Ker gre pri znanosti o podatkih za obravnavo dejanskih vprašanj, je logično, da so nekatera znanja uporabna sredstva v njihovem naboru orodij, ki se nenehno razvija.
Vsak bodoči podatkovni znanstvenik bi se moral osredotočiti na računalniško razmišljanje kot del svojega izobraževanja, saj uči temeljne ideje računalništva in kako pristopiti k zapletenim vprašanjem z abstrakcijo in dekonstrukcijo.
Računalniško razmišljanje je ključna sposobnost v dobi digitalne tehnologije, ne samo za ambiciozne podatkovne znanstvenike, ampak za vse, ki želijo sodelovati v računalniškem svetu.
Da bi bili pripravljeni na razvoj trga dela in prihodnost dela, ki jo bo oblikovala vsesplošna avtomatizacija, Umetna inteligenca, in strojnega učenja, je nujno treba poudariti sposobnosti računalniškega razmišljanja kot ključno komponento izobraževanja in poklicnega razvoja.
V tem članku bomo podrobno preučili računalniško razmišljanje, njegove elemente, vrednost in še veliko več.
Torej, kaj je računalniško razmišljanje?
Računalniško razmišljanje, znano tudi kot algoritemsko razmišljanje, je metodična tehnika za reševanje kompleksnega problema tako, da ga razdelimo na manjše, lažje procese, ki jih lahko izvede računalnik ali stroj.
Za rešitev težave je ključnega pomena, da lahko računalnik izvede postopek, saj to pomeni, da je odgovor mogoče uporabiti za podobne težave v drugih kontekstih.
Računalniško razmišljanje vključuje sprejemanje agilnega, inovativnega in prilagodljivega odnosa, da bi čim bolj učinkovito opravili z izzivi in potencialnimi rešitvami ter uspešno uporabljali in analizirali podatke.
Izraz "računalniško razmišljanje" izhaja iz načina razmišljanja računalničarjev, vendar je zdaj priznan kot način razmišljanja, ki ga lahko vsakdo uporabi za reševanje težav v osebnem ali poklicnem življenju.
Zato cilj ni uporabiti razmišljanje, ki je podobno strojnemu, temveč ustvariti strategije za reševanje problemov, ki jih računalničarji običajno uporabljajo.
Računalniško razmišljanje je ključno orodje za podatkovne znanstvenike, saj se lahko uporablja za reševanje širokega nabora kvantitativnih in podatkovno intenzivnih izzivov.
Ta metoda se lahko uporablja za reševanje problemov na različnih področjih, vključno z matematiko in umetno inteligenco. Ta pristop prav tako uporablja programski jezik Python, ki se uporablja za predstavitev odgovora v računalniku med korakom statistične analize.
Zakaj je računalniško razmišljanje bistveno?
Te metode reševanja problemov je mogoče uporabiti za vrsto tem z uporabo računalniškega razmišljanja. Poleg tega obstajajo sposobnosti, ki si jih računalniško razmišljanje deli s tistimi, ki se uporabljajo na drugih področjih STEM, pa tudi v umetnosti, družboslovju in humanistiki.
Računalniško razmišljanje spodbuja uporabo moči računalnikov zunaj zaslona in tipkovnice. Poleg tega bi nam lahko pomagalo izboljšati pravičnost v izobraževanju računalništva.
Spodbujamo lahko integracijo računalništva z drugimi predmetnimi področji in več učencev seznanimo s potencialom računalništva tako, da se osredotočimo na sposobnosti reševanja problemov, ki so v njegovem jedru.
Poleg tega nam računalniško razmišljanje omogoča, da raziščemo potencial in omejitve tehnologije, medtem ko se ta proizvaja.
Lahko ocenimo, kdo razvija tehnologijo in zakaj, in lahko kritično razmislimo, kako lahko vpliva na družbo.
Ključne komponente računalniškega razmišljanja
1. Razgradnja
Dekompozicija je temeljni element računalniškega razmišljanja. Da bi olajšali rešitev problema, ga na tej stopnji razdelimo na manjše komponente.
