ເນື່ອງຈາກວິທະຍາສາດຂໍ້ມູນແມ່ນກ່ຽວກັບການແກ້ໄຂບັນຫາຕົວຈິງ, ມັນເຮັດໃຫ້ຮູ້ສຶກວ່າທັກສະບາງຢ່າງເປັນຊັບສິນທີ່ເປັນປະໂຫຍດໃນເຄື່ອງມືທີ່ພັດທະນາຢ່າງຕໍ່ເນື່ອງ.
ນັກວິທະຍາສາດຂໍ້ມູນໃນອະນາຄົດຄວນສຸມໃສ່ການຄິດຄໍານວນເປັນສ່ວນຫນຶ່ງຂອງການສຶກສາຂອງເຂົາເຈົ້າ, ເນື່ອງຈາກວ່າມັນສອນແນວຄວາມຄິດວິທະຍາສາດຄອມພິວເຕີພື້ນຖານແລະວິທີການແກ້ໄຂບັນຫາທີ່ສັບສົນໂດຍຜ່ານການ abstraction ແລະ deconstruction.
ການຄິດຄຳນວນເປັນຄວາມສາມາດທີ່ສຳຄັນໃນຍຸກຂອງເທັກໂນໂລຢີດິຈິຕອລທຳອິດ, ບໍ່ພຽງແຕ່ສຳລັບນັກວິທະຍາສາດຂໍ້ມູນທີ່ຕ້ອງການເທົ່ານັ້ນ, ແຕ່ສຳລັບທຸກຄົນທີ່ຕ້ອງການມີສ່ວນຮ່ວມໃນໂລກຄອມພິວເຕີ.
ເພື່ອກຽມພ້ອມໃຫ້ແກ່ວິວັດການຕະຫຼາດແຮງງານ ແລະ ອະນາຄົດຂອງວຽກງານທີ່ຈະເປັນຮູບຮ່າງດ້ວຍລະບົບອັດຕະໂນມັດທີ່ແຜ່ຫຼາຍ. ປັນຍາປະດິດ, ແລະການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກ, ມັນເປັນສິ່ງຈໍາເປັນທີ່ຈະເນັ້ນຫນັກໃສ່ຄວາມສາມາດໃນການຄິດຄອມພິວເຕີ້ເປັນອົງປະກອບທີ່ສໍາຄັນຂອງການສຶກສາແລະການພັດທະນາວິຊາຊີບ.
ໃນບົດຄວາມນີ້, ພວກເຮົາຈະເບິ່ງໃນການຄິດໄລ່ການຄິດໄລ່ໂດຍລະອຽດ, ກວມເອົາອົງປະກອບຂອງຕົນ, ຄຸນຄ່າ, ແລະຫຼາຍຫຼາຍ.
ດັ່ງນັ້ນ, ການຄິດຄໍານວນແມ່ນຫຍັງ?
ການຄິດຄຳນວນ, ເຊິ່ງເອີ້ນກັນວ່າ ການຄິດແບບ algorithmic, ແມ່ນເຕັກນິກວິທີການເພື່ອແກ້ໄຂບັນຫາທີ່ຊັບຊ້ອນໂດຍການແຍກມັນອອກເປັນຂະບວນການນ້ອຍໆ, ງ່າຍກວ່າທີ່ສາມາດເຮັດໄດ້ໂດຍຄອມພິວເຕີ ຫຼື ເຄື່ອງຈັກ.
ມັນເປັນສິ່ງ ສຳ ຄັນທີ່ຈະແກ້ໄຂບັນຫາໃນແບບທີ່ຄອມພິວເຕີສາມາດປະຕິບັດຂະບວນການໄດ້ເນື່ອງຈາກມັນ ໝາຍ ຄວາມວ່າ ຄຳ ຕອບສາມາດ ນຳ ໃຊ້ກັບບັນຫາທີ່ຄ້າຍຄືກັນໃນສະພາບການອື່ນໆ.
