Veri bilimi gerçek sorunları ele almakla ilgili olduğundan, sürekli gelişen araç setlerinde bazı becerilerin yararlı varlıklar olduğu mantıklıdır.
Herhangi bir potansiyel veri bilimcisi, temel bilgisayar bilimi fikirlerini ve soyutlama ve yapısöküm yoluyla karmaşık konulara nasıl yaklaşılacağını öğrettiğinden, eğitimlerinin bir parçası olarak hesaplamalı düşünmeye odaklanmalıdır.
Bilişimsel düşünme, yalnızca veri bilimcileri hedefleyenler için değil, bilişim dünyasında yer almak isteyen herkes için dijital öncelikli teknoloji çağında çok önemli bir yetenektir.
İşgücü piyasasının evrimine ve yaygın otomasyonla şekillenecek işin geleceğine hazır olmak için, yapay zekave makine öğrenimi, eğitim ve mesleki gelişimin önemli bir bileşeni olarak bilgi işlemsel düşünme yeteneklerini vurgulamak zorunludur.
Bu makalede, hesaplamalı düşünmeyi, öğelerini, değerini ve çok daha fazlasını kapsayan ayrıntılı olarak inceleyeceğiz.
Peki, bilişimsel düşünme nedir?
Algoritmik düşünme olarak da bilinen hesaplamalı düşünme, karmaşık bir sorunu, bir bilgisayar veya makine tarafından yapılabilecek daha küçük, daha kolay işlemlere ayırarak ele alan yöntemli bir tekniktir.
Bir sorunu, bir bilgisayarın işlemi gerçekleştirebileceği şekilde çözmek, cevabın başka bağlamlarda benzer sorunlara uygulanabileceğini ifade ettiğinden çok önemlidir.
Bilgi işlemsel düşünme, zorluklar ve olası çözümler üzerinde olabildiğince verimli çalışmak ve aynı zamanda verileri başarılı bir şekilde kullanmak ve analiz etmek için çevik, yenilikçi ve esnek bir tutum benimsemeyi içerir.
"Bilgisayarlı düşünme" terimi, bilgisayar bilimcilerinin düşünme biçiminden gelir, ancak artık herkesin kişisel veya profesyonel yaşamlarındaki sorunları çözmek için başvurabileceği bir düşünme biçimi olarak kabul edilmektedir.
Bu nedenle amaç, bir makineninkine benzeyen düşünmeyi kullanmak değil, bilgisayar bilimcilerinin yaygın olarak kullandığı problem çözme stratejileri oluşturmaktır.
Hesaplamalı düşünme, çok çeşitli nicel ve veri yoğun zorlukların üstesinden gelmek için kullanılabildiğinden, veri bilimcileri için çok önemli bir araçtır.
Bu yöntem, matematik ve yapay zeka dahil olmak üzere çeşitli alanlardaki problemleri çözmek için kullanılabilir. Bu yaklaşım aynı zamanda, istatistiksel analiz adımı sırasında bir bilgisayarda cevabı temsil etmek için kullanılan Python programlama dilini de kullanır.
Bilişimsel Düşünme neden önemlidir?
Bu problem çözme yöntemleri, bilgi işlemsel düşünme kullanılarak bir dizi konuya uygulanabilir. Ek olarak, bilişimsel düşünmenin diğer STEM alanlarında, ayrıca sanat, sosyal bilimler ve beşeri bilimlerde kullanılanlarla paylaştığı yetenekler vardır.
Bilgisayarların gücünü ekran ve klavye dışında kullanmak, hesaplamalı düşünme ile teşvik edilir. Ek olarak, bilgisayar bilimleri eğitiminde eşitliği geliştirmemize yardımcı olabilir.
Bilgisayar biliminin diğer konu alanlarıyla entegrasyonunu teşvik edebilir ve özünde bulunan problem çözme yeteneklerine odaklanarak daha fazla öğrenciyi bilgisayar biliminin potansiyeliyle tanıştırabiliriz.
Ek olarak, bilgi işlemsel düşünme, teknolojinin üretim sürecindeki potansiyelini ve kısıtlamalarını araştırmamızı mümkün kılar.
Teknolojiyi kimin ve neden geliştirdiğini değerlendirebilir ve toplumu nasıl etkileyebileceğini eleştirel olarak değerlendirebiliriz.
