Поскольку наука о данных занимается решением реальных проблем, имеет смысл, что некоторые навыки являются полезными активами в их постоянно развивающемся наборе инструментов.
Любой будущий специалист по данным должен сосредоточиться на вычислительном мышлении как на части своего образования, поскольку оно учит фундаментальным идеям информатики и тому, как подходить к сложным проблемам посредством абстракции и деконструкции.
Вычислительное мышление — важнейшая способность в эпоху цифровых технологий не только для начинающих специалистов по данным, но и для всех, кто хочет принять участие в мире вычислений.
Чтобы быть готовым к эволюции рынка труда и будущего труда, которое будет определяться повсеместной автоматизацией, искусственный интеллекти машинного обучения, необходимо сделать акцент на способностях к вычислительному мышлению как на ключевом компоненте образования и профессионального развития.
В этой статье мы подробно рассмотрим вычислительное мышление, рассмотрим его элементы, ценность и многое другое.
Итак, что такое вычислительное мышление?
Вычислительное мышление, также известное как алгоритмическое мышление, представляет собой методический метод решения сложной проблемы путем ее разбиения на более мелкие и простые процессы, которые могут выполняться компьютером или машиной.
Крайне важно решить проблему таким образом, чтобы компьютер мог выполнить процесс, поскольку это означает, что ответ может быть применен к аналогичным проблемам в других контекстах.
Вычислительное мышление включает в себя принятие гибкого, инновационного и гибкого подхода для максимально эффективной работы с проблемами и потенциальными решениями, а также для успешного использования и анализа данных.
Термин «вычислительное мышление» происходит от того, как думают ученые-компьютерщики, но теперь он признан как способ мышления, который каждый может применять для решения проблем в своей личной или профессиональной жизни.
Таким образом, цель состоит не в том, чтобы использовать мышление, напоминающее мышление машины, а в том, чтобы создать стратегии решения проблем, которые обычно используют ученые-компьютерщики.
Вычислительное мышление является важнейшим инструментом для специалистов по данным, поскольку его можно использовать для решения широкого круга количественных задач и задач, требующих обработки больших объемов данных.
Этот метод можно использовать для решения задач в самых разных областях, включая математику и искусственный интеллект. В этом подходе также используется язык программирования Python, который используется для представления ответа на компьютере на этапе статистического анализа.
Почему вычислительное мышление необходимо?
Эти методы решения проблем могут быть применены к целому ряду тем с использованием вычислительного мышления. Кроме того, есть способности, которые вычислительное мышление разделяет с теми, которые используются в других областях STEM, а также в искусстве, социальных и гуманитарных науках.
Вычислительное мышление поощряет использование мощности компьютеров за пределами экрана и клавиатуры. Кроме того, это могло бы помочь нам улучшить справедливость в обучении информатике.
Мы можем поощрять интеграцию информатики с другими предметными областями и знакомить больше учащихся с потенциалом информатики, сосредоточив внимание на способностях к решению проблем, лежащих в ее основе.
Кроме того, вычислительное мышление позволяет нам исследовать потенциал и ограничения технологии в процессе ее производства.
Мы можем оценить, кто разрабатывает технологии и почему, и мы можем критически рассмотреть, как это может повлиять на общество.
Основные компоненты вычислительного мышления
1. Разложение
Декомпозиция является основополагающим элементом вычислительного мышления. Чтобы упростить решение проблемы, на этом этапе ее разбивают на более мелкие компоненты.
Проблему легче исправить, чем больше вы можете ее проанализировать. Части велосипеда можно разобрать в качестве полезной практики разложения. Рама велосипеда, колеса, руль и шестерни могут быть изначально расчленены.
Однако вы можете дополнительно разделить каждый компонент на составные части. Например, искусственный интеллект можно разделить на машинное обучение, глубокое обучение, компьютерное зрение и обработку естественного языка.
Этот шаг также поможет вам получить более глубокие знания о проблеме путем более глубокого определения всех компонентов.
2. Распознавание образов
На втором этапе, известном как распознавание образов, обнаруживаются общие черты и тенденции проблемы.
Существует большая вероятность того, что с ними можно справиться, используя аналогичные или повторяющиеся процедуры, если определенные трудности имеют схожий характер — как в рамках решаемой в настоящее время проблемы, так и в рамках предыдущих проблем.
Это важнейший элемент для разработки эффективных решений и, в конечном счете, для экономии вашего времени.
Рассмотрим следующий сценарий: вам предлагается разработать небольшую программу, рисующую квадрат. Вместо того, чтобы выписывать инструкцию четыре раза подряд, схему рисования линии и поворота пера на 90 градусов можно повторять четыре раза в цикле.
Распознавание образов — важный талант для разработки эффективных и действенных решений проблем.
3. Абстракция
Идентификация важных элементов решения осуществляется на третьем этапе абстракции.
Это требует способности отфильтровывать лишние части проблемы, чтобы вы просто сосредоточились на ключевых элементах, а не на точных деталях.
Еще один отличный пример: когда вы занимаетесь спортом, вы пытаетесь сосредоточиться на стратегиях, которые должны использовать, и игнорируете любые поддразнивания со стороны оппонентов.
Перед разработкой окончательного решения абстракция позволяет учесть все важные факторы, не принимая во внимание лишние элементы.
4. Разработка алгоритмов.
Создание подробного набора пошаговых инструкций, описывающих, как решить проблему, происходит на этапе разработки алгоритма, последнем этапе процесса вычислительного мышления.
Эффективный алгоритм — это тот, который можно передать кому-то другому и следовать ему без дополнительных объяснений.
Мир полон алгоритмов, независимо от того, готовите ли вы по рецепту, собираете мебель в разобранном виде, едите в ресторане или платите за продукты на прилавке самообслуживания.
Отладка — важная способность для освоения, поскольку это дополнительный процесс, связанный с созданием алгоритма. Выявление и исправление алгоритмических недостатков называется отладкой.
Отладка — это передаваемая способность, которую можно приобрести в рамках учебной программы, действуя и предлагая обратную связь, как и другие компоненты вычислительного мышления. Мы можем понять наше окружение с помощью алгоритмов.
Заключение
Подводя итог, можно сказать, что следующее поколение ученые-данные должны приобрести способности, которые позволят им более успешно адаптироваться к развивающемуся рынку труда и развивающейся цифровой экономике.
Ученые будущего, работающие с данными, сочтут вычислительное мышление полезным инструментом, поскольку они постоянно меняют свою позицию, чтобы приспособиться к развитию технологий и большему взаимодействию между людьми и машинами.
В конце концов, вычислительное мышление необходимо каждому в его повседневных задачах.
Оставьте комментарий