Оскільки наука про дані стосується вирішення реальних проблем, логічно, що деякі навички є корисними активами в їхньому наборі інструментів, що постійно розвивається.
Будь-який перспективний фахівець із даних повинен зосередитися на обчислювальному мисленні як частині своєї освіти, оскільки воно навчає фундаментальним ідеям інформатики та тому, як підходити до складних питань через абстракцію та деконструкцію.
Обчислювальне мислення є надзвичайно важливою здатністю в епоху цифрових технологій не лише для початківців дослідників даних, а й для всіх, хто хоче взяти участь у світі обчислень.
Щоб бути готовими до еволюції ринку праці та майбутнього праці, яке буде формуватися повсюдною автоматизацією, штучний інтелект, і машинне навчання, вкрай важливо підкреслювати здібності до обчислювального мислення як ключовий компонент освіти та професійного розвитку.
У цій статті ми детально розглянемо обчислювальне мислення, охопивши його елементи, значення та багато іншого.
Отже, що таке обчислювальне мислення?
Обчислювальне мислення, також відоме як алгоритмічне мислення, — це методична техніка для вирішення складної проблеми шляхом її розбиття на менші, простіші процеси, які можуть виконуватися комп’ютером або машиною.
Вирішальне значення має вирішення проблеми таким чином, щоб комп’ютер міг виконати цей процес, оскільки це означає, що відповідь можна застосувати до подібних проблем в інших контекстах.
Обчислювальне мислення включає сприйняття спритного, інноваційного та гнучкого підходу, щоб якомога ефективніше працювати над проблемами та потенційними рішеннями, а також успішно використовувати та аналізувати дані.
Термін «обчислювальне мислення» походить від способу мислення вчених-комп’ютерників, але зараз він визнаний способом мислення, який будь-хто може застосувати для вирішення проблем у своєму особистому чи професійному житті.
Тому мета полягає не в тому, щоб використовувати мислення, схоже на машинне, а радше у створенні стратегій вирішення проблем, якими зазвичай користуються інформатики.
Обчислювальне мислення є ключовим інструментом для науковців із обробки даних, оскільки воно може використовуватися для вирішення широкого спектру кількісних та інтенсивних завдань.
Цей метод можна використовувати для вирішення завдань у різних областях, включаючи математику та штучний інтелект. Цей підхід також використовує мову програмування Python, яка використовується для представлення відповіді на комп’ютері під час етапу статистичного аналізу.
Чому обчислювальне мислення є необхідним?
Ці методи вирішення проблем можна застосувати до низки тем за допомогою обчислювального мислення. Крім того, існують здібності, які обчислювальне мислення поділяє з тими, які використовуються в інших галузях STEM, а також у мистецтві, соціальних і гуманітарних науках.
Використання можливостей комп’ютера поза екраном і клавіатурою заохочується обчислювальним мисленням. Крім того, це може допомогти нам покращити справедливість у навчанні інформатиці.
Ми можемо заохочувати інтеграцію інформатики до інших предметних галузей і познайомити більше учнів із потенціалом інформатики, зосередивши увагу на здібностях розв’язувати проблеми, які є її суттю.
Крім того, обчислювальне мислення дає нам змогу досліджувати потенціал і обмеження технології під час її виробництва.
Ми можемо оцінити, хто і чому розробляє технології, і ми можемо критично розглянути, як це може вплинути на суспільство.
Основні компоненти обчислювального мислення
1. Розкладання
Декомпозиція є основоположним елементом обчислювального мислення. Щоб полегшити вирішення проблеми, на цьому етапі її розбивають на більш дрібні компоненти.
Проблему тим легше вирішити, чим більше ви можете її розібрати. Частини велосипеда можна розібрати, це корисна практика розкладання. Раму велосипеда, колеса, кермо та редуктори можна спочатку розрізати.
Однак ви можете далі розділити кожен компонент на складові частини. Наприклад, штучний інтелект можна далі розділити на машинне навчання, глибоке навчання, комп’ютерне бачення та обробку природної мови.
Цей крок також допоможе вам отримати глибші знання про проблему шляхом детального визначення всіх компонентів.
2. Розпізнавання образів
На другому етапі, відомому як розпізнавання образів, визначаються спільні риси проблеми та тенденції.
Існує висока ймовірність того, що з ними можна впоратися, використовуючи подібні або повторювані процедури, якщо певні труднощі мають подібний характер — як у межах проблеми, яка зараз вирішується, так і в рамках попередніх проблем.
Це важливий елемент для розробки ефективних рішень і, зрештою, економії вашого часу.
Розглянемо такий сценарій: вас просять розробити невелику програму, яка малює квадрат. Замість того, щоб писати інструкцію чотири рази поспіль, схему малювання лінії та повороту пера на 90 градусів можна повторити чотири рази в циклі.
Розпізнавання образів є критично важливим талантом для розробки ефективних та ефективних рішень проблем.
3. Абстракція
Ідентифікація важливих елементів рішення здійснюється на третьому кроці абстрагування.
Це вимагає здатності відфільтрувати зайві частини проблеми, щоб ви просто зосередилися на ключових елементах, а не дивилися на точні деталі.
Інший чудовий приклад: коли ви займаєтеся спортом, ви намагаєтесь зосередитися на стратегіях, які вам слід використовувати, і ігноруєте будь-які дражнити з боку ваших опонентів.
Перед розробкою остаточного рішення абстракція дає змогу врахувати всі важливі фактори, не звертаючи уваги на зайві елементи.
4. Проектування алгоритму
Створення ретельного набору покрокових інструкцій, які описують, як вирішити проблему, відбувається на етапі проектування алгоритму, останньому етапі процесу обчислювального мислення.
Ефективний алгоритм – це той, який можна надати комусь іншому та слідувати йому без додаткових пояснень.
Світ сповнений алгоритмів, незалежно від того, чи ви готуєте за рецептом, збираєте меблі, харчуєтеся в ресторані або оплачуєте продукти в касі самообслуговування.
Налагодження є надзвичайно важливою здатністю, оскільки це додатковий процес, який бере участь у створенні алгоритму. Виявлення та виправлення недоліків алгоритму називають налагодженням.
Налагодження — це передавана здатність, яку можна набути в рамках навчальної програми, діючи та надаючи зворотний зв’язок, подібно до інших компонентів комп’ютерного мислення. Ми можемо зрозуміти наше оточення за допомогою алгоритмів.
Висновок
Підсумовуючи, наступне покоління дані вчених має набути здібностей, які дозволять їм успішніше адаптуватися до ринку праці, що розвивається, і цифрової економіки, що розвивається.
Майбутні вчені з обробки даних визнають обчислювальне мислення корисним інструментом, оскільки вони постійно змінюють свої позиції, щоб пристосуватися до прогресу технологій і більшої сумісності між людьми та машинами.
Зрештою, обчислювальне мислення є необхідним кожному для виконання повсякденних завдань.
залишити коментар