డేటా సైన్స్ అనేది వాస్తవ సమస్యలను పరిష్కరించడమే కాబట్టి, కొన్ని నైపుణ్యాలు వాటి నిరంతరం అభివృద్ధి చెందుతున్న టూల్సెట్లో ఉపయోగకరమైన ఆస్తులు అని అర్ధమే.
ఏదైనా భావి డేటా శాస్త్రవేత్త వారి విద్యలో భాగంగా గణన ఆలోచనపై దృష్టి పెట్టాలి, ఎందుకంటే ఇది ప్రాథమిక కంప్యూటర్ సైన్స్ ఆలోచనలను మరియు సంగ్రహణ మరియు పునర్నిర్మాణం ద్వారా సంక్లిష్ట సమస్యలను ఎలా చేరుకోవాలో నేర్పుతుంది.
డిజిటల్-ఫస్ట్ టెక్నాలజీ యుగంలో గణన ఆలోచన అనేది ఔత్సాహిక డేటా శాస్త్రవేత్తలకు మాత్రమే కాకుండా, గణన ప్రపంచంలో పాల్గొనాలనుకునే ప్రతి ఒక్కరికీ కీలకమైన సామర్థ్యం.
కార్మిక మార్కెట్ యొక్క పరిణామం మరియు పని యొక్క భవిష్యత్తు కోసం సిద్ధంగా ఉండటానికి, ఇది విస్తృతమైన ఆటోమేషన్ ద్వారా రూపొందించబడుతుంది, కృత్రిమ మేధస్సు, మరియు మెషీన్ లెర్నింగ్, విద్య మరియు వృత్తిపరమైన అభివృద్ధిలో కీలకమైన అంశంగా గణన ఆలోచనా సామర్థ్యాలను నొక్కి చెప్పడం అత్యవసరం.
ఈ కథనంలో, మేము గణన ఆలోచనను వివరంగా పరిశీలిస్తాము, దాని అంశాలు, విలువ మరియు మరిన్నింటిని కవర్ చేస్తాము.
కాబట్టి, కంప్యూటేషనల్ థింకింగ్ అంటే ఏమిటి?
కంప్యూటేషనల్ థింకింగ్, అల్గారిథమిక్ థింకింగ్ అని కూడా పిలుస్తారు, ఇది కంప్యూటర్ లేదా మెషీన్ ద్వారా చేయగలిగిన చిన్న, సులభమైన ప్రక్రియలుగా విభజించడం ద్వారా సంక్లిష్ట సమస్యను పరిష్కరించడానికి ఒక పద్దతి టెక్నిక్.
కంప్యూటర్ ప్రక్రియను నిర్వహించగలిగే విధంగా సమస్యను పరిష్కరించడం చాలా కీలకం, ఎందుకంటే ఇతర సందర్భాలలో ఇలాంటి సమస్యలకు సమాధానం వర్తించవచ్చని సూచిస్తుంది.
గణన ఆలోచన అనేది సవాళ్లు మరియు సంభావ్య పరిష్కారాల ద్వారా సాధ్యమైనంత సమర్ధవంతంగా పని చేయడానికి, అలాగే డేటాను విజయవంతంగా ఉపయోగించడం మరియు విశ్లేషించడం కోసం చురుకైన, వినూత్నమైన మరియు సౌకర్యవంతమైన వైఖరిని అవలంబించడం.
"కంప్యూటేషనల్ థింకింగ్" అనే పదం కంప్యూటర్ శాస్త్రవేత్తలు ఆలోచించే విధానం నుండి వచ్చింది, అయితే ఇది ఇప్పుడు ఎవరైనా వారి వ్యక్తిగత లేదా వృత్తిపరమైన జీవితాల్లోని సమస్యలను పరిష్కరించడానికి వర్తించే ఆలోచనా విధానంగా గుర్తించబడింది.
అందువల్ల, లక్ష్యం యంత్రాన్ని పోలి ఉండే ఆలోచనను ఉపయోగించడం కాదు, కంప్యూటర్ శాస్త్రవేత్తలు సాధారణంగా ఉపయోగించే సమస్య పరిష్కార వ్యూహాలను రూపొందించడం.
గణన ఆలోచన అనేది డేటా శాస్త్రవేత్తలకు కీలకమైన సాధనం, ఎందుకంటే ఇది విస్తృత శ్రేణి పరిమాణాత్మక మరియు డేటా-ఇంటెన్సివ్ సవాళ్లను పరిష్కరించడానికి ఉపయోగించబడుతుంది.
గణితం మరియు కృత్రిమ మేధస్సుతో సహా వివిధ రంగాలలో సమస్యలను పరిష్కరించడానికి ఈ పద్ధతిని ఉపయోగించవచ్చు. ఈ విధానం పైథాన్ ప్రోగ్రామింగ్ లాంగ్వేజ్ని కూడా ఉపయోగించుకుంటుంది, ఇది గణాంక విశ్లేషణ దశలో కంప్యూటర్లో సమాధానాన్ని సూచించడానికి ఉపయోగించబడుతుంది.
