ਕਿਉਂਕਿ ਡਾਟਾ ਵਿਗਿਆਨ ਅਸਲ ਮੁੱਦਿਆਂ ਨੂੰ ਹੱਲ ਕਰਨ ਬਾਰੇ ਹੈ, ਇਹ ਸਮਝਦਾ ਹੈ ਕਿ ਕੁਝ ਹੁਨਰ ਉਹਨਾਂ ਦੇ ਨਿਰੰਤਰ-ਵਿਕਸਤ ਟੂਲਸੈੱਟ ਵਿੱਚ ਲਾਭਦਾਇਕ ਸੰਪਤੀਆਂ ਹਨ।
ਕਿਸੇ ਵੀ ਸੰਭਾਵੀ ਡੇਟਾ ਵਿਗਿਆਨੀ ਨੂੰ ਆਪਣੀ ਸਿੱਖਿਆ ਦੇ ਹਿੱਸੇ ਵਜੋਂ ਕੰਪਿਊਟੇਸ਼ਨਲ ਸੋਚ 'ਤੇ ਧਿਆਨ ਕੇਂਦਰਤ ਕਰਨਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ, ਕਿਉਂਕਿ ਇਹ ਬੁਨਿਆਦੀ ਕੰਪਿਊਟਰ ਵਿਗਿਆਨ ਦੇ ਵਿਚਾਰਾਂ ਅਤੇ ਐਬਸਟਰੈਕਸ਼ਨ ਅਤੇ ਡੀਕੰਸਟ੍ਰਕਸ਼ਨ ਦੁਆਰਾ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਮੁੱਦਿਆਂ ਤੱਕ ਕਿਵੇਂ ਪਹੁੰਚਣਾ ਹੈ ਬਾਰੇ ਸਿਖਾਉਂਦਾ ਹੈ।
ਡਿਜੀਟਲ-ਪਹਿਲੀ ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਦੇ ਯੁੱਗ ਵਿੱਚ ਕੰਪਿਊਟੇਸ਼ਨਲ ਸੋਚ ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਯੋਗਤਾ ਹੈ, ਨਾ ਸਿਰਫ਼ ਚਾਹਵਾਨ ਡੇਟਾ ਵਿਗਿਆਨੀਆਂ ਲਈ, ਸਗੋਂ ਹਰ ਉਸ ਵਿਅਕਤੀ ਲਈ ਜੋ ਕੰਪਿਊਟੇਸ਼ਨਲ ਸੰਸਾਰ ਵਿੱਚ ਹਿੱਸਾ ਲੈਣਾ ਚਾਹੁੰਦਾ ਹੈ।
ਲੇਬਰ ਮਾਰਕੀਟ ਦੇ ਵਿਕਾਸ ਅਤੇ ਕੰਮ ਦੇ ਭਵਿੱਖ ਲਈ ਤਿਆਰ ਹੋਣ ਲਈ, ਜੋ ਕਿ ਵਿਆਪਕ ਆਟੋਮੇਸ਼ਨ ਦੁਆਰਾ ਆਕਾਰ ਦਿੱਤਾ ਜਾਵੇਗਾ, ਬਣਾਵਟੀ ਗਿਆਨ, ਅਤੇ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ, ਸਿੱਖਿਆ ਅਤੇ ਪੇਸ਼ੇਵਰ ਵਿਕਾਸ ਦੇ ਇੱਕ ਮੁੱਖ ਹਿੱਸੇ ਵਜੋਂ ਕੰਪਿਊਟੇਸ਼ਨਲ ਸੋਚ ਯੋਗਤਾਵਾਂ 'ਤੇ ਜ਼ੋਰ ਦੇਣਾ ਲਾਜ਼ਮੀ ਹੈ।
ਇਸ ਲੇਖ ਵਿੱਚ, ਅਸੀਂ ਕੰਪਿਊਟੇਸ਼ਨਲ ਸੋਚ ਨੂੰ ਵਿਸਥਾਰ ਵਿੱਚ ਦੇਖਾਂਗੇ, ਇਸਦੇ ਤੱਤ, ਮੁੱਲ ਅਤੇ ਹੋਰ ਬਹੁਤ ਕੁਝ ਨੂੰ ਕਵਰ ਕਰਦੇ ਹੋਏ।
ਤਾਂ, ਗਣਨਾਤਮਕ ਸੋਚ ਕੀ ਹੈ?
