کی میز کے مندرجات[چھپائیں][دکھائیں]
چونکہ ڈیٹا سائنس اصل مسائل کو حل کرنے کے بارے میں ہے، اس سے یہ سمجھ میں آتا ہے کہ کچھ مہارتیں ان کے مسلسل تیار ہونے والے ٹول سیٹ میں مفید اثاثہ ہیں۔
کسی بھی ممکنہ ڈیٹا سائنسدان کو اپنی تعلیم کے حصے کے طور پر کمپیوٹیشنل سوچ پر توجہ دینی چاہیے، کیونکہ یہ کمپیوٹر سائنس کے بنیادی نظریات اور تجرید اور ڈی کنسٹرکشن کے ذریعے پیچیدہ مسائل تک پہنچنے کا طریقہ سکھاتا ہے۔
ڈیجیٹل فرسٹ ٹیکنالوجی کے دور میں کمپیوٹیشنل سوچ ایک اہم قابلیت ہے، نہ صرف خواہشمند ڈیٹا سائنسدانوں کے لیے، بلکہ ہر اس شخص کے لیے جو کمپیوٹیشنل دنیا میں حصہ لینا چاہتا ہے۔
لیبر مارکیٹ کے ارتقاء اور کام کے مستقبل کے لیے تیار رہنے کے لیے، جو کہ وسیع آٹومیشن کے ذریعے تشکیل پائے گا، مصنوعی ذہانت، اور مشین لرننگ، تعلیم اور پیشہ ورانہ ترقی کے ایک اہم جز کے طور پر کمپیوٹیشنل سوچ کی صلاحیتوں پر زور دینا لازمی ہے۔
اس مضمون میں، ہم کمپیوٹیشنل سوچ کو تفصیل سے دیکھیں گے، جس میں اس کے عناصر، قدر اور بہت کچھ شامل ہے۔
تو، کمپیوٹیشنل سوچ کیا ہے؟
کمپیوٹیشنل سوچ، جسے الگورتھمک سوچ بھی کہا جاتا ہے، ایک پیچیدہ مسئلہ کو چھوٹے، آسان عملوں میں تقسیم کرکے حل کرنے کی ایک طریقہ کار ہے جو کمپیوٹر یا مشین کے ذریعے کی جاسکتی ہے۔
کسی مسئلے کو اس طرح حل کرنے کے لیے یہ بہت ضروری ہے کہ کمپیوٹر اس عمل کو انجام دے سکے کیونکہ یہ اس بات کی نشاندہی کرتا ہے کہ جواب کو دوسرے سیاق و سباق میں اسی طرح کے مسائل پر لاگو کیا جا سکتا ہے۔
کمپیوٹیشنل سوچ میں چیلنجوں اور ممکنہ حلوں کے ذریعے ممکنہ حد تک موثر طریقے سے کام کرنے کے ساتھ ساتھ ڈیٹا کا کامیابی سے استعمال اور تجزیہ کرنے کے لیے ایک چست، اختراعی، اور لچکدار رویہ اپنانا شامل ہے۔
"کمپیوٹیشنل سوچ" کی اصطلاح کمپیوٹر سائنسدانوں کے سوچنے کے انداز سے آتی ہے، لیکن اب اسے سوچنے کے طریقے کے طور پر تسلیم کیا گیا ہے کہ کوئی بھی اپنی ذاتی یا پیشہ ورانہ زندگی میں مسائل کو حل کرنے کے لیے درخواست دے سکتا ہے۔
لہذا، مقصد کسی مشین سے مشابہت رکھنے والی سوچ کا استعمال نہیں کرنا ہے، بلکہ مسئلہ حل کرنے کی حکمت عملی بنانا ہے جسے کمپیوٹر سائنسدان عام طور پر استعمال کرتے ہیں۔
اعداد و شمار کے سائنسدانوں کے لیے کمپیوٹیشنل سوچ ایک اہم ٹول ہے کیونکہ اس کا استعمال وسیع پیمانے پر مقداری اور ڈیٹا سے متعلق چیلنجوں سے نمٹنے کے لیے کیا جا سکتا ہے۔
