Пошто се наука о подацима бави решавањем стварних проблема, логично је да су неке вештине корисна средства у њиховом скупу алата који се стално развија.
Сваки будући научник података треба да се фокусира на рачунарско размишљање као део свог образовања, пошто оно подучава фундаменталне компјутерске науке и како приступити компликованим питањима кроз апстракцију и деконструкцију.
Рачунарско размишљање је кључна способност у доба дигиталне технологије, не само за амбициозне научнике података, већ и за све који желе да учествују у свету рачунара.
Како бисмо били спремни за еволуцију тржишта рада и будућност рада, коју ће обликовати свеприсутна аутоматизација, вештачка интелигенција, и машинског учења, императив је нагласити способности рачунарског размишљања као кључну компоненту образовања и професионалног развоја.
У овом чланку ћемо детаљно размотрити рачунарско размишљање, покривајући његове елементе, вредност и још много тога.
Дакле, шта је рачунарско размишљање?
Рачунарско мишљење, такође познато као алгоритамско мишљење, је методичка техника за решавање сложеног проблема тако што се он разлаже на мање, лакше процесе које може да уради рачунар или машина.
Кључно је за решавање проблема на начин да рачунар може да изврши процес јер то значи да се одговор може применити на сличне проблеме у другим контекстима.
Рачунарско размишљање укључује усвајање агилног, иновативног и флексибилног става како би се што ефикасније решавало изазове и потенцијална решења, као и успешно коришћење и анализирање података.
Термин „рачунарско размишљање“ потиче од начина на који компјутерски научници размишљају, али је сада препознат као начин размишљања који свако може применити да реши проблеме у свом личном или професионалном животу.
Стога, циљ није да се користи размишљање које личи на машинско размишљање, већ да се креирају стратегије за решавање проблема које компјутерски научници обично користе.
Рачунарско размишљање је кључно средство за научнике који се баве подацима јер се може користити за решавање широког спектра квантитативних изазова и изазова који захтевају велику количину података.
Овај метод се може користити за решавање проблема у различитим областима, укључујући математику и вештачку интелигенцију. Овај приступ такође користи програмски језик Питхон, који се користи за представљање одговора на рачунару током корака статистичке анализе.
Зашто је рачунарско размишљање неопходно?
Ове методе решавања проблема могу се применити на низ тема коришћењем рачунарског размишљања. Поред тога, постоје способности које рачунарско размишљање дели са онима који се користе у другим СТЕМ областима, као и у уметности, друштвеним и хуманистичким наукама.
Коришћење моћи рачунара ван екрана и тастатуре је подстакнуто рачунарским размишљањем. Поред тога, могло би нам помоћи да побољшамо правичност у образовању из рачунарства.
Можемо да подстакнемо интеграцију информатике са другим предметним областима и да упознамо више ученика са потенцијалом рачунарства стављајући фокус на способности решавања проблема које су у њеној основи.
Поред тога, компјутерско размишљање нам омогућава да истражимо потенцијал и ограничења технологије док се производи.
Можемо проценити ко развија технологију и зашто, и можемо критички размотрити како она може да утиче на друштво.
Основне компоненте рачунарског размишљања
1. Разлагање
Декомпозиција је темељни елемент рачунарског мишљења. Да би се проблем лакше решио, ова фаза подразумева његово разбијање на мање компоненте.
Проблем је лакше решити што га више можете сецирати. Делови бицикла могу се раставити као корисна пракса разлагања. Оквир бицикла, точкови, управљач и зупчаници се у почетку могу сецирати.
Међутим, можете даље да поделите сваку компоненту на њене саставне делове. На пример, вештачка интелигенција се може даље поделити на машинско учење, дубоко учење, компјутерски вид и обраду природног језика.
Овај корак вам такође помаже да изградите дубље знање о проблему тако што ћете детаљно идентификовати све компоненте.
2. Препознавање образаца
У другој фази, познатој као препознавање образаца, проналазе се заједничке карактеристике и трендови проблема.
Постоји велика вероватноћа да се они могу решити коришћењем сличних или понављајућих процедура ако су одређене потешкоће сличне природе – како у оквиру проблема који се сада решава, тако и у оквиру претходних проблема.
Ово је кључни елемент за развој ефикасних решења и уштеду времена.
Размотрите следећи сценарио: од вас се тражи да развијете мали програм који црта квадрат. Уместо писања упутства четири пута заредом, образац цртања линије и окретања оловке за 90 степени може се поновити четири пута у петљи.
Препознавање образаца је кључни таленат за развој ефикасних и ефективних решења проблема.
3. Апстракција
Идентификација битних елемената решења врши се у трећем кораку апстракције.
Неопходан је капацитет да се филтрирају сувишни делови проблема тако да се само концентришете на кључне елементе, уместо да гледате прецизне специфичности.
Још један одличан пример је када се бавите спортом, покушавате да се концентришете на стратегије које треба да користите и игноришете свако задиркивање ваших противника.
Пре израде коначног решења, апстракција вам омогућава да узмете у обзир све важне факторе, а да притом занемарите све сувишне елементе.
4. Дизајн алгоритма
Стварање детаљног скупа упутстава корак по корак која описују како да се реши проблем дешава се током фазе дизајна алгоритма, последње фазе у процесу рачунарског размишљања.
Ефикасан алгоритам је онај који се може дати неком другом и следити без даљег објашњења.
Свет је пун алгоритама, без обзира да ли кувате по рецепту, састављате намештај на равном паковању, једете у ресторану са аутом или плаћате намирнице на шалтеру за самопослуживање
Отклањање грешака је кључна способност за савладавање јер је то додатни процес укључен у креирање алгоритма. Идентификација и исправљање алгоритамских недостатака се називају отклањање грешака.
Отклањање грешака је преносива способност која се може стећи кроз наставни план и програм тако што ће се понашати и нудити повратне информације, слично као и друге компоненте рачунарског размишљања. Можемо да разумемо наше окружење уз помоћ алгоритама.
Zakljucak
Да сумирамо, следећа генерација научници за податке мора да стекне способности које ће им омогућити да се успешније прилагоде растућем тржишту рада и дигиталној економији у развоју.
Будући научници података ће сматрати да је компјутерско размишљање користан алат јер стално мењају своје позиције да би се прилагодили напретку технологије и већој интероперабилности између људи и машина.
На крају, рачунарско размишљање је од суштинског значаја за свакога у њиховим свакодневним задацима.
Ostavite komentar