ਗਣਨਾਤਮਕ ਸੋਚ, ਜਿਸ ਨੂੰ ਐਲਗੋਰਿਦਮਿਕ ਸੋਚ ਵੀ ਕਿਹਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਇੱਕ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਸਮੱਸਿਆ ਨੂੰ ਛੋਟੀਆਂ, ਆਸਾਨ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆਵਾਂ ਵਿੱਚ ਵੰਡ ਕੇ ਹੱਲ ਕਰਨ ਲਈ ਇੱਕ ਵਿਧੀਗਤ ਤਕਨੀਕ ਹੈ ਜੋ ਕੰਪਿਊਟਰ ਜਾਂ ਮਸ਼ੀਨ ਦੁਆਰਾ ਕੀਤੀਆਂ ਜਾ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ।
ਕਿਸੇ ਮੁੱਦੇ ਨੂੰ ਇਸ ਤਰੀਕੇ ਨਾਲ ਹੱਲ ਕਰਨ ਲਈ ਇਹ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ ਕਿ ਇੱਕ ਕੰਪਿਊਟਰ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਨੂੰ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਇਹ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ ਕਿ ਜਵਾਬ ਨੂੰ ਹੋਰ ਪ੍ਰਸੰਗਾਂ ਵਿੱਚ ਸਮਾਨ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ ਲਈ ਲਾਗੂ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ।
ਗਣਨਾਤਮਕ ਸੋਚ ਵਿੱਚ ਚੁਣੌਤੀਆਂ ਅਤੇ ਸੰਭਾਵੀ ਹੱਲਾਂ ਨੂੰ ਜਿੰਨਾ ਸੰਭਵ ਹੋ ਸਕੇ ਕੁਸ਼ਲਤਾ ਨਾਲ ਕੰਮ ਕਰਨ ਲਈ ਇੱਕ ਚੁਸਤ, ਨਵੀਨਤਾਕਾਰੀ ਅਤੇ ਲਚਕਦਾਰ ਰਵੱਈਆ ਅਪਣਾਉਣ ਦੇ ਨਾਲ-ਨਾਲ ਡੇਟਾ ਦੀ ਸਫਲਤਾਪੂਰਵਕ ਵਰਤੋਂ ਅਤੇ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਰਨਾ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ।
"ਕੰਪਿਊਟੇਸ਼ਨਲ ਸੋਚ" ਸ਼ਬਦ ਕੰਪਿਊਟਰ ਵਿਗਿਆਨੀਆਂ ਦੇ ਸੋਚਣ ਦੇ ਤਰੀਕੇ ਤੋਂ ਆਉਂਦਾ ਹੈ, ਪਰ ਇਹ ਹੁਣ ਸੋਚਣ ਦੇ ਇੱਕ ਢੰਗ ਵਜੋਂ ਮਾਨਤਾ ਪ੍ਰਾਪਤ ਹੈ ਕਿ ਕੋਈ ਵੀ ਵਿਅਕਤੀ ਆਪਣੇ ਨਿੱਜੀ ਜਾਂ ਪੇਸ਼ੇਵਰ ਜੀਵਨ ਵਿੱਚ ਮੁੱਦਿਆਂ ਨੂੰ ਹੱਲ ਕਰਨ ਲਈ ਅਰਜ਼ੀ ਦੇ ਸਕਦਾ ਹੈ।
ਇਸ ਲਈ, ਟੀਚਾ ਇੱਕ ਮਸ਼ੀਨ ਵਰਗੀ ਸੋਚ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨਾ ਨਹੀਂ ਹੈ, ਸਗੋਂ ਸਮੱਸਿਆ-ਹੱਲ ਕਰਨ ਦੀਆਂ ਰਣਨੀਤੀਆਂ ਬਣਾਉਣਾ ਹੈ ਜੋ ਕੰਪਿਊਟਰ ਵਿਗਿਆਨੀ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਵਰਤਦੇ ਹਨ।