یہ طریقہ ریاضی اور مصنوعی ذہانت سمیت مختلف شعبوں میں مسائل کو حل کرنے کے لیے استعمال کیا جا سکتا ہے۔ یہ نقطہ نظر Python پروگرامنگ زبان کا بھی استعمال کرتا ہے، جو شماریاتی تجزیہ کے مرحلے کے دوران کمپیوٹر پر جواب کی نمائندگی کرنے کے لیے استعمال ہوتی ہے۔
کمپیوٹیشنل سوچ کیوں ضروری ہے؟
مسئلہ حل کرنے کے ان طریقوں کو کمپیوٹیشنل سوچ کا استعمال کرتے ہوئے مختلف موضوعات پر لاگو کیا جا سکتا ہے۔ مزید برآں، ایسی صلاحیتیں ہیں جو کمپیوٹیشنل سوچ دوسرے STEM شعبوں کے ساتھ ساتھ فنون، سماجی علوم اور ہیومینٹیز میں استعمال ہونے والوں کے ساتھ شیئر کرتی ہیں۔
کمپیوٹر کی طاقت کو اسکرین اور کی بورڈ سے باہر استعمال کرنے کی کمپیوٹیشنل سوچ کی حوصلہ افزائی کی جاتی ہے۔ مزید برآں، یہ کمپیوٹر سائنس کی تعلیم میں مساوات کو بہتر بنانے میں ہماری مدد کر سکتا ہے۔
ہم کمپیوٹر سائنس کے دوسرے مضامین کے ساتھ انضمام کی حوصلہ افزائی کر سکتے ہیں اور مسائل کو حل کرنے کی صلاحیتوں پر توجہ مرکوز کر کے کمپیوٹر سائنس کی صلاحیتوں سے مزید طلباء کو متعارف کروا سکتے ہیں۔
مزید برآں، کمپیوٹیشنل سوچ ہمارے لیے ٹکنالوجی کی تیاری کے دوران اس کی صلاحیتوں اور رکاوٹوں کی چھان بین کرنا ممکن بناتی ہے۔
ہم اندازہ لگا سکتے ہیں کہ ٹیکنالوجی کون ترقی کر رہا ہے اور کیوں، اور ہم تنقیدی طور پر غور کر سکتے ہیں کہ یہ معاشرے کو کیسے متاثر کر سکتی ہے۔
کمپیوٹیشنل سوچ کے بنیادی اجزاء
1. گلنا
سڑنا کمپیوٹیشنل سوچ کا بنیادی عنصر ہے۔ اس مسئلے کو حل کرنے میں آسانی پیدا کرنے کے لیے، اس مرحلے میں اسے چھوٹے اجزاء میں تقسیم کرنا پڑتا ہے۔
کسی مسئلے کو حل کرنا اتنا ہی آسان ہوتا ہے جتنا آپ اسے الگ کر سکتے ہیں۔ ایک کارآمد سڑن کے عمل کے طور پر موٹر سائیکل کے حصوں کو جدا کیا جا سکتا ہے۔ سائیکل کے فریم، پہیے، ہینڈل بار اور گیئرز کو ابتدائی طور پر الگ کیا جا سکتا ہے۔
تاہم، آپ ہر جزو کو اس کے جزو حصوں میں مزید تقسیم کر سکتے ہیں۔ مثال کے طور پر، مصنوعی ذہانت کو مزید مشین لرننگ، ڈیپ لرننگ، کمپیوٹر ویژن، اور قدرتی لینگویج پروسیسنگ میں تقسیم کیا جاسکتا ہے۔
یہ مرحلہ آپ کو تمام اجزاء کی گہرائی سے شناخت کرکے مسئلہ کا گہرا علم حاصل کرنے میں بھی مدد کرتا ہے۔
2. پیٹرن کی شناخت
دوسرے مرحلے میں، جسے پیٹرن کی شناخت کہا جاتا ہے، مسئلہ کی مشترکات اور رجحانات پائے جاتے ہیں۔
اس بات کا قوی امکان ہے کہ اگر کچھ مشکلات فطرت میں یکساں ہوں تو ان کو یکساں، یا بار بار چلنے والے طریقہ کار کو استعمال کرتے ہوئے سنبھالا جا سکتا ہے۔
یہ مؤثر حل تیار کرنے اور بالآخر آپ کا وقت بچانے کے لیے ایک اہم عنصر ہے۔