ການຄິດຄຳນວນລວມເຖິງການຮັບຮອງເອົາທັດສະນະຄະຕິທີ່ວ່ອງໄວ, ມີຫົວຄິດປະດິດສ້າງ ແລະ ປ່ຽນແປງໄດ້ເພື່ອເຮັດວຽກຜ່ານສິ່ງທ້າທາຍ ແລະ ວິທີແກ້ໄຂທີ່ເປັນໄປໄດ້ຢ່າງມີປະສິດທິພາບ, ພ້ອມທັງນຳໃຊ້ ແລະ ວິເຄາະຂໍ້ມູນຢ່າງສຳເລັດຜົນ.
ຄໍາວ່າ "ການຄິດຄໍານວນ" ແມ່ນມາຈາກວິທີທີ່ນັກວິທະຍາສາດຄອມພິວເຕີຄິດ, ແຕ່ໃນປັດຈຸບັນມັນໄດ້ຖືກຮັບຮູ້ວ່າເປັນວິທີການຄິດທີ່ທຸກຄົນສາມາດນໍາໃຊ້ເພື່ອແກ້ໄຂບັນຫາໃນຊີວິດສ່ວນຕົວຫຼືອາຊີບຂອງພວກເຂົາ.
ດັ່ງນັ້ນ, ເປົ້າຫມາຍບໍ່ແມ່ນການໃຊ້ຄວາມຄິດທີ່ຄ້າຍຄືກັບເຄື່ອງຈັກ, ແຕ່ແທນທີ່ຈະສ້າງກົນລະຍຸດການແກ້ໄຂບັນຫາທີ່ນັກວິທະຍາສາດຄອມພິວເຕີໃຊ້ທົ່ວໄປ.
ການຄິດຄຳນວນເປັນເຄື່ອງມືທີ່ສຳຄັນສຳລັບນັກວິທະຍາສາດຂໍ້ມູນ ເນື່ອງຈາກມັນສາມາດຖືກໃຊ້ເພື່ອຮັບມືກັບສິ່ງທ້າທາຍດ້ານປະລິມານ ແລະ ຂໍ້ມູນຫຼາຍປະເພດ.
ວິທີການນີ້ສາມາດຖືກນໍາໃຊ້ເພື່ອແກ້ໄຂບັນຫາໃນຫຼາຍໆດ້ານ, ລວມທັງຄະນິດສາດແລະປັນຍາປະດິດ. ວິທີການນີ້ຍັງເຮັດໃຫ້ການນໍາໃຊ້ພາສາການຂຽນໂປລແກລມ Python, ເຊິ່ງຖືກນໍາໃຊ້ເພື່ອສະແດງຄໍາຕອບໃນຄອມພິວເຕີ້ໃນລະຫວ່າງຂັ້ນຕອນການວິເຄາະສະຖິຕິ.
ເປັນຫຍັງການຄິດຄຳນວນຈຶ່ງຈຳເປັນ?
ວິທີການແກ້ໄຂບັນຫາເຫຼົ່ານີ້ສາມາດຖືກນໍາໄປໃຊ້ກັບຫົວຂໍ້ຕ່າງໆໂດຍໃຊ້ການຄິດຄໍານວນ. ນອກຈາກນັ້ນ, ຍັງມີຄວາມສາມາດໃນການຄິດເລກທີ່ແບ່ງປັນກັບຜູ້ທີ່ໃຊ້ໃນສາຂາ STEM ອື່ນໆເຊັ່ນດຽວກັນກັບສິລະປະ, ວິທະຍາສາດສັງຄົມ, ແລະມະນຸດສາດ.
ການນໍາໃຊ້ພະລັງງານຂອງຄອມພິວເຕີຢູ່ນອກຫນ້າຈໍແລະ keyboard ໄດ້ຖືກຊຸກຍູ້ໂດຍການຄິດໄລ່ຄໍານວນ. ນອກຈາກນັ້ນ, ມັນສາມາດຊ່ວຍພວກເຮົາປັບປຸງຄວາມສະເຫມີພາບໃນການສຶກສາວິທະຍາສາດຄອມພິວເຕີ.
