Aangezien datawetenschap gaat over het aanpakken van actuele problemen, is het logisch dat sommige vaardigheden nuttige troeven zijn in hun voortdurend evoluerende toolset.
Elke toekomstige datawetenschapper zou zich moeten concentreren op computationeel denken als onderdeel van zijn opleiding, omdat het fundamentele computerwetenschappelijke ideeën leert en hoe gecompliceerde problemen kunnen worden benaderd door middel van abstractie en deconstructie.
Computationeel denken is een cruciale vaardigheid in het tijdperk van digital-first technologie, niet alleen voor aspirant-datawetenschappers, maar voor iedereen die wil deelnemen aan de computationele wereld.
Om klaar te zijn voor de evolutie van de arbeidsmarkt en de toekomst van werk, die zal worden gevormd door verregaande automatisering, kunstmatige intelligentie, en machine learning, is het absoluut noodzakelijk om computationele denkvaardigheden te benadrukken als een belangrijk onderdeel van onderwijs en professionele ontwikkeling.
In dit artikel zullen we in detail kijken naar computationeel denken, waarbij we de elementen, waarde en nog veel meer behandelen.
Dus, wat is computationeel denken?
Computationeel denken, ook wel algoritmisch denken genoemd, is een methodische techniek om een complex probleem aan te pakken door het op te splitsen in kleinere, eenvoudigere processen die door een computer of machine kunnen worden uitgevoerd.
Het is van cruciaal belang om een probleem op zo'n manier op te lossen dat een computer het proces kan uitvoeren, omdat het betekent dat het antwoord kan worden toegepast op soortgelijke problemen in andere contexten.
Computationeel denken omvat het aannemen van een wendbare, innovatieve en flexibele houding om uitdagingen en mogelijke oplossingen zo efficiënt mogelijk aan te pakken, evenals het succesvol gebruiken en analyseren van gegevens.
De term 'computationeel denken' komt van de manier waarop computerwetenschappers denken, maar het wordt nu erkend als een manier van denken die iedereen kan toepassen om problemen in zijn persoonlijke of professionele leven op te lossen.
Het doel is daarom niet om denken te gebruiken dat lijkt op dat van een machine, maar eerder om probleemoplossende strategieën te creëren die computerwetenschappers vaak gebruiken.
Computationeel denken is een cruciaal hulpmiddel voor datawetenschappers, omdat het kan worden gebruikt om een breed scala aan kwantitatieve en data-intensieve uitdagingen aan te pakken.
Deze methode kan worden gebruikt om problemen op verschillende gebieden op te lossen, waaronder wiskunde en kunstmatige intelligentie. Deze aanpak maakt ook gebruik van de programmeertaal Python, die wordt gebruikt om het antwoord op een computer weer te geven tijdens de statistische analysestap.
Waarom is Computational Thinking essentieel?
Deze methoden voor het oplossen van problemen kunnen worden toegepast op een reeks onderwerpen met behulp van computationeel denken. Bovendien zijn er vaardigheden die computationeel denken deelt met die welke worden gebruikt in andere STEM-gebieden, evenals in de kunsten, sociale wetenschappen en geesteswetenschappen.
Het gebruik van de kracht van computers buiten het scherm en toetsenbord wordt aangemoedigd door computationeel denken. Bovendien zou het ons kunnen helpen de gelijkheid in het computerwetenschappelijk onderwijs te verbeteren.
We kunnen de integratie van informatica met andere vakgebieden aanmoedigen en meer studenten kennis laten maken met het potentieel van informatica door de nadruk te leggen op het probleemoplossend vermogen dat de kern vormt.
Bovendien maakt computationeel denken het voor ons mogelijk om het potentieel en de beperkingen van technologie te onderzoeken terwijl deze wordt geproduceerd.
We kunnen beoordelen wie technologie ontwikkelt en waarom, en we kunnen kritisch nadenken over hoe het de samenleving kan beïnvloeden.
Kerncomponenten van computationeel denken
1. Ontleding
Decompositie is het fundamentele element van computationeel denken. Om het probleem gemakkelijker op te lossen, wordt het in deze fase opgesplitst in kleinere componenten.
