Memandangkan sains data adalah mengenai menangani isu sebenar, masuk akal bahawa sesetengah kemahiran adalah aset berguna dalam set alat mereka yang sentiasa berkembang.
Mana-mana bakal saintis data harus menumpukan pada pemikiran pengiraan sebagai sebahagian daripada pendidikan mereka, kerana ia mengajar idea asas sains komputer dan cara mendekati isu rumit melalui abstraksi dan dekonstruksi.
Pemikiran pengiraan ialah keupayaan penting dalam era teknologi yang mengutamakan digital, bukan sahaja untuk saintis data yang bercita-cita tinggi, tetapi untuk semua orang yang ingin mengambil bahagian dalam dunia pengiraan.
Untuk bersedia menghadapi evolusi pasaran buruh dan masa depan kerja, yang akan dibentuk oleh automasi yang meluas, kecerdasan buatan, dan pembelajaran mesin, adalah penting untuk menekankan kebolehan pemikiran pengiraan sebagai komponen utama pendidikan dan pembangunan profesional.
Dalam artikel ini, kita akan melihat pemikiran pengiraan secara terperinci, merangkumi elemen, nilai dan banyak lagi.
Jadi, apakah pemikiran Computational?
Pemikiran komputasi, juga dikenali sebagai pemikiran algoritma, ialah teknik berkaedah untuk menangani masalah yang kompleks dengan memecahkannya kepada proses yang lebih kecil dan lebih mudah yang boleh dilakukan oleh komputer atau mesin.
Adalah penting untuk menyelesaikan isu dengan cara yang komputer boleh melaksanakan proses itu kerana ia menandakan bahawa jawapan itu boleh digunakan untuk masalah yang sama dalam konteks lain.
Pemikiran komputasi termasuk mengamalkan sikap tangkas, inovatif dan fleksibel untuk menangani cabaran dan penyelesaian berpotensi secekap mungkin, serta berjaya menggunakan dan menganalisis data.
Istilah "pemikiran komputasi" berasal daripada cara saintis komputer berfikir, tetapi ia kini diiktiraf sebagai cara berfikir yang boleh digunakan oleh sesiapa sahaja untuk menyelesaikan isu dalam kehidupan peribadi atau profesional mereka.
Oleh itu, matlamatnya bukan untuk menggunakan pemikiran yang menyerupai mesin, sebaliknya untuk mencipta strategi penyelesaian masalah yang biasa digunakan oleh saintis komputer.
Pemikiran komputasi ialah alat penting untuk saintis data kerana ia boleh digunakan untuk menangani pelbagai cabaran kuantitatif dan intensif data.
Kaedah ini boleh digunakan untuk menyelesaikan masalah dalam pelbagai bidang, termasuk matematik dan kecerdasan buatan. Pendekatan ini juga menggunakan bahasa pengaturcaraan Python, yang digunakan untuk mewakili jawapan pada komputer semasa langkah analisis statistik.
Mengapakah Pemikiran Pengiraan penting?
Kaedah penyelesaian masalah ini boleh digunakan untuk pelbagai topik menggunakan pemikiran pengiraan. Selain itu, terdapat kebolehan yang dikongsi oleh pemikiran komputasi dengan yang digunakan dalam bidang STEM lain serta seni, sains sosial dan kemanusiaan.
Menggunakan kuasa komputer di luar skrin dan papan kekunci digalakkan oleh pemikiran pengiraan. Selain itu, ia boleh membantu kami meningkatkan ekuiti dalam pendidikan sains komputer.
Kami boleh menggalakkan integrasi sains komputer dengan bidang mata pelajaran lain dan memperkenalkan lebih ramai pelajar kepada potensi sains komputer dengan memberi tumpuan kepada kebolehan menyelesaikan masalah yang menjadi terasnya.
Selain itu, pemikiran pengiraan membolehkan kita menyiasat potensi dan kekangan teknologi semasa ia dihasilkan.
Kita boleh menilai siapa yang membangunkan teknologi dan mengapa, dan kita boleh mempertimbangkan secara kritikal bagaimana ia boleh mempengaruhi masyarakat.
Komponen Teras Pemikiran Pengiraan
1. Penguraian
Penguraian adalah elemen asas pemikiran komputasi. Untuk memudahkan masalah diselesaikan, peringkat ini memerlukan memecahkannya kepada komponen yang lebih kecil.
