เนื่องจากวิทยาศาสตร์ข้อมูลเป็นเรื่องเกี่ยวกับการแก้ไขปัญหาที่เกิดขึ้นจริง จึงสมเหตุสมผลที่ทักษะบางอย่างเป็นทรัพย์สินที่มีประโยชน์ในชุดเครื่องมือที่พัฒนาอย่างต่อเนื่อง
นักวิทยาศาสตร์ด้านข้อมูลที่คาดหวังควรมุ่งเน้นไปที่การคิดเชิงคำนวณซึ่งเป็นส่วนหนึ่งของการศึกษา เนื่องจากจะสอนแนวคิดพื้นฐานด้านวิทยาการคอมพิวเตอร์และวิธีเข้าถึงปัญหาที่ซับซ้อนผ่านการคิดเชิงนามธรรมและการแยกโครงสร้าง
การคิดเชิงคอมพิวเตอร์เป็นความสามารถที่สำคัญในยุคของเทคโนโลยีที่เน้นด้านดิจิทัล ไม่ใช่แค่สำหรับนักวิทยาศาสตร์ด้านข้อมูลที่ต้องการ แต่สำหรับทุกคนที่ต้องการมีส่วนร่วมในโลกแห่งการคำนวณ
เพื่อให้พร้อมสำหรับวิวัฒนาการของตลาดแรงงานและอนาคตของการทำงานซึ่งจะถูกหล่อหลอมด้วยระบบอัตโนมัติที่แพร่หลาย ปัญญาประดิษฐ์และแมชชีนเลิร์นนิง จำเป็นต้องเน้นความสามารถในการคิดเชิงคำนวณเป็นองค์ประกอบสำคัญของการศึกษาและการพัฒนาวิชาชีพ
ในบทความนี้ เราจะพิจารณาการคิดเชิงคำนวณอย่างละเอียด ครอบคลุมองค์ประกอบ คุณค่า และอื่นๆ อีกมากมาย
แล้วการคิดเชิงคำนวณคืออะไร?
การคิดเชิงคำนวณหรือที่เรียกว่าการคิดแบบอัลกอริธึมเป็นเทคนิคที่มีระเบียบวิธีในการแก้ไขปัญหาที่ซับซ้อนโดยแบ่งออกเป็นกระบวนการที่เล็กกว่าและง่ายกว่าซึ่งสามารถทำได้โดยคอมพิวเตอร์หรือเครื่องจักร
สิ่งสำคัญคือต้องแก้ปัญหาในลักษณะที่คอมพิวเตอร์สามารถดำเนินการได้ เนื่องจากแสดงว่าคำตอบนี้สามารถนำไปใช้กับปัญหาที่คล้ายคลึงกันในบริบทอื่นๆ ได้
การคิดเชิงคำนวณรวมถึงการใช้ทัศนคติที่คล่องตัว สร้างสรรค์ และยืดหยุ่น เพื่อที่จะทำงานผ่านความท้าทายและวิธีแก้ปัญหาที่เป็นไปได้อย่างมีประสิทธิภาพที่สุด ตลอดจนการใช้และวิเคราะห์ข้อมูลอย่างประสบความสำเร็จ
คำว่า "การคิดเชิงคำนวณ" มาจากวิธีที่นักวิทยาศาสตร์คอมพิวเตอร์คิด แต่ตอนนี้ เป็นที่รู้กันว่าเป็นวิธีคิดที่ทุกคนสามารถใช้เพื่อแก้ปัญหาในชีวิตส่วนตัวหรือในอาชีพการงานได้
ดังนั้น เป้าหมายไม่ใช่การใช้การคิดที่คล้ายกับเครื่องจักร แต่เพื่อสร้างกลยุทธ์ในการแก้ปัญหาที่นักวิทยาศาสตร์คอมพิวเตอร์ใช้กันทั่วไป
การคิดเชิงคำนวณเป็นเครื่องมือสำคัญสำหรับนักวิทยาศาสตร์ด้านข้อมูล เนื่องจากสามารถใช้เพื่อจัดการกับความท้าทายเชิงปริมาณและการใช้ข้อมูลจำนวนมาก
วิธีนี้สามารถใช้แก้ปัญหาในด้านต่างๆ ได้ รวมถึงคณิตศาสตร์และปัญญาประดิษฐ์ วิธีการนี้ยังใช้ภาษาการเขียนโปรแกรม Python ซึ่งใช้แทนคำตอบบนคอมพิวเตอร์ในระหว่างขั้นตอนการวิเคราะห์ทางสถิติ
ทำไมการคิดเชิงคอมพิวเตอร์จึงจำเป็น?