ພວກເຮົາສາມາດຊຸກຍູ້ໃຫ້ວິທະຍາສາດຄອມພິວເຕີເຊື່ອມໂຍງເຂົ້າກັບສາຂາວິຊາອື່ນໆ ແລະ ແນະນຳໃຫ້ນັກຮຽນມີທ່າແຮງຂອງວິທະຍາສາດຄອມພິວເຕີຫຼາຍຂຶ້ນ ໂດຍການເນັ້ນໃສ່ຄວາມສາມາດໃນການແກ້ໄຂບັນຫາທີ່ເປັນຫຼັກ.
ນອກຈາກນັ້ນ, ການຄິດຄໍານວນການຄິດໄລ່ເຮັດໃຫ້ມັນເປັນໄປໄດ້ສໍາລັບພວກເຮົາທີ່ຈະສືບສວນທ່າແຮງແລະຂໍ້ຈໍາກັດຂອງເຕັກໂນໂລຢີໃນຂະນະທີ່ມັນກໍາລັງຜະລິດ.
ພວກເຮົາສາມາດປະເມີນວ່າໃຜກໍາລັງພັດທະນາເຕັກໂນໂລຢີແລະເປັນຫຍັງ, ແລະພວກເຮົາສາມາດພິຈາລະນາຢ່າງວິພາກວິຈານວ່າມັນມີຜົນກະທົບແນວໃດຕໍ່ສັງຄົມ.
ອົງປະກອບຫຼັກຂອງການຄິດຄຳນວນ
1. ການເສື່ອມໂຊມ
ການເສື່ອມໂຊມແມ່ນອົງປະກອບພື້ນຖານຂອງການຄິດຄໍານວນ. ເພື່ອເຮັດໃຫ້ບັນຫາງ່າຍຕໍ່ການແກ້ໄຂ, ຂັ້ນຕອນນີ້ເຮັດໃຫ້ການແບ່ງອອກເປັນສ່ວນປະກອບນ້ອຍກວ່າ.
ບັນຫາແມ່ນງ່າຍກວ່າທີ່ຈະແກ້ໄຂໄດ້ ຍິ່ງເຈົ້າສາມາດຜ່າຕັດໄດ້ຫຼາຍຂຶ້ນ. ພາກສ່ວນຂອງລົດຖີບສາມາດ disassembled ເປັນການປະຕິບັດ decomposition ທີ່ເປັນປະໂຫຍດ. ກອບຂອງລົດຖີບ, ລໍ້, ມືຈັບ, ແລະເກຍສາມາດຖືກຕັດອອກໃນເບື້ອງຕົ້ນ.
ຢ່າງໃດກໍຕາມ, ທ່ານອາດຈະແບ່ງແຕ່ລະອົງປະກອບເຂົ້າໄປໃນພາກສ່ວນອົງປະກອບຂອງມັນ. ສໍາລັບຕົວຢ່າງ, ປັນຍາປະດິດສາມາດແບ່ງອອກເປັນການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກ, ການຮຽນຮູ້ເລິກ, ວິໄສທັດຄອມພິວເຕີ, ແລະການປຸງແຕ່ງພາສາທໍາມະຊາດ.
ຂັ້ນຕອນນີ້ຍັງຊ່ວຍໃຫ້ທ່ານສ້າງຄວາມຮູ້ທີ່ເລິກເຊິ່ງກວ່າຂອງບັນຫາໂດຍການກໍານົດອົງປະກອບທັງຫມົດໃນຄວາມເລິກ.
2. ການຮັບຮູ້ຮູບແບບ
ໃນຂັ້ນຕອນທີສອງ, ເອີ້ນວ່າການຮັບຮູ້ຮູບແບບ, ສະພາບທົ່ວໄປແລະແນວໂນ້ມຂອງບັນຫາແມ່ນພົບເຫັນ.
