Ponieważ nauka o danych polega na rozwiązywaniu rzeczywistych problemów, sensowne jest, aby niektóre umiejętności były użytecznymi zasobami w ich stale ewoluującym zestawie narzędzi.
Każdy przyszły naukowiec zajmujący się danymi powinien skupić się na myśleniu obliczeniowym w ramach swojej edukacji, ponieważ uczy ono podstawowych idei informatyki i podejścia do skomplikowanych problemów poprzez abstrakcję i dekonstrukcję.
Myślenie obliczeniowe to kluczowa umiejętność w dobie technologii cyfrowej, nie tylko dla początkujących naukowców zajmujących się danymi, ale dla każdego, kto chce wziąć udział w świecie obliczeniowym.
Aby być gotowym na ewolucję rynku pracy i przyszłość pracy, która będzie kształtowana przez wszechobecną automatyzację, sztuczna inteligencja, oraz uczenie maszynowe, konieczne jest podkreślenie zdolności myślenia obliczeniowego jako kluczowego elementu edukacji i rozwoju zawodowego.
W tym artykule przyjrzymy się szczegółowo myśleniu obliczeniowemu, obejmującemu jego elementy, wartość i wiele więcej.
Czym więc jest myślenie obliczeniowe?
Myślenie komputacyjne, znane również jako myślenie algorytmiczne, to metodyczna technika rozwiązywania złożonego problemu poprzez rozbicie go na mniejsze, łatwiejsze procesy, które może wykonać komputer lub maszyna.
Kluczowe jest rozwiązanie problemu w taki sposób, aby komputer mógł wykonać proces, ponieważ oznacza to, że odpowiedź można zastosować do podobnych problemów w innych kontekstach.
Myślenie obliczeniowe obejmuje przyjęcie zwinnego, innowacyjnego i elastycznego podejścia w celu jak najefektywniejszego radzenia sobie z wyzwaniami i potencjalnymi rozwiązaniami, a także skutecznego wykorzystywania i analizowania danych.
Termin „myślenie obliczeniowe” pochodzi od sposobu myślenia informatyków, ale obecnie jest rozpoznawany jako sposób myślenia, który każdy może zastosować do rozwiązywania problemów w życiu osobistym lub zawodowym.
Dlatego celem nie jest używanie myślenia przypominającego myślenie maszyny, ale raczej stworzenie strategii rozwiązywania problemów, które powszechnie stosują informatycy.
Myślenie obliczeniowe jest kluczowym narzędziem dla naukowców zajmujących się danymi, ponieważ można je wykorzystać do radzenia sobie z szeroką gamą wyzwań ilościowych i wymagających dużej ilości danych.
Metodę tę można wykorzystać do rozwiązywania problemów z różnych dziedzin, w tym matematyki i sztucznej inteligencji. Podejście to wykorzystuje również język programowania Python, który jest używany do reprezentowania odpowiedzi na komputerze podczas etapu analizy statystycznej.
Dlaczego myślenie obliczeniowe jest niezbędne?
Te metody rozwiązywania problemów można zastosować do wielu tematów za pomocą myślenia komputacyjnego. Ponadto istnieją umiejętności, które myślenie obliczeniowe dzieli z tymi wykorzystywanymi w innych dziedzinach STEM, a także w sztuce, naukach społecznych i humanistycznych.
Myślenie komputacyjne zachęca do korzystania z mocy komputerów poza ekranem i klawiaturą. Dodatkowo może nam pomóc w poprawie równości w edukacji informatycznej.
Możemy zachęcić do integracji informatyki z innymi obszarami przedmiotowymi i wprowadzić więcej studentów w potencjał informatyki, skupiając się na umiejętnościach rozwiązywania problemów, które są jej rdzeniem.
Ponadto myślenie obliczeniowe umożliwia nam badanie potencjału i ograniczeń technologii podczas jej wytwarzania.
Możemy ocenić, kto i dlaczego rozwija technologię, a także krytycznie zastanowić się, jak może ona wpłynąć na społeczeństwo.
