डेटा सायन्स हे वास्तविक समस्यांचे निराकरण करण्याबद्दल असल्याने, काही कौशल्ये त्यांच्या सतत-विकसित होत असलेल्या टूलसेटमध्ये उपयुक्त मालमत्ता आहेत याचा अर्थ होतो.
कोणत्याही संभाव्य डेटा शास्त्रज्ञाने त्यांच्या शिक्षणाचा भाग म्हणून संगणकीय विचारांवर लक्ष केंद्रित केले पाहिजे, कारण ते मूलभूत संगणक विज्ञान कल्पना शिकवते आणि अमूर्त आणि विघटन याद्वारे गुंतागुंतीच्या समस्यांकडे कसे जायचे हे शिकवते.
डिजिटल-प्रथम तंत्रज्ञानाच्या युगात संगणकीय विचार ही एक महत्त्वाची क्षमता आहे, केवळ महत्त्वाकांक्षी डेटा वैज्ञानिकांसाठीच नाही, तर संगणकीय जगात भाग घेऊ इच्छिणाऱ्या प्रत्येकासाठी.
श्रमिक बाजाराच्या उत्क्रांती आणि कामाच्या भविष्यासाठी तयार होण्यासाठी, जे व्यापक ऑटोमेशनद्वारे आकारले जाईल, कृत्रिम बुद्धिमत्ता, आणि मशीन लर्निंग, शिक्षण आणि व्यावसायिक विकासाचा मुख्य घटक म्हणून संगणकीय विचार क्षमतांवर जोर देणे अत्यावश्यक आहे.
या लेखात, आम्ही संगणकीय विचारांचा तपशीलवार विचार करू, त्यातील घटक, मूल्य आणि बरेच काही समाविष्ट करू.
तर, संगणकीय विचार म्हणजे काय?
कॉम्प्युटेशनल थिंकिंग, ज्याला अल्गोरिदमिक थिंकिंग असेही म्हटले जाते, हे कॉम्प्युटर किंवा मशीनद्वारे करता येणाऱ्या छोट्या, सोप्या प्रक्रियांमध्ये मोडून जटिल समस्येचे निराकरण करण्यासाठी एक पद्धतशीर तंत्र आहे.
एखाद्या समस्येचे निराकरण अशा प्रकारे करणे महत्वाचे आहे की संगणक प्रक्रिया पार पाडू शकतो कारण ते सूचित करते की उत्तर इतर संदर्भांमध्ये समान समस्यांसाठी लागू केले जाऊ शकते.
संगणकीय विचारांमध्ये आव्हाने आणि संभाव्य उपायांवर शक्य तितक्या कार्यक्षमतेने कार्य करण्यासाठी तसेच डेटाचा यशस्वीपणे वापर आणि विश्लेषण करण्यासाठी चपळ, नाविन्यपूर्ण आणि लवचिक वृत्ती स्वीकारणे समाविष्ट आहे.
"संगणकीय विचार" हा शब्द संगणक शास्त्रज्ञांच्या विचार करण्याच्या पद्धतीवरून आला आहे, परंतु आता हे विचार करण्याचा एक मार्ग म्हणून ओळखले जाते की कोणीही त्यांच्या वैयक्तिक किंवा व्यावसायिक जीवनातील समस्या सोडवण्यासाठी अर्ज करू शकतो.
म्हणून, ध्येय यंत्रासारखी विचारसरणी वापरणे नाही, तर संगणक शास्त्रज्ञ सामान्यतः वापरत असलेल्या समस्या-निराकरण धोरणे तयार करणे हे आहे.
डेटा शास्त्रज्ञांसाठी संगणकीय विचार हे एक महत्त्वपूर्ण साधन आहे कारण त्याचा उपयोग परिमाणात्मक आणि डेटा-केंद्रित आव्हानांच्या विस्तृत श्रेणीला सामोरे जाण्यासाठी केला जाऊ शकतो.
ही पद्धत गणित आणि कृत्रिम बुद्धिमत्तेसह विविध क्षेत्रातील समस्या सोडवण्यासाठी वापरली जाऊ शकते. हा दृष्टिकोन पायथन प्रोग्रामिंग भाषेचा देखील वापर करतो, ज्याचा उपयोग सांख्यिकीय विश्लेषण चरणादरम्यान संगणकावरील उत्तराचे प्रतिनिधित्व करण्यासाठी केला जातो.