ມີຄວາມເປັນໄປໄດ້ທີ່ເຂັ້ມແຂງທີ່ພວກເຂົາສາມາດຖືກຈັດການໂດຍໃຊ້ຂັ້ນຕອນທີ່ຄ້າຍຄືກັນ, ຫຼືຂັ້ນຕອນທີ່ເກີດຂື້ນອີກຖ້າຄວາມຫຍຸ້ງຍາກບາງຢ່າງແມ່ນຄ້າຍຄືກັນໃນລັກສະນະ - ທັງຢູ່ໃນບັນຫາທີ່ກໍາລັງຖືກແກ້ໄຂແລະໃນບັນຫາທີ່ຜ່ານມາ.
ນີ້ແມ່ນອົງປະກອບທີ່ສໍາຄັນສໍາລັບການພັດທະນາການແກ້ໄຂທີ່ມີປະສິດທິພາບແລະໃນທີ່ສຸດປະຫຍັດເວລາຂອງເຈົ້າ.
ພິຈາລະນາສະຖານະການຕໍ່ໄປນີ້: ທ່ານກໍາລັງຮ້ອງຂໍໃຫ້ພັດທະນາໂຄງການຂະຫນາດນ້ອຍທີ່ແຕ້ມຮູບສີ່ຫຼ່ຽມມົນ. ແທນທີ່ຈະຂຽນຄໍາແນະນໍາສີ່ຄັ້ງຕິດຕໍ່ກັນ, ຮູບແບບຂອງການແຕ້ມເສັ້ນແລະການຫັນປາກກາ 90 ອົງສາສາມາດຊ້ໍາສີ່ຄັ້ງໃນ loop.
ການຮັບຮູ້ຮູບແບບແມ່ນຄວາມສາມາດທີ່ສໍາຄັນສໍາລັບການພັດທະນາການແກ້ໄຂບັນຫາທີ່ມີປະສິດທິພາບແລະມີປະສິດທິພາບ.
3. ບົດຄັດຫຍໍ້
ການກໍານົດອົງປະກອບທີ່ສໍາຄັນຂອງການແກ້ໄຂແມ່ນເຮັດຢູ່ໃນຂັ້ນຕອນທີສາມຂອງການບໍ່ມີຕົວຕົນ.
ມັນຈໍາເປັນຕ້ອງມີຄວາມສາມາດໃນການກັ່ນຕອງອອກສ່ວນທີ່ຫລູຫລາຂອງບັນຫາເພື່ອໃຫ້ທ່ານພຽງແຕ່ສຸມໃສ່ອົງປະກອບທີ່ສໍາຄັນ, ກົງກັນຂ້າມກັບການເບິ່ງສະເພາະທີ່ຊັດເຈນ.
ຕົວຢ່າງທີ່ດີເລີດອີກຢ່າງຫນຶ່ງແມ່ນເວລາທີ່ທ່ານຫລິ້ນກິລາ, ທ່ານພະຍາຍາມສຸມໃສ່ຍຸດທະສາດທີ່ທ່ານຄວນໃຊ້, ແລະທ່ານບໍ່ສົນໃຈການລໍ້ລວງໃດໆຈາກ opponents ຂອງທ່ານ.
ກ່ອນທີ່ຈະພັດທະນາການແກ້ໄຂສຸດທ້າຍ, ການບໍ່ມີຕົວຕົນຊ່ວຍໃຫ້ທ່ານສາມາດຄໍານຶງເຖິງປັດໃຈສໍາຄັນທັງຫມົດໃນຂະນະທີ່ບໍ່ສົນໃຈອົງປະກອບ superfluous.
