Meqenëse shkenca e të dhënave ka të bëjë me adresimin e çështjeve aktuale, ka kuptim që disa aftësi janë asete të dobishme në grupin e tyre të mjeteve që zhvillohen vazhdimisht.
Çdo shkencëtar i ardhshëm i të dhënave duhet të përqendrohet në të menduarit kompjuterik si pjesë e edukimit të tij, pasi ai mëson idetë themelore të shkencës kompjuterike dhe si t'i qasen çështjeve të ndërlikuara përmes abstraksionit dhe dekonstruksionit.
Të menduarit kompjuterik është një aftësi thelbësore në epokën e teknologjisë së parë dixhitale, jo vetëm për shkencëtarët aspirantë të të dhënave, por për të gjithë ata që duan të marrin pjesë në botën e llogaritjes.
Për të qenë gati për evolucionin e tregut të punës dhe të ardhmen e punës, e cila do të formësohet nga automatizimi i përhapur, inteligjencës artificiale, dhe mësimin e makinerive, është e domosdoshme të theksohen aftësitë e të menduarit llogaritës si një komponent kyç i edukimit dhe zhvillimit profesional.
Në këtë artikull, ne do të shqyrtojmë në detaje të menduarit llogaritës, duke mbuluar elementet e tij, vlerën dhe shumë më tepër.
Pra, çfarë është të menduarit kompjuterik?
Të menduarit kompjuterik, i njohur gjithashtu si të menduarit algoritmik, është një teknikë metodike për të adresuar një problem kompleks duke e zbërthyer atë në procese më të vogla dhe më të lehta që mund të bëhen nga një kompjuter ose makinë.
Është thelbësore për zgjidhjen e një problemi në atë mënyrë që një kompjuter të mund ta kryejë procesin pasi nënkupton që përgjigja mund të zbatohet për probleme të ngjashme në kontekste të tjera.
Mendimi kompjuterik përfshin adoptimin e një qëndrimi të shkathët, inovativ dhe fleksibël për të punuar me sfidat dhe zgjidhjet e mundshme në mënyrë sa më efikase, si dhe përdorimin dhe analizimin e suksesshëm të të dhënave.
Termi "të menduarit kompjuterik" vjen nga mënyra se si mendojnë shkencëtarët e kompjuterave, por tani njihet si një mënyrë e të menduarit që çdokush mund të aplikojë për të zgjidhur çështjet në jetën e tyre personale ose profesionale.
Prandaj, qëllimi nuk është të përdoret të menduarit që i ngjan atij të një makinerie, por përkundrazi të krijohen strategji për zgjidhjen e problemeve që përdorin zakonisht shkencëtarët e kompjuterave.
Të menduarit kompjuterik është një mjet thelbësor për shkencëtarët e të dhënave pasi mund të përdoret për të trajtuar një gamë të gjerë sfidash sasiore dhe intensive të të dhënave.
Kjo metodë mund të përdoret për të zgjidhur probleme në fusha të ndryshme, duke përfshirë matematikën dhe inteligjencën artificiale. Kjo qasje përdor gjithashtu gjuhën e programimit Python, e cila përdoret për të përfaqësuar përgjigjen në një kompjuter gjatë hapit të analizës statistikore.
Pse është thelbësor të menduarit kompjuterik?
Këto metoda të zgjidhjes së problemeve mund të aplikohen në një sërë temash duke përdorur të menduarit llogaritës. Për më tepër, ka aftësi që të menduarit kompjuterik ndan me ato të përdorura në fusha të tjera STEM, si dhe në artet, shkencat sociale dhe shkencat humane.
Përdorimi i fuqisë së kompjuterëve jashtë ekranit dhe tastierës inkurajohet nga të menduarit llogaritës. Për më tepër, mund të na ndihmojë të përmirësojmë barazinë në arsimin e shkencave kompjuterike.
Ne mund të inkurajojmë integrimin e shkencave kompjuterike me fusha të tjera lëndore dhe të prezantojmë më shumë studentë me potencialin e shkencës kompjuterike duke vënë fokusin në aftësitë për zgjidhjen e problemeve që janë në thelb të saj.
Për më tepër, të menduarit kompjuterik na bën të mundur që të hetojmë potencialin dhe kufizimet e teknologjisë ndërkohë që ajo prodhohet.
Ne mund të vlerësojmë se kush po zhvillon teknologjinë dhe pse, dhe mund të shqyrtojmë në mënyrë kritike se si mund të ndikojë në shoqëri.