ਗਣਨਾਤਮਕ ਸੋਚ ਡੇਟਾ ਵਿਗਿਆਨੀਆਂ ਲਈ ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਸਾਧਨ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਇਸਦੀ ਵਰਤੋਂ ਮਾਤਰਾਤਮਕ ਅਤੇ ਡੇਟਾ-ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਚੁਣੌਤੀਆਂ ਦੀ ਇੱਕ ਵਿਸ਼ਾਲ ਸ਼੍ਰੇਣੀ ਨਾਲ ਨਜਿੱਠਣ ਲਈ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕਦੀ ਹੈ।
ਇਸ ਵਿਧੀ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਗਣਿਤ ਅਤੇ ਨਕਲੀ ਬੁੱਧੀ ਸਮੇਤ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਖੇਤਰਾਂ ਵਿੱਚ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ ਨੂੰ ਹੱਲ ਕਰਨ ਲਈ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕਦੀ ਹੈ। ਇਹ ਪਹੁੰਚ ਪਾਈਥਨ ਪ੍ਰੋਗ੍ਰਾਮਿੰਗ ਭਾਸ਼ਾ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਵੀ ਕਰਦੀ ਹੈ, ਜਿਸਦੀ ਵਰਤੋਂ ਅੰਕੜਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਪੜਾਅ ਦੇ ਦੌਰਾਨ ਕੰਪਿਊਟਰ 'ਤੇ ਜਵਾਬ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਣ ਲਈ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ।
ਗਣਨਾਤਮਕ ਸੋਚ ਕਿਉਂ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹੈ?
ਸਮੱਸਿਆ-ਹੱਲ ਕਰਨ ਦੀਆਂ ਇਹ ਵਿਧੀਆਂ ਕੰਪਿਊਟੇਸ਼ਨਲ ਸੋਚ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ ਕਈ ਵਿਸ਼ਿਆਂ 'ਤੇ ਲਾਗੂ ਕੀਤੀਆਂ ਜਾ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ। ਇਸ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, ਅਜਿਹੀਆਂ ਕਾਬਲੀਅਤਾਂ ਹਨ ਜੋ ਕੰਪਿਊਟੇਸ਼ਨਲ ਸੋਚ ਉਹਨਾਂ ਲੋਕਾਂ ਨਾਲ ਸਾਂਝੀਆਂ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ ਜੋ ਹੋਰ STEM ਖੇਤਰਾਂ ਦੇ ਨਾਲ-ਨਾਲ ਕਲਾ, ਸਮਾਜਿਕ ਵਿਗਿਆਨ ਅਤੇ ਮਨੁੱਖਤਾ ਵਿੱਚ ਵਰਤੀਆਂ ਜਾਂਦੀਆਂ ਹਨ।
ਸਕਰੀਨ ਅਤੇ ਕੀਬੋਰਡ ਤੋਂ ਬਾਹਰ ਕੰਪਿਊਟਰਾਂ ਦੀ ਸ਼ਕਤੀ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨਾ ਕੰਪਿਊਟੇਸ਼ਨਲ ਸੋਚ ਦੁਆਰਾ ਉਤਸ਼ਾਹਿਤ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਇਸ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, ਇਹ ਕੰਪਿਊਟਰ ਵਿਗਿਆਨ ਸਿੱਖਿਆ ਵਿੱਚ ਇਕੁਇਟੀ ਨੂੰ ਬਿਹਤਰ ਬਣਾਉਣ ਵਿੱਚ ਸਾਡੀ ਮਦਦ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ।
