데이터 과학은 실제 문제를 해결하는 것이기 때문에 일부 기술은 지속적으로 발전하는 도구 집합에서 유용한 자산이라는 것이 이해가 됩니다.
데이터 과학자가 되려는 사람은 교육의 일환으로 컴퓨팅 사고력에 집중해야 합니다. 컴퓨팅 사고력은 기본적인 컴퓨터 과학 아이디어와 추상화 및 해체를 통해 복잡한 문제에 접근하는 방법을 가르치기 때문입니다.
컴퓨팅 사고력은 디지털 우선 기술 시대에 데이터 과학자를 꿈꾸는 사람뿐만 아니라 컴퓨팅 세계에 참여하려는 모든 사람에게 중요한 능력입니다.
만연한 자동화에 의해 형성될 노동시장의 진화와 노동의 미래에 대비하기 위해, 인공 지능, 머신 러닝과 관련하여 교육 및 전문성 개발의 핵심 구성 요소로 컴퓨팅 사고력을 강조하는 것이 필수적입니다.
이 기사에서는 컴퓨팅 사고의 요소, 가치 등을 자세히 살펴보겠습니다.
그렇다면 컴퓨팅 사고력이란 무엇일까요?
알고리즘적 사고라고도 하는 컴퓨팅 사고는 복잡한 문제를 컴퓨터나 기계가 수행할 수 있는 더 작고 더 쉬운 프로세스로 쪼개어 해결하는 방법론적 기술입니다.
컴퓨터가 프로세스를 수행할 수 있는 방식으로 문제를 해결하는 것은 다른 맥락에서 유사한 문제에 답이 적용될 수 있음을 의미하기 때문에 중요합니다.
컴퓨팅 사고에는 데이터를 성공적으로 사용하고 분석할 뿐만 아니라 가능한 한 효율적으로 문제와 잠재적 솔루션을 해결하기 위해 민첩하고 혁신적이며 유연한 태도를 취하는 것이 포함됩니다.
컴퓨팅 사고력(Computational Thinking)이라는 용어는 컴퓨터 과학자들이 생각하는 방식에서 유래했지만 이제는 누구나 개인 생활이나 직업 생활에서 문제를 해결하기 위해 적용할 수 있는 사고 방식으로 인식되고 있습니다.
따라서 목표는 기계와 유사한 사고 방식을 사용하는 것이 아니라 컴퓨터 과학자들이 일반적으로 사용하는 문제 해결 전략을 만드는 것입니다.
컴퓨팅 사고력은 광범위한 양적 및 데이터 집약적 문제를 해결하는 데 사용할 수 있으므로 데이터 과학자에게 중요한 도구입니다.
이 방법은 수학, 인공 지능을 포함한 다양한 분야의 문제를 해결하는 데 사용할 수 있습니다. 이 접근 방식은 또한 통계 분석 단계에서 컴퓨터에 답을 나타내는 데 사용되는 Python 프로그래밍 언어를 사용합니다.
컴퓨팅 사고력이 필수적인 이유는 무엇입니까?
이러한 문제 해결 방법은 컴퓨팅 사고력을 사용하여 다양한 주제에 적용될 수 있습니다. 또한, 컴퓨팅 사고력은 예술, 사회 과학 및 인문학뿐만 아니라 다른 STEM 분야에서 활용되는 것과 공유하는 능력이 있습니다.
컴퓨터적 사고는 화면과 키보드 밖에서 컴퓨터의 능력을 활용하는 것을 권장합니다. 또한 컴퓨터 과학 교육의 형평성을 개선하는 데 도움이 될 수 있습니다.
우리는 컴퓨터 과학의 다른 주제 영역과의 통합을 장려하고 핵심에 있는 문제 해결 능력에 초점을 두어 더 많은 학생들에게 컴퓨터 과학의 잠재력을 소개할 수 있습니다.
또한 컴퓨팅 사고력을 통해 기술이 생산되는 동안 기술의 잠재력과 제약을 조사할 수 있습니다.
우리는 기술을 개발하는 사람과 이유를 평가할 수 있으며 그것이 사회에 어떤 영향을 미칠 수 있는지 비판적으로 고려할 수 있습니다.