Een probleem is gemakkelijker op te lossen, hoe meer je het kunt ontleden. De onderdelen van een fiets kunnen worden gedemonteerd als een nuttige ontledingsoefening. Het frame, de wielen, het stuur en de versnellingen van een fiets kunnen aanvankelijk worden ontleed.
U kunt elk onderdeel echter verder opdelen in zijn samenstellende delen. Kunstmatige intelligentie kan bijvoorbeeld verder worden onderverdeeld in machine learning, deep learning, computervisie en natuurlijke taalverwerking.
Deze stap helpt u ook om een diepere kennis van het probleem op te bouwen door alle componenten grondig te identificeren.
2. Patroonherkenning
In de tweede fase, bekend als patroonherkenning, worden de overeenkomsten en trends van het probleem gevonden.
Er is een grote kans dat ze kunnen worden afgehandeld met behulp van vergelijkbare of terugkerende procedures als bepaalde problemen vergelijkbaar van aard zijn - zowel binnen het probleem dat nu wordt aangepakt als binnen eerdere problemen.
Dit is een cruciaal element om effectieve oplossingen te ontwikkelen en u uiteindelijk tijd te besparen.
Denk aan het volgende scenario: u wordt gevraagd een klein programma te ontwikkelen dat een vierkant tekent. In plaats van de instructie vier keer achter elkaar uit te schrijven, kan het patroon van het tekenen van een lijn en het 90 graden draaien van de pen vier keer in een lus worden herhaald.
Patroonherkenning is een cruciaal talent voor het ontwikkelen van efficiënte en effectieve oplossingen voor problemen.
3. abstractie
De identificatie van belangrijke elementen van de oplossing wordt gedaan in de derde stap van abstractie.
Het vereist de capaciteit om overbodige delen van een probleem eruit te filteren, zodat u zich alleen kunt concentreren op de cruciale elementen, in plaats van naar precieze details te kijken.
Een ander uitstekend voorbeeld is wanneer je aan het sporten bent, je probeert je te concentreren op de strategieën die je moet gebruiken, en je negeert alle plagen van je tegenstanders.
Alvorens de uiteindelijke oplossing te ontwikkelen, stelt abstractie u in staat rekening te houden met alle belangrijke factoren, zonder rekening te houden met overbodige elementen.
4. Algoritmeontwerp
De creatie van een grondige reeks stapsgewijze instructies die beschrijven hoe het probleem kan worden opgelost, vindt plaats tijdens de Algoritme Ontwerpfase, de laatste fase in het Computational Thinking-proces.
Een effectief algoritme is er een die aan iemand anders kan worden gegeven en zonder verdere uitleg kan worden gevolgd.
De wereld zit vol met algoritmen, of je nu kookt op basis van een recept, flatpack-meubels in elkaar zet, eet in een drive-through-restaurant of je boodschappen betaalt aan een zelfbedieningsbalie
Debuggen is een cruciaal vermogen om te beheersen, omdat het een extra proces is dat betrokken is bij het maken van algoritmen. Identificatie en correctie van algoritmische fouten worden debuggen genoemd.
Debuggen is een overdraagbare vaardigheid die in het hele curriculum kan worden verworven door te handelen naar en feedback te geven, net zoals de andere componenten van computationeel denken. Met behulp van algoritmen kunnen we onze omgeving begrijpen.
Conclusie
Samenvattend, de volgende generatie van data wetenschappers moet de vaardigheden verwerven die hen in staat zullen stellen zich beter aan te passen aan de veranderende arbeidsmarkt en de zich ontwikkelende digitale economie.
Toekomstige datawetenschappers zullen computationeel denken een nuttig hulpmiddel vinden, omdat ze hun posities voortdurend veranderen om tegemoet te komen aan de vooruitgang van technologie en meer interoperabiliteit tussen mensen en machines.
Uiteindelijk is computationeel denken essentieel voor iedereen in hun dagelijkse taken.
Laat een reactie achter