วิธีการแก้ปัญหาเหล่านี้สามารถนำไปใช้กับหัวข้อต่างๆ โดยใช้การคิดเชิงคำนวณ นอกจากนี้ยังมีความสามารถที่การคิดเชิงคำนวณร่วมกับทักษะที่ใช้ในสาขา STEM อื่น ๆ เช่นเดียวกับศิลปะ สังคมศาสตร์ และมนุษยศาสตร์
การใช้พลังของคอมพิวเตอร์นอกหน้าจอและคีย์บอร์ดนั้นสนับสนุนโดยการคิดเชิงคำนวณ นอกจากนี้ยังสามารถช่วยเราปรับปรุงความเท่าเทียมในการศึกษาด้านวิทยาการคอมพิวเตอร์ได้อีกด้วย
เราสามารถส่งเสริมการรวมวิทยาการคอมพิวเตอร์เข้ากับสาขาวิชาอื่น ๆ และแนะนำนักเรียนให้มากขึ้นเกี่ยวกับศักยภาพของวิทยาการคอมพิวเตอร์โดยให้ความสำคัญกับความสามารถในการแก้ปัญหาที่เป็นแกนหลัก
นอกจากนี้ การคิดเชิงคำนวณยังช่วยให้เราสามารถตรวจสอบศักยภาพและข้อจำกัดของเทคโนโลยีในขณะที่ผลิตได้
เราสามารถประเมินได้ว่าใครกำลังพัฒนาเทคโนโลยีและเพราะเหตุใด และเราสามารถพิจารณาอย่างมีวิจารณญาณว่าเทคโนโลยีจะส่งผลต่อสังคมอย่างไร
องค์ประกอบหลักของการคิดเชิงคำนวณ
1. การสลายตัว
การสลายตัวเป็นองค์ประกอบพื้นฐานของการคิดเชิงคำนวณ เพื่อให้แก้ปัญหาได้ง่ายขึ้น ขั้นตอนนี้จึงแบ่งออกเป็นส่วนประกอบย่อยๆ
ปัญหาจะแก้ไขได้ง่ายขึ้น ยิ่งคุณแยกแยะปัญหาได้มากเท่านั้น ชิ้นส่วนต่างๆ ของจักรยานสามารถถอดประกอบได้ด้วยวิธีการสลายตัวที่เป็นประโยชน์ สามารถผ่าเฟรม ล้อ แฮนด์และเกียร์ของจักรยานได้ในขั้นต้น
อย่างไรก็ตาม คุณอาจแบ่งแต่ละส่วนประกอบออกเป็นส่วนๆ ของมันได้ ตัวอย่างเช่น ปัญญาประดิษฐ์สามารถแบ่งออกเป็นแมชชีนเลิร์นนิง การเรียนรู้เชิงลึก คอมพิวเตอร์วิทัศน์ และการประมวลผลภาษาธรรมชาติ
ขั้นตอนนี้ยังช่วยให้คุณสร้างความรู้เชิงลึกเกี่ยวกับปัญหาด้วยการระบุส่วนประกอบทั้งหมดอย่างละเอียด
2. การจดจำรูปแบบ
ในขั้นตอนที่สอง เรียกว่าการรู้จำรูปแบบ จะพบลักษณะทั่วไปและแนวโน้มของปัญหา
มีความเป็นไปได้สูงที่พวกเขาสามารถจัดการโดยใช้ขั้นตอนที่คล้ายคลึงกันหรือเกิดขึ้นอีกหากปัญหาบางอย่างมีลักษณะคล้ายกัน—ทั้งภายในปัญหาที่กำลังได้รับการแก้ไขและภายในปัญหาก่อนหน้านี้
นี่เป็นองค์ประกอบสำคัญสำหรับการพัฒนาโซลูชันที่มีประสิทธิภาพและช่วยประหยัดเวลาได้ในที่สุด
พิจารณาสถานการณ์สมมติต่อไปนี้: คุณได้รับการร้องขอให้พัฒนาโปรแกรมขนาดเล็กที่วาดสี่เหลี่ยมจัตุรัส แทนที่จะเขียนคำสั่งสี่ครั้งติดต่อกัน รูปแบบการวาดเส้นและการหมุนปากกา 90 องศาสามารถทำซ้ำได้สี่ครั้งในวง