कॉम्प्युटेशनल थिंकिंग का आवश्यक आहे?
समस्या सोडवण्याच्या या पद्धती संगणकीय विचारांचा वापर करून विविध विषयांवर लागू केल्या जाऊ शकतात. याव्यतिरिक्त, अशा क्षमता आहेत ज्या संगणकीय विचार इतर STEM क्षेत्रांमध्ये तसेच कला, सामाजिक विज्ञान आणि मानविकीमध्ये वापरल्या गेलेल्या लोकांसह सामायिक करतात.
संगणकाची शक्ती स्क्रीन आणि कीबोर्डच्या बाहेर वापरण्यासाठी संगणकीय विचारांना प्रोत्साहन दिले जाते. याव्यतिरिक्त, ते आम्हाला संगणक विज्ञान शिक्षणामध्ये समानता सुधारण्यास मदत करू शकते.
आम्ही संगणक विज्ञानाच्या इतर विषयांच्या क्षेत्रासह एकत्रीकरणास प्रोत्साहित करू शकतो आणि त्याच्या केंद्रस्थानी असलेल्या समस्या सोडवण्याच्या क्षमतेवर लक्ष केंद्रित करून अधिक विद्यार्थ्यांना संगणक विज्ञानाच्या संभाव्यतेची ओळख करून देऊ शकतो.
याव्यतिरिक्त, संगणकीय विचार तंत्रज्ञानाची निर्मिती होत असताना त्याची क्षमता आणि अडथळे तपासणे आम्हाला शक्य करते.
तंत्रज्ञान कोण विकसित करत आहे आणि का विकसित करत आहे याचे आपण मूल्यांकन करू शकतो आणि त्याचा समाजावर कसा परिणाम होऊ शकतो याचा आपण गंभीरपणे विचार करू शकतो.
कॉम्प्युटेशनल थिंकिंगचे मुख्य घटक
1. विघटन
विघटन हा संगणकीय विचारांचा मूलभूत घटक आहे. समस्येचे निराकरण करणे सोपे करण्यासाठी, या टप्प्यात त्यास लहान घटकांमध्ये विभाजित करणे आवश्यक आहे.
एखाद्या समस्येचे निराकरण करणे सोपे आहे जितके तुम्ही त्याचे विच्छेदन करू शकता. उपयुक्त विघटन सराव म्हणून बाइकचे भाग वेगळे केले जाऊ शकतात. सायकलची फ्रेम, चाके, हँडलबार आणि गीअर्स सुरुवातीला विच्छेदित केले जाऊ शकतात.
तथापि, तुम्ही प्रत्येक घटकाला त्याच्या घटक भागांमध्ये विभाजित करू शकता. उदाहरणार्थ, कृत्रिम बुद्धिमत्तेला मशीन लर्निंग, डीप लर्निंग, कॉम्प्युटर व्हिजन आणि नैसर्गिक भाषा प्रक्रिया यांमध्ये विभागले जाऊ शकते.
ही पायरी तुम्हाला सर्व घटकांची सखोल ओळख करून समस्येचे सखोल ज्ञान तयार करण्यात मदत करते.
2. नमुना ओळख
दुसऱ्या टप्प्यात, ज्याला नमुना ओळख म्हणून ओळखले जाते, समस्येची समानता आणि ट्रेंड आढळतात.
काही अडचणी सारख्याच स्वरूपाच्या असतील तर सारख्याच किंवा आवर्ती प्रक्रियेचा वापर करून ते हाताळले जाण्याची दाट शक्यता आहे—आता ज्या समस्येचे निराकरण केले जात आहे आणि मागील समस्यांमध्ये.
प्रभावी उपाय विकसित करण्यासाठी आणि शेवटी तुमचा वेळ वाचवण्यासाठी हा एक महत्त्वाचा घटक आहे.