ਅਸੀਂ ਕੰਪਿਊਟਰ ਵਿਗਿਆਨ ਦੇ ਦੂਜੇ ਵਿਸ਼ਿਆਂ ਦੇ ਖੇਤਰਾਂ ਦੇ ਨਾਲ ਏਕੀਕਰਣ ਨੂੰ ਉਤਸ਼ਾਹਿਤ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਾਂ ਅਤੇ ਸਮੱਸਿਆ-ਹੱਲ ਕਰਨ ਦੀਆਂ ਯੋਗਤਾਵਾਂ 'ਤੇ ਧਿਆਨ ਕੇਂਦ੍ਰਤ ਕਰਕੇ ਕੰਪਿਊਟਰ ਵਿਗਿਆਨ ਦੀਆਂ ਸੰਭਾਵਨਾਵਾਂ ਬਾਰੇ ਵਧੇਰੇ ਵਿਦਿਆਰਥੀਆਂ ਨੂੰ ਪੇਸ਼ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਾਂ ਜੋ ਇਸ ਦੇ ਮੂਲ ਸਥਾਨ 'ਤੇ ਹਨ।
ਇਸ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, ਕੰਪਿਊਟੇਸ਼ਨਲ ਸੋਚ ਸਾਡੇ ਲਈ ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਦੀ ਸੰਭਾਵੀ ਅਤੇ ਰੁਕਾਵਟਾਂ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰਨਾ ਸੰਭਵ ਬਣਾਉਂਦੀ ਹੈ ਜਦੋਂ ਇਹ ਪੈਦਾ ਕੀਤੀ ਜਾ ਰਹੀ ਹੈ।
ਅਸੀਂ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਾਂ ਕਿ ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਕੌਣ ਵਿਕਸਤ ਕਰ ਰਿਹਾ ਹੈ ਅਤੇ ਕਿਉਂ, ਅਤੇ ਅਸੀਂ ਗੰਭੀਰਤਾ ਨਾਲ ਵਿਚਾਰ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਾਂ ਕਿ ਇਹ ਸਮਾਜ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਪ੍ਰਭਾਵਿਤ ਕਰ ਸਕਦੀ ਹੈ।
ਕੰਪਿਊਟੇਸ਼ਨਲ ਥਿੰਕਿੰਗ ਦੇ ਮੁੱਖ ਹਿੱਸੇ
1. ਸੜਨ
ਸੜਨ ਕੰਪਿਊਟੇਸ਼ਨਲ ਸੋਚ ਦਾ ਬੁਨਿਆਦੀ ਤੱਤ ਹੈ। ਸਮੱਸਿਆ ਨੂੰ ਹੱਲ ਕਰਨਾ ਆਸਾਨ ਬਣਾਉਣ ਲਈ, ਇਸ ਪੜਾਅ ਵਿੱਚ ਇਸਨੂੰ ਛੋਟੇ ਹਿੱਸਿਆਂ ਵਿੱਚ ਵੰਡਣਾ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ।
ਕਿਸੇ ਮੁੱਦੇ ਨੂੰ ਹੱਲ ਕਰਨਾ ਸੌਖਾ ਹੈ ਜਿੰਨਾ ਤੁਸੀਂ ਇਸ ਨੂੰ ਤੋੜ ਸਕਦੇ ਹੋ। ਇੱਕ ਬਾਈਕ ਦੇ ਹਿੱਸਿਆਂ ਨੂੰ ਇੱਕ ਲਾਭਦਾਇਕ ਸੜਨ ਅਭਿਆਸ ਵਜੋਂ ਵੱਖ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਇੱਕ ਸਾਈਕਲ ਦੇ ਫਰੇਮ, ਪਹੀਏ, ਹੈਂਡਲਬਾਰ, ਅਤੇ ਗੀਅਰਾਂ ਨੂੰ ਸ਼ੁਰੂ ਵਿੱਚ ਵੱਖ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ।
