Como a ciência de dados trata de problemas reais, faz sentido que algumas habilidades sejam ativos úteis em seu conjunto de ferramentas em constante evolução.
Qualquer cientista de dados em potencial deve se concentrar no pensamento computacional como parte de sua educação, pois ensina ideias fundamentais de ciência da computação e como abordar questões complicadas por meio de abstração e desconstrução.
O pensamento computacional é uma habilidade crucial na era da tecnologia digital, não apenas para aspirantes a cientistas de dados, mas para todos que desejam participar do mundo computacional.
Para estar pronto para a evolução do mercado de trabalho e o futuro do trabalho, que será moldado pela automação generalizada, inteligência artificial, e aprendizado de máquina, é imperativo enfatizar as habilidades de pensamento computacional como um componente-chave da educação e do desenvolvimento profissional.
Neste artigo, examinaremos o pensamento computacional em detalhes, abrangendo seus elementos, valor e muito mais.
Então, o que é o pensamento computacional?
O pensamento computacional, também conhecido como pensamento algorítmico, é uma técnica metódica para resolver um problema complexo, dividindo-o em processos menores e mais fáceis que podem ser feitos por um computador ou máquina.
É crucial resolver um problema de forma que um computador possa realizar o processo, pois significa que a resposta pode ser aplicada a problemas semelhantes em outros contextos.
O pensamento computacional inclui adotar uma atitude ágil, inovadora e flexível para lidar com desafios e soluções potenciais da forma mais eficiente possível, bem como usar e analisar dados com sucesso.
O termo “pensamento computacional” vem da maneira como os cientistas da computação pensam, mas agora é reconhecido como uma maneira de pensar que qualquer pessoa pode aplicar para resolver problemas em sua vida pessoal ou profissional.
Portanto, o objetivo não é usar o pensamento que se assemelha ao de uma máquina, mas sim criar estratégias de resolução de problemas que os cientistas da computação costumam usar.
O pensamento computacional é uma ferramenta crucial para os cientistas de dados, pois pode ser usado para enfrentar uma ampla gama de desafios quantitativos e intensivos em dados.
Este método pode ser usado para resolver problemas em uma variedade de campos, incluindo matemática e inteligência artificial. Essa abordagem também faz uso da linguagem de programação Python, que é utilizada para representar a resposta em um computador durante a etapa de análise estatística.
Por que o Pensamento Computacional é essencial?
Esses métodos de resolução de problemas podem ser aplicados a uma variedade de tópicos usando o pensamento computacional. Além disso, existem habilidades que o pensamento computacional compartilha com aquelas utilizadas em outros campos STEM, bem como nas artes, ciências sociais e humanidades.
Utilizar o poder dos computadores fora da tela e do teclado é incentivado pelo pensamento computacional. Além disso, poderia nos ajudar a melhorar a equidade no ensino de ciência da computação.
Podemos incentivar a integração da ciência da computação com outras áreas e apresentar a mais alunos o potencial da ciência da computação, focando nas habilidades de resolução de problemas que estão em seu núcleo.
Além disso, o pensamento computacional nos possibilita investigar o potencial e as restrições da tecnologia enquanto ela está sendo produzida.
Podemos avaliar quem está desenvolvendo tecnologia e por quê, e podemos considerar criticamente como isso pode afetar a sociedade.
Componentes Centrais do Pensamento Computacional
1. Decomposição
A decomposição é o elemento fundamental do pensamento computacional. A fim de tornar o problema mais fácil de resolver, esta etapa envolve decompô-lo em componentes menores.
Um problema é mais fácil de corrigir quanto mais você pode dissecá-lo. As partes de uma bicicleta podem ser desmontadas como uma prática útil de decomposição. O quadro, as rodas, o guidão e as engrenagens de uma bicicleta podem ser inicialmente dissecados.
Você pode, no entanto, dividir ainda mais cada componente em suas partes componentes. Por exemplo, a inteligência artificial pode ser dividida em aprendizado de máquina, aprendizado profundo, visão computacional e processamento de linguagem natural.
Esta etapa também ajuda você a construir um conhecimento mais profundo do problema, identificando todos os componentes em profundidade.
2. Reconhecimento de Padrões
No segundo estágio, conhecido como reconhecimento de padrões, são encontrados os pontos em comum e as tendências do problema.
Há uma forte probabilidade de que eles possam ser tratados utilizando procedimentos semelhantes ou recorrentes se certas dificuldades forem de natureza semelhante - tanto no problema que está sendo tratado quanto em problemas anteriores.
Este é um elemento crucial para desenvolver soluções eficazes e, em última análise, economizar seu tempo.
Considere o seguinte cenário: você é solicitado a desenvolver um pequeno programa que desenhe um quadrado. Em vez de escrever a instrução quatro vezes seguidas, o padrão de desenhar uma linha e girar a caneta 90 graus pode ser repetido quatro vezes em um loop.
O reconhecimento de padrões é um talento crítico para o desenvolvimento de soluções eficientes e eficazes para os problemas.
3. Abstração
A identificação de elementos importantes da solução é feita na terceira etapa de abstração.
Ela exige a capacidade de filtrar partes supérfluas de um problema para que você se concentre apenas nos elementos cruciais, em vez de olhar para detalhes precisos.
Outro excelente exemplo é quando você pratica esportes, tenta se concentrar nas estratégias que deve usar e ignora qualquer provocação de seus oponentes.
Antes de desenvolver a solução final, a abstração permite que você leve em consideração todos os fatores importantes enquanto desconsidera quaisquer elementos supérfluos.
4. Projeto de algoritmo
A criação de um conjunto completo de instruções passo a passo que descrevem como resolver o problema ocorre durante a etapa de Projeto do Algoritmo, a última fase do processo de Pensamento Computacional.
Um algoritmo eficaz é aquele que pode ser dado a outra pessoa e seguido sem maiores explicações.
O mundo está cheio de algoritmos, esteja você cozinhando a partir de uma receita, montando móveis planos, comendo em um restaurante drive-thru ou pagando suas compras em um balcão de autoatendimento
A depuração é uma habilidade crucial para dominar, pois é um processo adicional envolvido na criação de algoritmos. A identificação e correção de falhas algorítmicas são chamadas de depuração.
A depuração é uma habilidade transferível que pode ser adquirida em todo o currículo, agindo e oferecendo feedback, assim como os outros componentes do pensamento computacional. Podemos entender nosso entorno com a ajuda de algoritmos.
Conclusão
Resumindo, a geração seguinte de cientistas de dados tem de adquirir as competências que lhes permitirão ajustar-se com mais sucesso ao mercado de trabalho em evolução e ao desenvolvimento da economia digital.
Os futuros cientistas de dados acharão o pensamento computacional uma ferramenta útil, pois alteram continuamente suas posições para acomodar o avanço da tecnologia e mais interoperabilidade entre pessoas e máquinas.
Afinal, o pensamento computacional é essencial para todos em suas tarefas do dia-a-dia.
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