درج ذیل منظر نامے پر غور کریں: آپ سے درخواست کی جاتی ہے کہ ایک چھوٹا سا پروگرام تیار کریں جو مربع کھینچتا ہو۔ لگاتار چار بار ہدایات لکھنے کے بجائے، لکیر کھینچنے اور قلم کو 90 ڈگری موڑنے کے انداز کو ایک لوپ میں چار بار دہرایا جا سکتا ہے۔
پیٹرن کی شناخت مسائل کے موثر اور موثر حل تیار کرنے کے لیے ایک اہم ہنر ہے۔
3. تجرید۔
حل کے اہم عناصر کی شناخت تجرید کے تیسرے مرحلے پر کی جاتی ہے۔
یہ کسی مسئلے کے ضرورت سے زیادہ حصوں کو فلٹر کرنے کی صلاحیت کی ضرورت ہے تاکہ آپ صرف اہم عناصر پر توجہ مرکوز کریں، جیسا کہ عین مطابق تفصیلات کو دیکھنے کے برخلاف ہے۔
ایک اور عمدہ مثال یہ ہے کہ جب آپ کھیل کھیلتے ہیں، آپ ان حکمت عملیوں پر توجہ مرکوز کرنے کی کوشش کرتے ہیں جو آپ کو استعمال کرنی چاہئیں، اور آپ اپنے مخالفین کی طرف سے چھیڑ چھاڑ کو نظر انداز کرتے ہیں۔
حتمی حل تیار کرنے سے پہلے، تجرید آپ کو کسی بھی ضرورت سے زیادہ عناصر کو نظر انداز کرتے ہوئے تمام اہم عوامل کو مدنظر رکھنے کے قابل بناتا ہے۔
4. الگورتھم ڈیزائن
مرحلہ وار ہدایات کے ایک مکمل سیٹ کی تخلیق جو یہ بیان کرتی ہے کہ مسئلہ کو حل کرنے کا طریقہ الگورتھم ڈیزائن کے مرحلے کے دوران ہوتا ہے، جو کمپیوٹیشنل سوچ کے عمل کا آخری مرحلہ ہے۔
ایک موثر الگورتھم وہ ہے جو کسی اور کو دیا جا سکتا ہے اور بغیر مزید وضاحت کے اس کی پیروی کی جا سکتی ہے۔
دنیا الگورتھم سے بھری پڑی ہے، چاہے آپ کسی ترکیب سے کھانا بنا رہے ہوں، فلیٹ پیک فرنیچر جمع کر رہے ہوں، ڈرائیو تھرو ریستوراں میں کھانا کھا رہے ہوں، یا سیلف سروس کاؤنٹر پر اپنے گروسری کی ادائیگی کر رہے ہوں۔
ڈیبگنگ مہارت حاصل کرنے کی ایک اہم صلاحیت ہے کیونکہ یہ الگورتھم کی تخلیق میں شامل ایک اضافی عمل ہے۔ الگورتھمک خامیوں کی نشاندہی اور اصلاح کو ڈیبگنگ کہا جاتا ہے۔
ڈیبگنگ ایک قابل منتقلی قابلیت ہے جو کمپیوٹیشنل سوچ کے دوسرے اجزاء کی طرح پورے نصاب پر عمل کرکے اور تاثرات پیش کرکے حاصل کی جاسکتی ہے۔ ہم الگورتھم کی مدد سے اپنے ماحول کو سمجھ سکتے ہیں۔
نتیجہ
خلاصہ کرنے کے لئے، کی مندرجہ ذیل نسل ڈیٹا سائنسدانوں ان صلاحیتوں کو حاصل کرنا ہوگا جو انہیں ترقی پذیر کام کی منڈی اور ترقی پذیر ڈیجیٹل اکانومی کے ساتھ زیادہ کامیابی کے ساتھ ایڈجسٹ کرنے کے قابل بنائے گی۔
مستقبل کے ڈیٹا سائنسدانوں کو کمپیوٹیشنل سوچ ایک کارآمد ٹول ثابت ہو گی کیونکہ وہ ٹیکنالوجی کی ترقی اور لوگوں اور مشینوں کے درمیان زیادہ انٹرآپریبلٹی کو ایڈجسٹ کرنے کے لیے اپنی پوزیشنوں کو مسلسل تبدیل کرتے رہتے ہیں۔
آخر میں، کمپیوٹیشنل سوچ ہر ایک کے لیے اپنے روزمرہ کے کاموں میں ضروری ہے۔
جواب دیجئے