컴퓨팅 사고의 핵심 구성 요소
1. 분해
분해는 컴퓨팅 사고의 기본 요소입니다. 문제를 더 쉽게 해결할 수 있도록 이 단계에서는 문제를 더 작은 구성 요소로 분해해야 합니다.
문제를 해부할 수 있을수록 문제를 해결하기가 더 쉽습니다. 자전거의 부품은 유용한 분해 방법으로 분해할 수 있습니다. 자전거의 프레임, 바퀴, 핸들바 및 기어는 처음에 해부될 수 있습니다.
그러나 각 구성 요소를 구성 요소 부분으로 더 나눌 수 있습니다. 예를 들어 인공 지능은 기계 학습, 딥 러닝, 컴퓨터 비전 및 자연어 처리로 더 나눌 수 있습니다.
이 단계는 또한 모든 구성 요소를 심층적으로 식별하여 문제에 대한 심층 지식을 구축하는 데 도움이 됩니다.
2. 패턴 인식
패턴 인식으로 알려진 두 번째 단계에서는 문제의 공통점과 경향을 찾습니다.
특정 어려움이 본질적으로 유사한 경우 유사하거나 반복되는 절차를 사용하여 처리될 가능성이 매우 높습니다.
이는 효과적인 솔루션을 개발하고 궁극적으로 시간을 절약하는 데 중요한 요소입니다.
다음 시나리오를 고려하십시오. 정사각형을 그리는 작은 프로그램을 개발하라는 요청을 받았습니다. 명령어를 90번 연속으로 쓰는 대신 선을 긋고 펜을 XNUMX도 돌리는 패턴을 XNUMX번 반복하면 된다.
패턴 인식은 문제에 대한 효율적이고 효과적인 솔루션을 개발하는 데 중요한 재능입니다.
3. 추상화
솔루션의 중요 요소 식별은 추상화의 세 번째 단계에서 수행됩니다.
정확한 세부 사항을 보는 것과는 대조적으로 중요한 요소에만 집중할 수 있도록 문제의 불필요한 부분을 걸러내는 기능이 필요합니다.
또 다른 훌륭한 예는 스포츠를 할 때 사용해야 할 전략에 집중하려고 시도하고 상대방의 놀림을 무시하는 것입니다.
최종 솔루션을 개발하기 전에 추상화를 사용하면 불필요한 요소를 무시하면서 모든 중요한 요소를 고려할 수 있습니다.
4. 알고리즘 설계
문제 해결 방법을 설명하는 철저한 단계별 지침 생성은 컴퓨팅 사고 프로세스의 마지막 단계인 알고리즘 설계 단계에서 발생합니다.
효과적인 알고리즘은 다른 사람에게 주어 추가 설명 없이 따를 수 있는 알고리즘입니다.
레시피로 요리를 하든, 평면 가구를 조립하든, 드라이브 스루 레스토랑에서 식사를 하든, 셀프 서비스 카운터에서 식료품을 구입하든, 세상은 알고리즘으로 가득 차 있습니다.
디버깅은 알고리즘 생성과 관련된 추가 프로세스이기 때문에 마스터하는 데 중요한 기능입니다. 알고리즘 결함의 식별 및 수정을 디버깅이라고 합니다.
디버깅은 컴퓨팅 사고의 다른 구성 요소와 마찬가지로 행동하고 피드백을 제공함으로써 커리큘럼 전반에 걸쳐 습득할 수 있는 양도 가능한 능력입니다. 우리는 알고리즘의 도움으로 주변 환경을 이해할 수 있습니다.
결론
요약하자면 다음 세대는 데이터 과학자 진화하는 노동 시장과 발전하는 디지털 경제에 보다 성공적으로 적응할 수 있는 능력을 습득해야 합니다.
미래의 데이터 과학자들은 기술의 발전과 사람과 기계 간의 상호 운용성을 수용하기 위해 자신의 위치를 지속적으로 변경함에 따라 컴퓨팅 사고가 유용한 도구임을 알게 될 것입니다.
결국 컴퓨팅 사고력은 일상 업무에서 모든 사람에게 필수적입니다.
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