Бидејќи науката за податоци се занимава со решавање на актуелните прашања, има смисла дека некои вештини се корисни средства во нивниот сет на алатки кои постојано се развиваат.
Секој потенцијален научник за податоци треба да се фокусира на пресметковното размислување како дел од нивното образование, бидејќи ги учи основните идеи за компјутерски науки и како да се пристапи кон комплицираните прашања преку апстракција и деконструкција.
Пресметувачкото размислување е клучна способност во ерата на првата дигитална технологија, не само за амбициозните научници за податоци, туку и за сите што сакаат да учествуваат во пресметковниот свет.
Со цел да бидеме подготвени за еволуцијата на пазарот на трудот и иднината на работата, која ќе биде обликувана со сеприсутна автоматизација, вештачка интелигенција, и машинското учење, императив е да се нагласат способностите за пресметковно размислување како клучна компонента на образованието и професионалниот развој.
Во оваа статија, детално ќе го разгледаме пресметковното размислување, покривајќи ги неговите елементи, вредност и многу повеќе.
Значи, што е пресметковно размислување?
Пресметувачкото размислување, познато и како алгоритамско размислување, е методична техника за решавање на сложен проблем со негово разложување на помали, полесни процеси што може да ги направи компјутер или машина.
Клучно е за решавање на проблемот на таков начин што компјутерот може да го изврши процесот бидејќи тоа означува дека одговорот може да се примени на слични проблеми во други контексти.
Пресметувачкото размислување вклучува усвојување агилен, иновативен и флексибилен став со цел да се работи преку предизвиците и потенцијалните решенија што е можно поефикасно, како и успешно користење и анализа на податоците.
Терминот „компјутациско размислување“ доаѓа од начинот на кој размислуваат компјутерските научници, но сега е препознаен како начин на размислување што секој може да го примени за да ги реши проблемите во нивниот личен или професионален живот.
Затоа, целта не е да се користи размислување што наликува на она на машина, туку да се создадат стратегии за решавање проблеми што вообичаено ги користат компјутерските научници.
Пресметувачкото размислување е клучна алатка за научниците за податоци, бидејќи може да се користи за справување со широк опсег на квантитативни и интензивни предизвици со податоци.
Овој метод може да се користи за решавање на проблеми од различни области, вклучувајќи математика и вештачка интелигенција. Овој пристап исто така го користи програмскиот јазик Python, кој се користи за претставување на одговорот на компјутер за време на чекорот за статистичка анализа.
Зошто е суштинско пресметковното размислување?
Овие методи на решавање проблеми може да се применат на низа теми користејќи пресметковно размислување. Дополнително, постојат способности што пресметковното размислување ги споделува со оние што се користат во други области на STEM, како и во уметностите, општествените и хуманистичките науки.
Користењето на моќта на компјутерите надвор од екранот и тастатурата е поттикнато од пресметковното размислување. Дополнително, може да ни помогне да ја подобриме правичноста во образованието за компјутерски науки.
Можеме да ја поттикнеме интеграцијата на компјутерските науки со другите предметни области и да запознаеме повеќе студенти со потенцијалот на компјутерската наука со ставање фокус на способностите за решавање проблеми кои се во неговото јадро.
Дополнително, пресметковното размислување ни овозможува да го истражиме потенцијалот и ограничувањата на технологијата додека се произведува.
Можеме да процениме кој и зошто ја развива технологијата и можеме критички да размислиме како таа може да влијае на општеството.
Основни компоненти на пресметковното размислување
1. Распаѓање
Распаѓањето е основен елемент на пресметковното размислување. За да се олесни решавањето на проблемот, оваа фаза повлекува негово разложување на помали компоненти.
Проблемот е полесно да се поправи колку повеќе можете да го расклопите. Деловите на велосипедот може да се расклопат како корисна практика за распаѓање. Рамката, тркалата, рачките и запчаниците на велосипедот може првично да се сецираат.
Сепак, можете дополнително да ја поделите секоја компонента на нејзините составни делови. На пример, вештачката интелигенција може дополнително да се подели на машинско учење, длабоко учење, компјутерска визија и обработка на природен јазик.
Овој чекор, исто така, ви помага да изградите подлабоко знаење за проблемот со длабинско идентификување на сите компоненти.
2. Препознавање на модели
Во втората фаза, позната како препознавање шаблони, се наоѓаат заедничките и трендовите на проблемот.
Постои голема веројатност дека тие можат да се постапат со користење на слични или повторливи процедури доколку одредени потешкотии се слични по природа - и во рамките на проблемот што сега се решава и во рамките на претходните проблеми.
Ова е клучен елемент за развивање ефективни решенија и на крајот да ви заштеди време.
Размислете за следново сценарио: од вас се бара да развиете мала програма што црта квадрат. Наместо да ја пишувате инструкцијата четири пати по ред, шемата на цртање линија и вртење на пенкалото за 90 степени може да се повтори четири пати во јамка.
Препознавањето на моделите е критичен талент за развивање ефикасни и ефективни решенија за проблемите.
3. Апстракција
Идентификацијата на важните елементи на решението се врши на третиот чекор од апстракцијата.
Потребен е капацитет за филтрирање на излишни делови од проблем, така што ќе се концентрирате само на клучните елементи, наспроти гледањето на прецизни специфики.
Друг одличен пример е кога спортувате, се обидувате да се концентрирате на стратегиите што треба да ги користите и игнорирате какви било закачки од вашите противници.
Пред да го развиете конечното решение, апстракцијата ви овозможува да ги земете предвид сите важни фактори, а притоа да ги игнорирате сите излишни елементи.
4. Дизајн на алгоритам
Создавањето на темелен сет на инструкции чекор-по-чекор кои опишуваат како да се реши проблемот се случува за време на фазата на дизајнирање на алгоритам, последната фаза во процесот на компјутерско размислување.
Ефективен алгоритам е оној што може да се даде на некој друг и да се следи без дополнително објаснување.
Светот е полн со алгоритми, без разлика дали готвите по рецепт, склопувате мебел од рамно пакување, јадете во ресторан низ возење или плаќате за намирниците на шалтер за самопослужување
Дебагирањето е клучна способност за совладување бидејќи е дополнителен процес вклучен во креирањето на алгоритам. Идентификацијата и исправката на алгоритамските недостатоци се нарекуваат дебагирање.
Дебагирањето е пренослива способност што може да се стекне низ наставната програма со дејствување и нудење повратни информации, слично како и другите компоненти на пресметковното размислување. Можеме да ја разбереме нашата околина со помош на алгоритми.
Заклучок
Сумирајќи, следната генерација на научници за податоци треба да се здобијат со способности кои ќе им овозможат поуспешно да се приспособат на еволуирачкиот пазар на работа и развојната дигитална економија.
Идните научници за податоци ќе сметаат дека пресметковното размислување е корисна алатка бидејќи тие постојано ги менуваат своите позиции за да се приспособат на напредокот на технологијата и поголема интероперабилност помеѓу луѓето и машините.
На крајот, пресметковното размислување е од суштинско значење за сите во нивните секојдневни задачи.
Оставете Одговор