Podstawowe elementy myślenia obliczeniowego
1. Rozkład
Dekompozycja jest podstawowym elementem myślenia komputacyjnego. Aby problem był łatwiejszy do rozwiązania, ten etap polega na rozbiciu go na mniejsze elementy.
Problem jest łatwiejszy do naprawienia, im więcej możesz go przeanalizować. Części roweru można zdemontować jako użyteczną praktykę rozkładu. Rama roweru, koła, kierownica i koła zębate mogą być wstępnie rozcięte.
Możesz jednak dalej podzielić każdy składnik na jego części składowe. Na przykład sztuczną inteligencję można dalej podzielić na uczenie maszynowe, uczenie głębokie, widzenie komputerowe i przetwarzanie języka naturalnego.
Ten krok pomaga również uzyskać głębszą wiedzę o problemie poprzez dogłębną identyfikację wszystkich komponentów.
2. Rozpoznawanie wzorców
W drugim etapie, znanym jako rozpoznawanie wzorców, odnajdowane są wspólne cechy i trendy problemu.
Istnieje duże prawdopodobieństwo, że można je rozwiązać przy użyciu podobnych lub powtarzających się procedur, jeśli pewne trudności mają podobny charakter — zarówno w ramach problemu, który jest obecnie rozwiązywany, jak i poprzednich problemów.
Jest to kluczowy element do opracowania skutecznych rozwiązań i ostatecznie do zaoszczędzenia Twojego czasu.
Rozważ następujący scenariusz: zostaniesz poproszony o opracowanie małego programu, który rysuje kwadrat. Zamiast wypisywać instrukcję cztery razy pod rząd, wzór rysowania linii i obracania pisaka o 90 stopni można powtórzyć czterokrotnie w pętli.
Rozpoznawanie wzorców to kluczowy talent do opracowywania wydajnych i skutecznych rozwiązań problemów.
3. Abstrakcja
Identyfikacja ważnych elementów rozwiązania odbywa się na trzecim etapie abstrakcji.
Wymaga to zdolności do odfiltrowania zbędnych części problemu, abyś mógł skoncentrować się tylko na kluczowych elementach, a nie na dokładnych szczegółach.
Innym doskonałym przykładem jest uprawianie sportu, gdy próbujesz skoncentrować się na strategiach, których powinieneś użyć, i ignorujesz wszelkie dokuczanie ze strony przeciwników.
Abstrakcja pozwala na uwzględnienie wszystkich istotnych czynników przed opracowaniem ostatecznego rozwiązania, z pominięciem elementów zbędnych.
4. Projektowanie algorytmów
Stworzenie dokładnego zestawu instrukcji krok po kroku opisujących sposób rozwiązania problemu następuje na etapie projektowania algorytmów, ostatniej fazie procesu Myślenia Obliczeniowego.
Skuteczny algorytm to taki, który można przekazać komuś innemu i zastosować bez dalszych wyjaśnień.
Świat jest pełen algorytmów, niezależnie od tego, czy gotujesz według przepisu, montujesz płaskie meble, jesz w restauracji typu drive-through, czy płacisz za zakupy w samoobsługowej kasie
Debugowanie jest kluczową umiejętnością do opanowania, ponieważ jest to dodatkowy proces związany z tworzeniem algorytmu. Identyfikacja i korekcja błędów algorytmicznych nazywana jest debugowaniem.
Debugowanie to przenośna umiejętność, którą można nabyć w całym programie nauczania, działając na podstawie opinii i oferując informacje zwrotne, podobnie jak inne elementy myślenia obliczeniowego. Za pomocą algorytmów możemy zrozumieć nasze otoczenie.
Wnioski
Podsumowując, kolejne pokolenie naukowcy danych musi nabyć umiejętności, które pozwolą im skuteczniej dostosowywać się do zmieniającego się rynku pracy i rozwijającej się gospodarki cyfrowej.
Przyszli naukowcy zajmujący się danymi uznają, że myślenie obliczeniowe będzie użytecznym narzędziem, ponieważ nieustannie zmieniają swoje pozycje, aby dostosować się do postępu technologicznego i większej interoperacyjności między ludźmi a maszynami.
W końcu myślenie obliczeniowe jest niezbędne dla każdego w codziennych zadaniach.
Dodaj komentarz