కంప్యూటేషనల్ థింకింగ్ ఎందుకు అవసరం?
ఈ సమస్య పరిష్కార పద్ధతులు గణన ఆలోచనను ఉపయోగించి అనేక అంశాలకు వర్తించవచ్చు. అదనంగా, ఇతర STEM ఫీల్డ్లతో పాటు కళలు, సామాజిక శాస్త్రాలు మరియు మానవీయ శాస్త్రాలలో ఉపయోగించిన వారితో గణన ఆలోచనను పంచుకునే సామర్థ్యాలు ఉన్నాయి.
స్క్రీన్ మరియు కీబోర్డ్ వెలుపల కంప్యూటర్ల శక్తిని ఉపయోగించడం గణన ఆలోచన ద్వారా ప్రోత్సహించబడుతుంది. అదనంగా, ఇది కంప్యూటర్ సైన్స్ విద్యలో ఈక్విటీని మెరుగుపరచడంలో మాకు సహాయపడుతుంది.
మేము ఇతర సబ్జెక్ట్ ప్రాంతాలతో కంప్యూటర్ సైన్స్ యొక్క ఏకీకరణను ప్రోత్సహిస్తాము మరియు దాని ప్రధాన భాగంలో ఉన్న సమస్య-పరిష్కార సామర్ధ్యాలపై దృష్టి పెట్టడం ద్వారా కంప్యూటర్ సైన్స్ యొక్క సంభావ్యతను మరింత మంది విద్యార్థులను పరిచయం చేయవచ్చు.
అదనంగా, గణన ఆలోచన సాంకేతికత ఉత్పత్తి అవుతున్నప్పుడు దాని సంభావ్యత మరియు పరిమితులను పరిశోధించడం మాకు సాధ్యం చేస్తుంది.
సాంకేతికతను ఎవరు అభివృద్ధి చేస్తున్నారో మరియు ఎందుకు అభివృద్ధి చేస్తున్నారో అంచనా వేయవచ్చు మరియు అది సమాజాన్ని ఎలా ప్రభావితం చేస్తుందో మనం విమర్శనాత్మకంగా పరిగణించవచ్చు.
కంప్యూటేషనల్ థింకింగ్ యొక్క ప్రధాన భాగాలు
1. కుళ్ళిపోవడం
కుళ్ళిపోవడం అనేది గణన ఆలోచన యొక్క పునాది అంశం. సమస్యను సులభతరం చేయడానికి, ఈ దశ దానిని చిన్న భాగాలుగా విడదీయాలి.
సమస్యను మీరు ఎంత ఎక్కువ విడదీయగలిగితే దాన్ని పరిష్కరించడం సులభం. బైక్ యొక్క భాగాలను ఉపయోగకరమైన కుళ్ళిపోయే పద్ధతిగా విడదీయవచ్చు. సైకిల్ ఫ్రేమ్, చక్రాలు, హ్యాండిల్బార్లు మరియు గేర్లను మొదట విడదీయవచ్చు.
అయితే, మీరు ప్రతి భాగాన్ని దాని భాగాలుగా విభజించవచ్చు. ఉదాహరణకు, కృత్రిమ మేధస్సును మెషిన్ లెర్నింగ్, డీప్ లెర్నింగ్, కంప్యూటర్ విజన్ మరియు నేచురల్ లాంగ్వేజ్ ప్రాసెసింగ్గా విభజించవచ్చు.
ఈ దశ అన్ని భాగాలను లోతుగా గుర్తించడం ద్వారా సమస్య గురించి లోతైన జ్ఞానాన్ని పెంపొందించడానికి కూడా మీకు సహాయపడుతుంది.
2. నమూనా గుర్తింపు
నమూనా గుర్తింపుగా పిలువబడే రెండవ దశలో, సమస్య యొక్క సాధారణతలు మరియు ధోరణులు కనుగొనబడతాయి.
కొన్ని ఇబ్బందులు ప్రకృతిలో సారూప్యంగా ఉంటే-ఇప్పుడు పరిష్కరించబడుతున్న సమస్యలో మరియు మునుపటి సమస్యలలో రెండింటిలోనూ సారూప్యమైన లేదా పునరావృత విధానాలను ఉపయోగించి వాటిని నిర్వహించగల బలమైన సంభావ్యత ఉంది.
సమర్థవంతమైన పరిష్కారాలను అభివృద్ధి చేయడానికి మరియు చివరికి మీ సమయాన్ని ఆదా చేయడానికి ఇది కీలకమైన అంశం.