Sesuatu isu adalah lebih mudah untuk diselesaikan lebih banyak anda boleh membedahnya. Bahagian basikal boleh dibongkar sebagai amalan penguraian yang berguna. Bingkai, roda, bar hendal dan gear basikal boleh dibedah pada mulanya.
Anda mungkin, walau bagaimanapun, membahagikan lagi setiap komponen kepada bahagian komponennya. Sebagai contoh, kecerdasan buatan boleh dibahagikan lagi kepada pembelajaran mesin, pembelajaran mendalam, penglihatan komputer dan pemprosesan bahasa semula jadi.
Langkah ini juga membantu anda membina pengetahuan yang lebih mendalam tentang masalah dengan mengenal pasti semua komponen secara mendalam.
2. Pengecaman Corak
Pada peringkat kedua, dikenali sebagai pengecaman corak, persamaan dan trend masalah ditemui.
Terdapat kemungkinan besar bahawa ia boleh dikendalikan dengan menggunakan prosedur yang serupa atau berulang jika kesukaran tertentu adalah serupa dalam sifat—kedua-duanya dalam masalah yang sedang ditangani dan dalam masalah sebelumnya.
Ini adalah elemen penting untuk membangunkan penyelesaian yang berkesan dan akhirnya menjimatkan masa anda.
Pertimbangkan senario berikut: anda diminta untuk membangunkan program kecil yang melukis segi empat sama. Daripada menulis arahan empat kali berturut-turut, corak melukis garisan dan memusing pen 90 darjah boleh diulang empat kali dalam satu gelung.
Pengecaman corak ialah bakat penting untuk membangunkan penyelesaian yang cekap dan berkesan kepada isu.
3. Pengabstrakan
Pengenalpastian elemen penting penyelesaian dilakukan pada langkah ketiga abstraksi.
Ia memerlukan keupayaan untuk menapis bahagian berlebihan sesuatu isu supaya anda hanya menumpukan pada elemen penting, berbanding melihat secara spesifik yang tepat.
Satu lagi contoh terbaik ialah apabila anda bermain sukan, anda cuba untuk menumpukan perhatian pada strategi yang perlu anda gunakan, dan anda mengabaikan sebarang usikan daripada pihak lawan anda.
Sebelum membangunkan penyelesaian akhir, pengabstrakan membolehkan anda mengambil kira semua faktor penting sambil mengabaikan sebarang unsur berlebihan.
4. Reka Bentuk Algoritma
Penciptaan set lengkap arahan langkah demi langkah yang menerangkan cara menyelesaikan masalah berlaku semasa peringkat Reka Bentuk Algoritma, fasa terakhir dalam proses Pemikiran Pengiraan.
Algoritma yang berkesan ialah algoritma yang boleh diberikan kepada orang lain dan diikuti tanpa penjelasan lanjut.
Dunia penuh dengan algoritma, sama ada anda memasak daripada resipi, memasang perabot pek rata, makan di restoran pandu lalu atau membayar barangan runcit anda di kaunter layan diri
Penyahpepijatan ialah keupayaan penting untuk dikuasai kerana ia merupakan proses tambahan yang terlibat dalam penciptaan algoritma. Pengenalpastian dan pembetulan kelemahan algoritma dirujuk sebagai penyahpepijatan.
Penyahpepijatan ialah keupayaan boleh alih yang boleh diperoleh merentas kurikulum dengan bertindak dan menawarkan maklum balas, sama seperti komponen pemikiran pengiraan yang lain. Kita boleh memahami persekitaran kita dengan bantuan algoritma.
Kesimpulan
Sebagai kesimpulan, generasi berikut saintis data perlu memperoleh kebolehan yang akan membolehkan mereka menyesuaikan diri dengan lebih jayanya dengan pasaran kerja yang berkembang dan ekonomi digital yang sedang berkembang.
Saintis data masa depan akan mendapati pemikiran pengiraan sebagai alat yang berguna kerana mereka sentiasa mengubah kedudukan mereka untuk menampung kemajuan teknologi dan lebih kesalingoperasian antara manusia dan mesin.
Akhirnya, pemikiran pengiraan adalah penting untuk semua orang dalam tugas harian mereka.
Sila tinggalkan balasan anda