Komponentët thelbësorë të të menduarit kompjuterik
1. Zbërthimi
Zbërthimi është elementi themelor i të menduarit llogaritës. Për ta bërë më të lehtë zgjidhjen e problemit, kjo fazë përfshin zbërthimin e tij në komponentë më të vegjël.
Një problem është më i lehtë për t'u rregulluar sa më shumë që mund ta zbërtheni atë. Pjesët e një biçiklete mund të çmontohen si një praktikë e dobishme dekompozimi. Korniza e një biçiklete, rrotat, timoni dhe ingranazhet mund të shpërndahen fillimisht.
Sidoqoftë, mund ta ndani më tej çdo komponent në pjesët përbërëse të tij. Për shembull, inteligjenca artificiale mund të ndahet më tej në mësimin e makinerive, mësimin e thellë, vizionin kompjuterik dhe përpunimin e gjuhës natyrore.
Ky hap ju ndihmon gjithashtu të ndërtoni njohuri më të thella për problemin duke identifikuar të gjithë komponentët në thellësi.
2. Njohja e modelit
Në fazën e dytë, të njohur si njohja e modelit, gjenden të përbashkëtat dhe tendencat e problemit.
Ka shumë gjasa që ato të mund të trajtohen duke përdorur procedura të ngjashme ose të përsëritura nëse disa vështirësi janë të ngjashme në natyrë - si brenda problemit që po trajtohet tani, ashtu edhe brenda problemeve të mëparshme.
Ky është një element thelbësor për zhvillimin e zgjidhjeve efektive dhe përfundimisht për të kursyer kohë.
Merrni parasysh skenarin e mëposhtëm: ju kërkohet të zhvilloni një program të vogël që vizaton një katror. Në vend që të shkruani udhëzimin katër herë me radhë, modeli i tërheqjes së një vije dhe rrotullimit të stilolapsit 90 gradë mund të përsëritet katër herë në një lak.
Njohja e modelit është një talent kritik për zhvillimin e zgjidhjeve efikase dhe efektive për çështjet.
3. Abstraksion
Identifikimi i elementeve të rëndësishëm të zgjidhjes bëhet në hapin e tretë të abstraksionit.
Ai kërkon aftësinë për të filtruar pjesët e tepërta të një çështjeje, në mënyrë që të përqendroheni vetëm në elementët thelbësorë, në krahasim me shikimin e specifikave të sakta.
Një shembull tjetër i shkëlqyer është kur luani sport, përpiqeni të përqendroheni në strategjitë që duhet të përdorni dhe injoroni çdo ngacmim nga kundërshtarët tuaj.
Përpara zhvillimit të zgjidhjes përfundimtare, abstraksioni ju mundëson të merrni parasysh të gjithë faktorët e rëndësishëm duke shpërfillur çdo element të tepërt.
4. Projektimi i algoritmit
Krijimi i një grupi të plotë udhëzimesh hap pas hapi që përshkruajnë se si të zgjidhet problemi ndodh gjatë fazës së Dizajnimit të Algoritmit, faza e fundit në procesin e të menduarit kompjuterik.
Një algoritëm efektiv është ai që mund t'i jepet dikujt tjetër dhe të ndiqet pa shpjegime të mëtejshme.
Bota është plot me algoritme, pavarësisht nëse jeni duke gatuar nga një recetë, duke montuar mobilje me paketë të sheshta, duke ngrënë në një restorant me makinë ose duke paguar për ushqimet tuaja në një sportel vetëshërbimi
Korrigjimi është një aftësi thelbësore për të zotëruar pasi është një proces shtesë i përfshirë në krijimin e algoritmit. Identifikimi dhe korrigjimi i gabimeve algoritmike quhen korrigjim.
Korrigjimi është një aftësi e transferueshme që mund të fitohet përgjatë kurrikulës duke vepruar dhe duke ofruar reagime, njësoj si komponentët e tjerë të të menduarit llogaritës. Ne mund të kuptojmë rrethinën tonë me ndihmën e algoritmeve.
Përfundim
Për të përmbledhur, gjenerata e mëposhtme e shkencëtarët e të dhënave duhet të fitojnë aftësitë që do t'u mundësojnë përshtatjen më të suksesshme me tregun në zhvillim të punës dhe zhvillimin e ekonomisë dixhitale.
Shkencëtarët e ardhshëm të të dhënave do ta shohin të menduarit llogaritës si një mjet të dobishëm pasi ata vazhdimisht ndryshojnë pozicionet e tyre për të akomoduar avancimin e teknologjisë dhe më shumë ndërveprim midis njerëzve dhe makinave.
Në fund, të menduarit llogaritës është thelbësor për të gjithë në detyrat e tyre të përditshme.
Lini një Përgjigju