Težavo je lažje odpraviti, bolj ko jo lahko secirate. Deli kolesa se lahko razstavijo kot uporabna praksa razgradnje. Okvir kolesa, kolesa, krmilo in prestave je mogoče na začetku razrezati.
Lahko pa vsako komponento nadalje razdelite na sestavne dele. Na primer, umetno inteligenco lahko nadalje razdelimo na strojno učenje, globoko učenje, računalniški vid in obdelavo naravnega jezika.
Ta korak vam tudi pomaga pridobiti globlje znanje o problemu s poglobljeno identifikacijo vseh komponent.
2. Prepoznavanje vzorcev
V drugi fazi, znani kot prepoznavanje vzorcev, se najdejo skupne značilnosti in trendi problema.
Obstaja velika verjetnost, da jih je mogoče rešiti z uporabo podobnih ali ponavljajočih se postopkov, če so določene težave podobne narave – tako v okviru problema, ki se zdaj obravnava, kot v okviru prejšnjih problemov.
To je ključen element za razvoj učinkovitih rešitev in končni prihranek časa.
Razmislite o naslednjem scenariju: od vas zahtevajo, da razvijete majhen program, ki nariše kvadrat. Namesto da bi navodilo izpisali štirikrat zaporedoma, lahko vzorec risanja črte in obračanja pisala za 90 stopinj ponovite štirikrat v zanki.
Prepoznavanje vzorcev je ključnega pomena za razvijanje učinkovitih in učinkovitih rešitev težav.
3. Abstrakcija
Identifikacija pomembnih elementov rešitve poteka v tretjem koraku abstrakcije.
Potrebuje sposobnost filtriranja odvečnih delov težave, tako da se osredotočite samo na ključne elemente, namesto da bi gledali na natančne podrobnosti.
Še en odličen primer je, ko se ukvarjate s športom, se poskušate osredotočiti na strategije, ki bi jih morali uporabiti, in ignorirate kakršno koli draženje nasprotnikov.
Pred razvojem končne rešitve vam abstrakcija omogoča, da upoštevate vse pomembne dejavnike in pri tem zanemarite odvečne elemente.
4. Načrtovanje algoritma
Ustvarjanje temeljitega nabora navodil po korakih, ki opisujejo, kako rešiti problem, se pojavi med fazo načrtovanja algoritma, zadnjo fazo v procesu računalniškega razmišljanja.
Učinkovit algoritem je tisti, ki ga lahko damo nekomu drugemu in mu sledimo brez dodatne razlage.
Svet je poln algoritmov, ne glede na to, ali kuhate po receptu, sestavljate plosko pohištvo, jeste v restavraciji z avtomobilom ali plačujete živila na samopostrežnem pultu.
Odpravljanje napak je ključna sposobnost, ki jo je treba obvladati, saj je dodaten proces, vključen v ustvarjanje algoritma. Identifikacija in popravljanje algoritemskih napak se imenuje odpravljanje napak.
Razhroščevanje je prenosljiva sposobnost, ki jo je mogoče pridobiti v kurikulumu z ukrepanjem in ponujanjem povratnih informacij, podobno kot druge komponente računalniškega razmišljanja. S pomočjo algoritmov lahko razumemo svojo okolico.
zaključek
Če povzamem, naslednja generacija podatkovni znanstveniki mora pridobiti sposobnosti, ki jim bodo omogočile uspešnejše prilagajanje razvijajočemu se trgu dela in razvijajočemu se digitalnemu gospodarstvu.
Prihodnji podatkovni znanstveniki bodo ugotovili, da je računalniško razmišljanje uporabno orodje, saj nenehno spreminjajo svoje položaje, da bi se prilagodili napredku tehnologije in večji interoperabilnosti med ljudmi in stroji.
Konec koncev je računalniško razmišljanje bistvenega pomena za vse pri vsakodnevnih opravilih.
Pustite Odgovori