కింది దృష్టాంతాన్ని పరిగణించండి: చతురస్రాన్ని గీసే చిన్న ప్రోగ్రామ్ను అభివృద్ధి చేయమని మీరు అభ్యర్థించబడ్డారు. సూచనలను వరుసగా నాలుగు సార్లు వ్రాయడానికి బదులుగా, ఒక గీతను గీయడం మరియు పెన్ను 90 డిగ్రీలు తిప్పడం వంటి నమూనాను ఒక లూప్లో నాలుగు సార్లు పునరావృతం చేయవచ్చు.
సమస్యలకు సమర్థవంతమైన మరియు సమర్థవంతమైన పరిష్కారాలను అభివృద్ధి చేయడానికి నమూనా గుర్తింపు అనేది ఒక క్లిష్టమైన ప్రతిభ.
3. సంగ్రహణ
పరిష్కారం యొక్క ముఖ్యమైన అంశాల గుర్తింపు సంగ్రహణ యొక్క మూడవ దశలో జరుగుతుంది.
ఇది సమస్య యొక్క నిరుపయోగమైన భాగాలను ఫిల్టర్ చేయగల సామర్థ్యాన్ని కలిగి ఉంటుంది, తద్వారా మీరు ఖచ్చితమైన ప్రత్యేకతలను చూడకుండా, కీలకమైన అంశాలపై దృష్టి కేంద్రీకరిస్తారు.
మరొక అద్భుతమైన ఉదాహరణ ఏమిటంటే, మీరు క్రీడలు ఆడుతున్నప్పుడు, మీరు ఉపయోగించాల్సిన వ్యూహాలపై దృష్టి పెట్టడానికి ప్రయత్నిస్తారు మరియు మీ ప్రత్యర్థుల నుండి ఎలాంటి ఆటపట్టింపులను మీరు విస్మరిస్తారు.
తుది పరిష్కారాన్ని అభివృద్ధి చేయడానికి ముందు, ఏదైనా నిరుపయోగమైన అంశాలను విస్మరిస్తూ అన్ని ముఖ్యమైన అంశాలను పరిగణనలోకి తీసుకోవడానికి సంగ్రహణ మిమ్మల్ని అనుమతిస్తుంది.
4. అల్గోరిథం డిజైన్
సమస్యను ఎలా పరిష్కరించాలో వివరించే దశల వారీ సూచనల యొక్క సమగ్ర సెట్ను రూపొందించడం అనేది గణన ఆలోచన ప్రక్రియలో చివరి దశ అయిన అల్గారిథమ్ డిజైన్ దశలో జరుగుతుంది.
సమర్థవంతమైన అల్గోరిథం అనేది మరొకరికి ఇవ్వబడుతుంది మరియు తదుపరి వివరణ లేకుండా అనుసరించబడుతుంది.
మీరు రెసిపీతో వంట చేసినా, ఫ్లాట్ ప్యాక్ ఫర్నీచర్ను అసెంబ్లింగ్ చేసినా, డ్రైవ్-త్రూ రెస్టారెంట్లో తిన్నా, లేదా సెల్ఫ్ సర్వీస్ కౌంటర్లో మీ కిరాణా సామాగ్రిని చెల్లించినా ప్రపంచం మొత్తం అల్గారిథమ్లతో నిండి ఉంటుంది
డీబగ్గింగ్ అనేది అల్గారిథమ్ సృష్టిలో అదనపు ప్రక్రియ అయినందున నైపుణ్యం సాధించడానికి కీలకమైన సామర్ధ్యం. అల్గోరిథమిక్ లోపాల గుర్తింపు మరియు దిద్దుబాటును డీబగ్గింగ్ అంటారు.
డీబగ్గింగ్ అనేది ఇతర కంప్యూటేషనల్ థింకింగ్ల మాదిరిగానే పాఠ్యప్రణాళికలో పని చేయడం మరియు అభిప్రాయాన్ని అందించడం ద్వారా పొందగలిగే బదిలీ చేయగల సామర్థ్యం. అల్గారిథమ్ల సహాయంతో మన పరిసరాలను అర్థం చేసుకోవచ్చు.
ముగింపు
సంగ్రహంగా చెప్పాలంటే, కింది తరం డేటా శాస్త్రవేత్తలు అభివృద్ధి చెందుతున్న పని మార్కెట్కు మరియు అభివృద్ధి చెందుతున్న డిజిటల్ ఆర్థిక వ్యవస్థకు మరింత విజయవంతంగా సర్దుబాటు చేయడానికి వీలు కల్పించే సామర్థ్యాలను పొందాలి.
భవిష్యత్ డేటా శాస్త్రవేత్తలు సాంకేతికత అభివృద్ధి మరియు వ్యక్తులు మరియు యంత్రాల మధ్య మరింత పరస్పర చర్యకు అనుగుణంగా తమ స్థానాలను నిరంతరం మార్చుకోవడం వలన గణన ఆలోచనను ఉపయోగకరమైన సాధనంగా కనుగొంటారు.
చివరికి, ప్రతి ఒక్కరికీ వారి రోజువారీ పనులలో గణన ఆలోచన చాలా అవసరం.
సమాధానం ఇవ్వూ