4. ການອອກແບບສູດການຄິດໄລ່
ການສ້າງຊຸດຄໍາແນະນໍາຂັ້ນຕອນໂດຍຂັ້ນຕອນຢ່າງລະອຽດທີ່ອະທິບາຍວິທີການແກ້ໄຂບັນຫາເກີດຂື້ນໃນລະຫວ່າງຂັ້ນຕອນການອອກແບບ Algorithm, ໄລຍະສຸດທ້າຍໃນຂະບວນການຄິດຄໍານວນ.
ສູດການຄິດໄລ່ທີ່ມີປະສິດຕິຜົນແມ່ນອັນໜຶ່ງທີ່ສາມາດມອບໃຫ້ຜູ້ອື່ນ ແລະປະຕິບັດຕາມໂດຍບໍ່ມີການອະທິບາຍຕື່ມອີກ.
ໂລກເຕັມໄປດ້ວຍສູດການຄິດໄລ່, ບໍ່ວ່າທ່ານຈະແຕ່ງກິນຈາກສູດອາຫານ, ປະກອບເຄື່ອງເຟີນີເຈີແບນ, ກິນເຂົ້າຢູ່ຮ້ານອາຫານທີ່ຂັບລົດຜ່ານ, ຫຼືຈ່າຍເງິນຊື້ເຄື່ອງສໍາອາງຂອງເຈົ້າຢູ່ເຄົາເຕີທີ່ບໍລິການຕົນເອງ.
ການດີບັກແມ່ນຄວາມສາມາດອັນສຳຄັນທີ່ຈະເປັນແມ່ແບບ ເພາະວ່າມັນເປັນຂະບວນການເພີ່ມເຕີມທີ່ມີສ່ວນຮ່ວມໃນການສ້າງ algorithm. ການກໍານົດແລະການແກ້ໄຂຂໍ້ບົກພ່ອງ algorithmic ແມ່ນຫມາຍເຖິງການດີບັກ.
ການດີບັກແມ່ນຄວາມສາມາດທີ່ສາມາດໂອນໄດ້ເຊິ່ງສາມາດໄດ້ຮັບໃນທົ່ວຫຼັກສູດໂດຍການປະຕິບັດແລະສະເຫນີຄໍາຄຶດຄໍາເຫັນ, ຄືກັນກັບອົງປະກອບອື່ນໆຂອງການຄິດຄໍານວນ. ພວກເຮົາສາມາດເຂົ້າໃຈສິ່ງອ້ອມຂ້າງຂອງພວກເຮົາດ້ວຍການຊ່ວຍເຫຼືອຂອງ algorithms.
ສະຫຼຸບ
ເພື່ອສະຫຼຸບ, ການຜະລິດຕໍ່ໄປນີ້ຂອງ ນັກວິທະຍາສາດຂໍ້ມູນ ຕ້ອງໄດ້ຮັບຄວາມສາມາດທີ່ຈະເຮັດໃຫ້ເຂົາເຈົ້າສາມາດປັບຕົວເຂົ້າກັບຕະຫຼາດການເຮັດວຽກທີ່ມີການພັດທະນາ ແລະ ພັດທະນາເສດຖະກິດດິຈິຕອລ.
ນັກວິທະຍາສາດຂໍ້ມູນໃນອະນາຄົດຈະຊອກຫາການຄິດຄໍານວນເປັນເຄື່ອງມືທີ່ເປັນປະໂຫຍດຍ້ອນວ່າພວກເຂົາປ່ຽນແປງຕໍາແຫນ່ງຂອງພວກເຂົາຢ່າງຕໍ່ເນື່ອງເພື່ອຮອງຮັບຄວາມກ້າວຫນ້າຂອງເຕັກໂນໂລຢີແລະການເຮັດວຽກຮ່ວມກັນລະຫວ່າງຄົນແລະເຄື່ອງຈັກ.
ໃນທີ່ສຸດ, ການຄິດໄລ່ການຄິດໄລ່ເປັນສິ່ງຈໍາເປັນສໍາລັບທຸກຄົນໃນວຽກງານປະຈໍາວັນຂອງເຂົາເຈົ້າ.
ອອກຈາກ Reply ເປັນ