೂಟೇಶನಲ್ ಚಿಂತನೆಯು ಉಪಯುಕ್ತ ಸಾಧನವಾಗಿದೆ ಎಂದು ಕಂಡುಕೊಳ್ಳುತ್ತಾರೆ.
ಕೊನೆಯಲ್ಲಿ, ಕಂಪ್ಯೂಟೇಶನಲ್ ಚಿಂತನೆಯು ಪ್ರತಿಯೊಬ್ಬರಿಗೂ ಅವರ ದೈನಂದಿನ ಕಾರ್ಯಗಳಲ್ಲಿ ಅತ್ಯಗತ್ಯವಾಗಿರುತ್ತದೆ.
ಪ್ರತ್ಯುತ್ತರ ನೀಡಿ