ਹਾਲਾਂਕਿ, ਤੁਸੀਂ ਹਰ ਇੱਕ ਹਿੱਸੇ ਨੂੰ ਇਸਦੇ ਭਾਗਾਂ ਵਿੱਚ ਵੰਡ ਸਕਦੇ ਹੋ। ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਨਕਲੀ ਬੁੱਧੀ ਨੂੰ ਅੱਗੇ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ, ਡੂੰਘੀ ਸਿਖਲਾਈ, ਕੰਪਿਊਟਰ ਵਿਜ਼ਨ, ਅਤੇ ਕੁਦਰਤੀ ਭਾਸ਼ਾ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਵਿੱਚ ਵੰਡਿਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ।
ਇਹ ਕਦਮ ਡੂੰਘਾਈ ਵਿੱਚ ਸਾਰੇ ਭਾਗਾਂ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰਕੇ ਸਮੱਸਿਆ ਦਾ ਡੂੰਘਾ ਗਿਆਨ ਬਣਾਉਣ ਵਿੱਚ ਤੁਹਾਡੀ ਮਦਦ ਕਰਦਾ ਹੈ।
2. ਪੈਟਰਨ ਮਾਨਤਾ
ਦੂਜੇ ਪੜਾਅ ਵਿੱਚ, ਜਿਸਨੂੰ ਪੈਟਰਨ ਪਛਾਣ ਵਜੋਂ ਜਾਣਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਸਮੱਸਿਆ ਦੀਆਂ ਸਮਾਨਤਾਵਾਂ ਅਤੇ ਰੁਝਾਨ ਲੱਭੇ ਜਾਂਦੇ ਹਨ।
ਇਸ ਗੱਲ ਦੀ ਇੱਕ ਮਜ਼ਬੂਤ ਸੰਭਾਵਨਾ ਹੈ ਕਿ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਸਮਾਨ, ਜਾਂ ਆਵਰਤੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆਵਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਸੰਭਾਲਿਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ ਜੇਕਰ ਕੁਝ ਮੁਸ਼ਕਲਾਂ ਕੁਦਰਤ ਵਿੱਚ ਸਮਾਨ ਹਨ - ਹੁਣ ਹੱਲ ਕੀਤੀ ਜਾ ਰਹੀ ਸਮੱਸਿਆ ਦੇ ਅੰਦਰ ਅਤੇ ਪਿਛਲੀਆਂ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ ਦੇ ਅੰਦਰ।
ਇਹ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਹੱਲ ਵਿਕਸਿਤ ਕਰਨ ਅਤੇ ਅੰਤ ਵਿੱਚ ਤੁਹਾਡਾ ਸਮਾਂ ਬਚਾਉਣ ਲਈ ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਤੱਤ ਹੈ।
ਹੇਠਾਂ ਦਿੱਤੇ ਦ੍ਰਿਸ਼ 'ਤੇ ਗੌਰ ਕਰੋ: ਤੁਹਾਨੂੰ ਇੱਕ ਛੋਟਾ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮ ਵਿਕਸਿਤ ਕਰਨ ਦੀ ਬੇਨਤੀ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ ਜੋ ਇੱਕ ਵਰਗ ਖਿੱਚਦਾ ਹੈ। ਨਿਰਦੇਸ਼ ਨੂੰ ਲਗਾਤਾਰ ਚਾਰ ਵਾਰ ਲਿਖਣ ਦੀ ਬਜਾਏ, ਇੱਕ ਲਾਈਨ ਖਿੱਚਣ ਅਤੇ ਪੈੱਨ ਨੂੰ 90 ਡਿਗਰੀ ਮੋੜਨ ਦੇ ਪੈਟਰਨ ਨੂੰ ਇੱਕ ਲੂਪ ਵਿੱਚ ਚਾਰ ਵਾਰ ਦੁਹਰਾਇਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ।
ਪੈਟਰਨ ਮਾਨਤਾ ਮੁੱਦਿਆਂ ਦੇ ਕੁਸ਼ਲ ਅਤੇ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਹੱਲ ਵਿਕਸਿਤ ਕਰਨ ਲਈ ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਣ ਪ੍ਰਤਿਭਾ ਹੈ।
