Deoarece știința datelor se referă la abordarea unor probleme reale, este logic ca unele abilități să fie active utile în setul lor de instrumente în continuă evoluție.
Orice cercetător potențial de date ar trebui să se concentreze pe gândirea computațională ca parte a educației sale, deoarece învață idei fundamentale de informatică și cum să abordeze problemele complicate prin abstracție și deconstrucție.
Gândirea computațională este o abilitate crucială în era tehnologiei digitale, nu doar pentru oamenii de știință de date aspiranți, ci pentru toți cei care doresc să ia parte în lumea computațională.
Pentru a fi pregătiți pentru evoluția pieței muncii și viitorul muncii, care va fi modelat de automatizarea generalizată, inteligență artificială, și învățarea automată, este imperativ să se sublinieze abilitățile de gândire computațională ca o componentă cheie a educației și dezvoltării profesionale.
În acest articol, vom analiza în detaliu gândirea computațională, acoperind elementele sale, valoarea și multe altele.
Deci, ce este gândirea computațională?
Gândirea computațională, cunoscută și sub denumirea de gândire algoritmică, este o tehnică metodică de abordare a unei probleme complexe, împărțind-o în procese mai mici și mai ușoare, care pot fi realizate de un computer sau de o mașină.
Este crucial să rezolvi o problemă în așa fel încât un computer să poată efectua procesul, deoarece înseamnă că răspunsul poate fi aplicat la probleme similare în alte contexte.
Gândirea computațională include adoptarea unei atitudini agile, inovatoare și flexibile pentru a rezolva provocările și soluțiile potențiale cât mai eficient posibil, precum și utilizarea și analizarea cu succes a datelor.
Termenul „gândire computațională” provine de la modul în care gândesc oamenii de știință în informatică, dar acum este recunoscut ca un mod de gândire pe care oricine îl poate aplica pentru a rezolva probleme din viața personală sau profesională.
Prin urmare, scopul nu este de a folosi o gândire care seamănă cu cea a unei mașini, ci mai degrabă de a crea strategii de rezolvare a problemelor pe care oamenii de știință le folosesc în mod obișnuit.
Gândirea computațională este un instrument esențial pentru oamenii de știință de date, deoarece poate fi folosită pentru a aborda o gamă largă de provocări cantitative și intensive în date.
Această metodă poate fi folosită pentru a rezolva probleme într-o varietate de domenii, inclusiv matematică și inteligență artificială. Această abordare folosește și limbajul de programare Python, care este utilizat pentru a reprezenta răspunsul pe un computer în timpul etapei de analiză statistică.
De ce este esențială gândirea computațională?
Aceste metode de rezolvare a problemelor pot fi aplicate la o serie de subiecte folosind gândirea computațională. În plus, există abilități pe care gândirea computațională le împărtășește cu cele utilizate în alte domenii STEM, precum și în arte, științe sociale și umaniste.
Utilizarea puterii computerelor în afara ecranului și a tastaturii este încurajată de gândirea computațională. În plus, ne-ar putea ajuta să îmbunătățim echitatea în educația informatică.
Putem încuraja integrarea informaticii cu alte discipline și să introducem mai mulți studenți în potențialul informaticii, punând accent pe abilitățile de rezolvare a problemelor care stau la baza acesteia.
În plus, gândirea computațională ne face posibil să investigăm potențialul și constrângerile tehnologiei în timp ce aceasta este produsă.
Putem evalua cine dezvoltă tehnologia și de ce și putem analiza în mod critic modul în care aceasta poate afecta societatea.
Componentele de bază ale gândirii computaționale
1. Descompunerea
Descompunerea este elementul de bază al gândirii computaționale. Pentru a face problema mai ușor de rezolvat, această etapă presupune defalcarea ei în componente mai mici.
O problemă este mai ușor de rezolvat cu cât o puteți diseca mai mult. Părțile unei biciclete pot fi dezasamblate ca o practică utilă de descompunere. Cadrul, roțile, ghidonul și angrenajele unei biciclete pot fi disecate inițial.
Cu toate acestea, puteți împărți în continuare fiecare componentă în părțile sale componente. De exemplu, inteligența artificială poate fi împărțită în continuare în învățarea automată, învățarea profundă, viziunea computerizată și procesarea limbajului natural.
Acest pas vă ajută, de asemenea, să construiți o cunoaștere mai profundă a problemei prin identificarea în profunzime a tuturor componentelor.
2. Recunoașterea tiparului
În a doua etapă, cunoscută sub numele de recunoaștere a modelelor, se găsesc aspectele comune și tendințele problemei.
Există o mare probabilitate ca acestea să poată fi gestionate utilizând proceduri similare sau recurente, dacă anumite dificultăți sunt de natură similară – atât în cadrul problemei care este abordată acum, cât și în cadrul problemelor anterioare.
Acesta este un element crucial pentru dezvoltarea de soluții eficiente și, în cele din urmă, pentru economisirea timpului.
Luați în considerare următorul scenariu: vi se cere să dezvoltați un mic program care desenează un pătrat. În loc să scrieți instrucțiunea de patru ori la rând, modelul de trasare a unei linii și de întoarcere a stiloului la 90 de grade poate fi repetat de patru ori într-o buclă.
Recunoașterea modelelor este un talent esențial pentru dezvoltarea de soluții eficiente și eficiente la probleme.
3. Abstracția
Identificarea elementelor importante ale soluției se face la a treia etapă de abstractizare.
Este nevoie de capacitatea de a filtra părțile superflue ale unei probleme, astfel încât să vă concentrați doar asupra elementelor esențiale, în loc să vă uitați la detalii precise.
Un alt exemplu excelent este atunci când faci sport, încerci să te concentrezi asupra strategiilor pe care ar trebui să le folosești și ignori orice tachinare din partea adversarilor tăi.
Înainte de a dezvolta soluția finală, abstractizarea vă permite să luați în considerare toți factorii importanți, fără a ține cont de orice elemente superflue.
4. Proiectarea algoritmului
Crearea unui set amănunțit de instrucțiuni pas cu pas care descriu cum se rezolvă problema are loc în etapa de proiectare a algoritmului, ultima fază a procesului de gândire computațională.
Un algoritm eficient este unul care poate fi dat altcuiva și urmat fără alte explicații.
Lumea este plină de algoritmi, fie că gătiți dintr-o rețetă, asamblați mobilier plat, mâncați la un restaurant cu autovehicul sau plătiți alimentele la un ghișeu cu autoservire
Depanarea este o abilitate crucială de stăpânit, deoarece este un proces suplimentar implicat în crearea algoritmului. Identificarea și corectarea defectelor algoritmice sunt denumite depanare.
Depanarea este o abilitate transferabilă care poate fi dobândită în cadrul curriculei acționând asupra și oferind feedback, la fel ca celelalte componente ale gândirii computaționale. Ne putem înțelege împrejurimile cu ajutorul algoritmilor.
Concluzie
În concluzie, următoarea generație de oamenii de știință de date trebuie să dobândească abilitățile care să le permită să se adapteze cu mai mult succes la evoluția pieței muncii și la dezvoltarea economiei digitale.
Viitorii oameni de știință de date vor găsi gândirea computațională a fi un instrument util, deoarece își modifică continuu pozițiile pentru a se adapta la progresul tehnologiei și mai multă interoperabilitate între oameni și mașini.
În cele din urmă, gândirea computațională este esențială pentru fiecare în sarcinile lor de zi cu zi.
Lasă un comentariu