การจดจำรูปแบบเป็นความสามารถที่สำคัญในการพัฒนาวิธีแก้ปัญหาที่มีประสิทธิภาพและประสิทธิผล
3. สิ่งที่เป็นนามธรรม
การระบุองค์ประกอบที่สำคัญของการแก้ปัญหาทำได้ในขั้นตอนที่สามของสิ่งที่เป็นนามธรรม
มันจำเป็นต้องมีความสามารถในการกรองส่วนที่ไม่จำเป็นของปัญหาออก เพื่อให้คุณจดจ่อกับองค์ประกอบที่สำคัญ แทนที่จะมองเฉพาะรายละเอียดที่แม่นยำ
ตัวอย่างที่ดีอีกตัวอย่างหนึ่งคือ เมื่อคุณเล่นกีฬา คุณพยายามจดจ่อกับกลยุทธ์ที่คุณควรใช้ และคุณละเลยการล้อเลียนใดๆ จากคู่ต่อสู้ของคุณ
ก่อนที่จะพัฒนาโซลูชันขั้นสุดท้าย สิ่งที่เป็นนามธรรมช่วยให้คุณสามารถคำนึงถึงปัจจัยสำคัญทั้งหมดโดยไม่สนใจองค์ประกอบที่ไม่จำเป็น
4. การออกแบบอัลกอริทึม
การสร้างชุดคำสั่งทีละขั้นตอนอย่างละเอียดซึ่งอธิบายวิธีแก้ปัญหาเกิดขึ้นระหว่างขั้นตอนการออกแบบอัลกอริทึม ซึ่งเป็นขั้นตอนสุดท้ายในกระบวนการคิดเชิงคอมพิวเตอร์
อัลกอริธึมที่มีประสิทธิภาพคืออัลกอริธึมที่สามารถมอบให้ผู้อื่นและปฏิบัติตามโดยไม่ต้องอธิบายเพิ่มเติม
โลกเต็มไปด้วยอัลกอริธึม ไม่ว่าคุณจะทำอาหารจากสูตร ประกอบเฟอร์นิเจอร์แพ็คแบน รับประทานอาหารที่ร้านอาหารแบบขับรถผ่าน หรือจ่ายค่าของชำที่เคาน์เตอร์บริการตนเอง
การดีบักเป็นความสามารถที่สำคัญอย่างยิ่งในการเรียนรู้ เนื่องจากเป็นกระบวนการเพิ่มเติมที่เกี่ยวข้องกับการสร้างอัลกอริธึม การระบุและแก้ไขข้อบกพร่องของอัลกอริทึมเรียกว่าการดีบัก
การดีบักเป็นความสามารถที่ถ่ายทอดได้ซึ่งสามารถเรียนรู้ได้ทั่วทั้งหลักสูตรโดยดำเนินการและเสนอความคิดเห็น เช่นเดียวกับองค์ประกอบอื่นๆ ของการคิดเชิงคำนวณ เราสามารถเข้าใจสภาพแวดล้อมของเราด้วยความช่วยเหลือของอัลกอริธึม
สรุป
สรุปได้ว่า . รุ่นต่อไป นักวิทยาศาสตร์ข้อมูล จะต้องได้รับความสามารถที่จะช่วยให้พวกเขาปรับตัวให้เข้ากับตลาดงานที่กำลังพัฒนาและเศรษฐกิจดิจิทัลได้สำเร็จ
นักวิทยาศาสตร์ด้านข้อมูลในอนาคตจะพบว่าการคิดเชิงคำนวณเป็นเครื่องมือที่มีประโยชน์ เนื่องจากพวกเขาปรับเปลี่ยนตำแหน่งของตนอย่างต่อเนื่องเพื่อรองรับความก้าวหน้าของเทคโนโลยีและความสามารถในการทำงานร่วมกันระหว่างบุคคลและเครื่องจักรได้มากขึ้น
ในท้ายที่สุด การคิดเชิงคำนวณเป็นสิ่งจำเป็นสำหรับทุกคนในงานประจำวันของพวกเขา
เขียนความเห็น