3. ਐਬਸਟਰੈਕਸ਼ਨ
ਘੋਲ ਦੇ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਤੱਤਾਂ ਦੀ ਪਛਾਣ ਐਬਸਟਰੈਕਸ਼ਨ ਦੇ ਤੀਜੇ ਪੜਾਅ 'ਤੇ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ।
ਇਹ ਕਿਸੇ ਮੁੱਦੇ ਦੇ ਲੋੜੀਂਦੇ ਹਿੱਸਿਆਂ ਨੂੰ ਫਿਲਟਰ ਕਰਨ ਦੀ ਸਮਰੱਥਾ ਨੂੰ ਜ਼ਰੂਰੀ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ ਤਾਂ ਜੋ ਤੁਸੀਂ ਸਹੀ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਦੇਖਣ ਦੇ ਉਲਟ, ਸਿਰਫ਼ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਤੱਤਾਂ 'ਤੇ ਧਿਆਨ ਕੇਂਦਰਿਤ ਕਰ ਸਕੋ।
ਇਕ ਹੋਰ ਸ਼ਾਨਦਾਰ ਉਦਾਹਰਨ ਇਹ ਹੈ ਕਿ ਜਦੋਂ ਤੁਸੀਂ ਖੇਡਾਂ ਖੇਡਦੇ ਹੋ, ਤੁਸੀਂ ਉਨ੍ਹਾਂ ਰਣਨੀਤੀਆਂ 'ਤੇ ਧਿਆਨ ਕੇਂਦਰਿਤ ਕਰਨ ਦੀ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਕਰਦੇ ਹੋ ਜੋ ਤੁਹਾਨੂੰ ਵਰਤਣੀਆਂ ਚਾਹੀਦੀਆਂ ਹਨ, ਅਤੇ ਤੁਸੀਂ ਆਪਣੇ ਵਿਰੋਧੀਆਂ ਦੇ ਕਿਸੇ ਵੀ ਛੇੜਛਾੜ ਨੂੰ ਨਜ਼ਰਅੰਦਾਜ਼ ਕਰਦੇ ਹੋ।
ਅੰਤਮ ਹੱਲ ਵਿਕਸਿਤ ਕਰਨ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ, ਐਬਸਟਰੈਕਸ਼ਨ ਤੁਹਾਨੂੰ ਕਿਸੇ ਵੀ ਵਾਧੂ ਤੱਤਾਂ ਦੀ ਅਣਦੇਖੀ ਕਰਦੇ ਹੋਏ ਸਾਰੇ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਕਾਰਕਾਂ ਨੂੰ ਧਿਆਨ ਵਿੱਚ ਰੱਖਣ ਦੇ ਯੋਗ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ।
4. ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਡਿਜ਼ਾਈਨ
ਕਦਮ-ਦਰ-ਕਦਮ ਨਿਰਦੇਸ਼ਾਂ ਦੇ ਇੱਕ ਸੰਪੂਰਨ ਸਮੂਹ ਦੀ ਸਿਰਜਣਾ ਜੋ ਦੱਸਦੀ ਹੈ ਕਿ ਸਮੱਸਿਆ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਹੱਲ ਕਰਨਾ ਹੈ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਪੜਾਅ, ਕੰਪਿਊਟੇਸ਼ਨਲ ਥਿੰਕਿੰਗ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਵਿੱਚ ਆਖਰੀ ਪੜਾਅ ਦੇ ਦੌਰਾਨ ਹੁੰਦਾ ਹੈ।
ਇੱਕ ਪ੍ਰਭਾਵੀ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਉਹ ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਜੋ ਕਿਸੇ ਹੋਰ ਨੂੰ ਦਿੱਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਬਿਨਾਂ ਕਿਸੇ ਹੋਰ ਵਿਆਖਿਆ ਦੇ ਅਨੁਸਰਣ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ।