Bilişimsel Düşünmenin Temel Bileşenleri
1. Ayrıştırma
Ayrıştırma, hesaplamalı düşünmenin temel öğesidir. Problemi çözmeyi kolaylaştırmak için bu aşama problemin daha küçük parçalara bölünmesini gerektirir.
Bir sorunu ne kadar incelerseniz düzeltmek o kadar kolay olur. Bir bisikletin parçaları, faydalı bir ayrıştırma uygulaması olarak demonte edilebilir. Bir bisikletin çerçevesi, tekerlekleri, gidonları ve dişlileri başlangıçta parçalara ayrılabilir.
Bununla birlikte, her bileşeni daha da bileşen parçalarına bölebilirsiniz. Örneğin, yapay zeka makine öğrenimi, derin öğrenme, bilgisayarla görme ve doğal dil işleme olarak ayrılabilir.
Bu adım aynı zamanda tüm bileşenleri derinlemesine tanımlayarak sorun hakkında daha derin bilgiler oluşturmanıza da yardımcı olur.
2. Örüntü Tanıma
Örüntü tanıma olarak bilinen ikinci aşamada, problemin ortak yönleri ve eğilimleri bulunur.
Belirli zorluklar doğası gereği benzerse, benzer veya tekrarlayan prosedürler kullanılarak ele alınabilmeleri için güçlü bir olasılık vardır - hem şimdi ele alınan problem içinde hem de önceki problemler içinde.
Bu, etkili çözümler geliştirmek ve sonuçta size zaman kazandırmak için çok önemli bir unsurdur.
Şu senaryoyu düşünün: Bir kare çizen küçük bir program geliştirmeniz isteniyor. Talimatı arka arkaya dört kez yazmak yerine, bir çizgi çizme ve kalemi 90 derece döndürme deseni bir döngüde dört kez tekrarlanabilir.
Örüntü tanıma, sorunlara verimli ve etkili çözümler geliştirmek için kritik bir yetenektir.
3. Soyutlama
Çözümün önemli unsurlarının belirlenmesi, soyutlamanın üçüncü adımında yapılır.
Kesin ayrıntılara bakmak yerine sadece önemli unsurlara konsantre olmanız için bir konunun gereksiz kısımlarını filtreleme kapasitesini gerektirir.
Bir başka mükemmel örnek, spor yaparken kullanmanız gereken stratejilere konsantre olmaya çalışmanız ve rakiplerinizin alaylarını görmezden gelmenizdir.
Nihai çözümü geliştirmeden önce, soyutlama, gereksiz unsurları göz ardı ederek tüm önemli faktörleri hesaba katmanıza olanak tanır.
4. Algoritma Tasarımı
Sorunun nasıl çözüleceğini açıklayan kapsamlı bir adım adım talimatlar dizisinin oluşturulması, Hesaplamalı Düşünme sürecinin son aşaması olan Algoritma Tasarımı aşamasında gerçekleşir.
Etkili bir algoritma, başka birine verilebilen ve daha fazla açıklama yapılmadan takip edilebilen bir algoritmadır.
İster bir tariften yemek pişiriyor olun, ister düz paket mobilya monte ediyor olun, ister arabalı bir restoranda yemek yiyor olun, ister self-servis tezgahında yiyeceklerinizi ödüyor olun, dünya algoritmalarla doludur.
Hata ayıklama, algoritma oluşturmayla ilgili ek bir süreç olduğundan, ustalaşmak için çok önemli bir yetenektir. Algoritmik kusurların belirlenmesi ve düzeltilmesi hata ayıklama olarak adlandırılır.
Hata ayıklama, hesaplamalı düşünmenin diğer bileşenleri gibi, eyleme geçerek ve geri bildirim sunarak müfredat boyunca kazanılabilen aktarılabilir bir yetenektir. Algoritmalar yardımıyla çevremizi anlayabiliriz.
Sonuç
Özetle, sonraki nesil veri bilimcileri gelişen iş piyasasına ve gelişen dijital ekonomiye daha başarılı bir şekilde uyum sağlamalarını sağlayacak yetenekleri edinmelidir.
Geleceğin veri bilimcileri, teknolojinin ilerlemesine ve insanlar ile makineler arasında daha fazla birlikte çalışabilirliğe uyum sağlamak için konumlarını sürekli olarak değiştirdikleri için bilgi işlemsel düşünmeyi yararlı bir araç olarak göreceklerdir.
Sonuç olarak, bilgi işlemsel düşünme, günlük görevlerinde herkes için gereklidir.
Yorum bırak