खालील परिस्थिती विचारात घ्या: तुम्हाला एक लहान प्रोग्राम विकसित करण्याची विनंती केली जाते जो एक चौरस काढतो. सलग चार वेळा सूचना लिहिण्याऐवजी, रेषा काढण्याचा आणि पेन 90 अंश फिरवण्याचा नमुना लूपमध्ये चार वेळा पुनरावृत्ती करता येतो.
समस्यांवर कार्यक्षम आणि प्रभावी उपाय विकसित करण्यासाठी नमुना ओळख ही एक महत्त्वपूर्ण प्रतिभा आहे.
3. अमूर्तता
द्रावणातील महत्त्वाच्या घटकांची ओळख अमूर्ततेच्या तिसऱ्या टप्प्यावर केली जाते.
एखाद्या समस्येचे अनावश्यक भाग फिल्टर करण्याची क्षमता आवश्यक आहे जेणेकरुन तुम्ही केवळ महत्त्वाच्या घटकांवर लक्ष केंद्रित कराल, अगदी अचूक तपशील पाहण्याऐवजी.
आणखी एक उत्कृष्ट उदाहरण म्हणजे जेव्हा तुम्ही खेळ खेळता, तेव्हा तुम्ही वापरलेल्या रणनीतींवर लक्ष केंद्रित करण्याचा प्रयत्न करता आणि तुम्ही तुमच्या विरोधकांच्या कोणत्याही छेडछाडीकडे दुर्लक्ष करता.
अंतिम समाधान विकसित करण्यापूर्वी, अमूर्तता आपल्याला कोणत्याही अनावश्यक घटकांकडे दुर्लक्ष करताना सर्व महत्त्वाचे घटक विचारात घेण्यास सक्षम करते.
4. अल्गोरिदम डिझाइन
समस्या कशी सोडवायची याचे वर्णन करणार्या चरण-दर-चरण सूचनांचा सखोल संच तयार करणे अल्गोरिदम डिझाइन स्टेज दरम्यान, संगणकीय विचार प्रक्रियेतील शेवटचा टप्पा आहे.
एक प्रभावी अल्गोरिदम असा आहे जो दुसर्याला दिला जाऊ शकतो आणि पुढील स्पष्टीकरणाशिवाय अनुसरण करू शकतो.
जग अल्गोरिदमने भरलेले आहे, मग तुम्ही रेसिपीमधून स्वयंपाक करत असाल, फ्लॅट-पॅक फर्निचर एकत्र करत असाल, ड्राईव्ह-थ्रू रेस्टॉरंटमध्ये खात असाल किंवा सेल्फ-सर्व्हिस काउंटरवर तुमच्या किराणा सामानासाठी पैसे देत असाल.
डीबगिंग ही एक महत्त्वाची क्षमता आहे कारण ती अल्गोरिदम निर्मितीमध्ये गुंतलेली एक अतिरिक्त प्रक्रिया आहे. अल्गोरिदमिक त्रुटी ओळखणे आणि सुधारणे याला डीबगिंग असे संबोधले जाते.
डीबगिंग ही एक हस्तांतरणीय क्षमता आहे जी संगणकीय विचारांच्या इतर घटकांप्रमाणेच कार्य करून आणि अभिप्राय देऊन संपूर्ण अभ्यासक्रमात मिळवता येते. अल्गोरिदमच्या मदतीने आपण आपला परिसर समजू शकतो.
निष्कर्ष
सारांश, पुढील पिढी डेटा वैज्ञानिक विकसित होत असलेल्या वर्क मार्केट आणि विकसनशील डिजिटल अर्थव्यवस्थेशी अधिक यशस्वीपणे जुळवून घेण्यास सक्षम करणार्या क्षमता त्यांना आत्मसात कराव्या लागतील.
भविष्यातील डेटा शास्त्रज्ञांना संगणकीय विचार हे एक उपयुक्त साधन वाटेल कारण ते तंत्रज्ञानाची प्रगती आणि लोक आणि मशीन यांच्यातील अधिक आंतरकार्यक्षमता सामावून घेण्यासाठी त्यांची स्थिती सतत बदलत असतात.
सरतेशेवटी, संगणकीय विचार प्रत्येकासाठी त्यांच्या दैनंदिन कामांमध्ये आवश्यक आहे.
प्रत्युत्तर द्या