ਦੁਨੀਆ ਅਲਗੋਰਿਦਮਾਂ ਨਾਲ ਭਰੀ ਹੋਈ ਹੈ, ਭਾਵੇਂ ਤੁਸੀਂ ਕਿਸੇ ਵਿਅੰਜਨ ਤੋਂ ਖਾਣਾ ਬਣਾ ਰਹੇ ਹੋ, ਫਲੈਟ-ਪੈਕ ਫਰਨੀਚਰ ਨੂੰ ਇਕੱਠਾ ਕਰ ਰਹੇ ਹੋ, ਡਰਾਈਵ-ਥਰੂ ਰੈਸਟੋਰੈਂਟ ਵਿੱਚ ਖਾਣਾ ਖਾ ਰਹੇ ਹੋ, ਜਾਂ ਸਵੈ-ਸੇਵਾ ਕਾਊਂਟਰ 'ਤੇ ਆਪਣੇ ਕਰਿਆਨੇ ਲਈ ਭੁਗਤਾਨ ਕਰ ਰਹੇ ਹੋ।
ਡੀਬੱਗਿੰਗ ਮੁਹਾਰਤ ਹਾਸਲ ਕਰਨ ਦੀ ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਯੋਗਤਾ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਇਹ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਬਣਾਉਣ ਵਿੱਚ ਸ਼ਾਮਲ ਇੱਕ ਵਾਧੂ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਹੈ। ਐਲਗੋਰਿਦਮਿਕ ਖਾਮੀਆਂ ਦੀ ਪਛਾਣ ਅਤੇ ਸੁਧਾਰ ਨੂੰ ਡੀਬੱਗਿੰਗ ਕਿਹਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।
ਡੀਬੱਗਿੰਗ ਇੱਕ ਤਬਾਦਲਾਯੋਗ ਯੋਗਤਾ ਹੈ ਜੋ ਕਿ ਗਣਨਾਤਮਕ ਸੋਚ ਦੇ ਦੂਜੇ ਭਾਗਾਂ ਵਾਂਗ, ਕੰਮ ਕਰਕੇ ਅਤੇ ਫੀਡਬੈਕ ਦੀ ਪੇਸ਼ਕਸ਼ ਕਰਕੇ ਪਾਠਕ੍ਰਮ ਵਿੱਚ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕਦੀ ਹੈ। ਅਸੀਂ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਦੀ ਮਦਦ ਨਾਲ ਆਪਣੇ ਆਲੇ-ਦੁਆਲੇ ਨੂੰ ਸਮਝ ਸਕਦੇ ਹਾਂ।
ਸਿੱਟਾ
ਸੰਖੇਪ ਕਰਨ ਲਈ, ਦੀ ਅਗਲੀ ਪੀੜ੍ਹੀ ਡਾਟਾ ਵਿਗਿਆਨੀ ਉਹਨਾਂ ਕਾਬਲੀਅਤਾਂ ਨੂੰ ਹਾਸਲ ਕਰਨਾ ਹੈ ਜੋ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਵਿਕਾਸਸ਼ੀਲ ਕੰਮ ਦੀ ਮਾਰਕੀਟ ਅਤੇ ਵਿਕਾਸਸ਼ੀਲ ਡਿਜੀਟਲ ਅਰਥਵਿਵਸਥਾ ਦੇ ਨਾਲ ਵਧੇਰੇ ਸਫਲਤਾਪੂਰਵਕ ਅਨੁਕੂਲ ਹੋਣ ਦੇ ਯੋਗ ਬਣਾਵੇਗੀ।
ਭਵਿੱਖ ਦੇ ਡੇਟਾ ਵਿਗਿਆਨੀ ਗਣਨਾਤਮਕ ਸੋਚ ਨੂੰ ਇੱਕ ਉਪਯੋਗੀ ਸੰਦ ਸਮਝਣਗੇ ਕਿਉਂਕਿ ਉਹ ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਦੀ ਤਰੱਕੀ ਅਤੇ ਲੋਕਾਂ ਅਤੇ ਮਸ਼ੀਨਾਂ ਵਿਚਕਾਰ ਵਧੇਰੇ ਅੰਤਰ-ਕਾਰਜਸ਼ੀਲਤਾ ਨੂੰ ਅਨੁਕੂਲ ਕਰਨ ਲਈ ਲਗਾਤਾਰ ਆਪਣੀਆਂ ਸਥਿਤੀਆਂ ਨੂੰ ਬਦਲਦੇ ਰਹਿੰਦੇ ਹਨ।
ਅੰਤ ਵਿੱਚ, ਹਰ ਇੱਕ ਲਈ ਆਪਣੇ ਰੋਜ਼ਾਨਾ ਦੇ ਕੰਮਾਂ ਵਿੱਚ ਗਣਨਾਤਮਕ ਸੋਚ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹੈ।
ਕੋਈ ਜਵਾਬ ਛੱਡਣਾ