由于数据科学是关于解决实际问题的,因此某些技能在其不断发展的工具集中是有用的资产是有道理的。
任何潜在的数据科学家都应该将计算思维作为他们教育的一部分,因为它教授基本的计算机科学思想以及如何通过抽象和解构来处理复杂的问题。
计算思维是数字优先技术时代的一项关键能力,不仅适用于有抱负的数据科学家,也适用于所有想参与计算世界的人。
为了为劳动力市场的演变和工作的未来做好准备,这将由普遍的自动化塑造, 人工智能和机器学习,必须强调计算思维能力是教育和专业发展的关键组成部分。
在本文中,我们将详细研究计算思维,涵盖其元素、价值等等。
那么,什么是计算思维?
计算思维,也称为算法思维,是一种通过将复杂问题分解为可由计算机或机器完成的更小、更简单的过程来解决复杂问题的系统性技术。
以计算机可以执行该过程的方式解决问题至关重要,因为这意味着答案可以应用于其他上下文中的类似问题。
计算思维包括采取敏捷、创新和灵活的态度,以尽可能高效地应对挑战和潜在解决方案,以及成功使用和分析数据。
“计算思维”一词来自计算机科学家的思维方式,但现在它被认为是任何人都可以应用于解决个人或职业生活中的问题的一种思维方式。
因此,目标不是使用类似于机器的思维,而是创建计算机科学家常用的解决问题的策略。
计算思维是数据科学家的重要工具,因为它可用于解决广泛的定量和数据密集型挑战。
这种方法可用于解决包括数学和人工智能在内的多个领域的问题。 这种方法还利用了 Python 编程语言,该语言用于在统计分析步骤期间在计算机上表示答案。
为什么计算思维至关重要?
这些解决问题的方法可以使用计算思维应用于一系列主题。 此外,计算思维也具有与其他 STEM 领域以及艺术、社会科学和人文学科所使用的能力相同的能力。
计算思维鼓励利用屏幕和键盘之外的计算机功能。 此外,它可以帮助我们提高计算机科学教育的公平性。
我们可以鼓励计算机科学与其他学科领域的整合,并通过将重点放在解决问题的核心能力上,向更多学生介绍计算机科学的潜力。
此外,计算思维使我们能够在技术生产过程中研究技术的潜力和限制。
我们可以评估谁在开发技术以及为什么开发技术,我们可以批判性地考虑它如何影响社会。
计算思维的核心组成部分
1.分解
分解是计算思维的基础元素。 为了使问题更容易解决,这个阶段需要将其分解为更小的组件。
一个问题越容易解决,你越能剖析它。 作为一种有用的分解练习,可以拆卸自行车的零件。 最初可以解剖自行车的车架、车轮、车把和齿轮。
但是,您可以将每个组件进一步划分为其组成部分。 例如,人工智能可以进一步分为机器学习、深度学习、计算机视觉和自然语言处理。
此步骤还通过深入识别所有组件来帮助您建立对问题的更深入了解。
2.模式识别
在第二阶段,称为模式识别,发现问题的共性和趋势。
如果某些困难在本质上是相似的——无论是在现在正在解决的问题中还是在以前的问题中,它们很可能可以使用类似的或重复的程序来处理。
这是开发有效解决方案并最终节省您时间的关键要素。
考虑以下场景:要求您开发一个绘制正方形的小程序。 不用连续四次写出指令,画一条线并将笔转动 90 度的模式可以循环重复四次。
模式识别是开发高效和有效解决问题的关键人才。
3. 抽象
解决方案的重要元素的识别是在抽象的第三步完成的。
它需要过滤掉问题的多余部分的能力,以便您只专注于关键要素,而不是查看精确的细节。
另一个很好的例子是,当你进行体育运动时,你试图专注于你应该使用的策略,而你忽略了对手的任何戏弄。
在开发最终解决方案之前,抽象使您能够考虑所有重要因素,同时忽略任何多余的元素。
4. 算法设计
在算法设计阶段(计算思维过程的最后阶段)创建一套完整的分步说明,描述如何解决问题。
一种有效的算法是可以提供给其他人并在没有进一步解释的情况下遵循的算法。
世界充满了算法,无论您是根据食谱烹饪、组装平板家具、在免下车餐厅就餐,还是在自助柜台支付杂货
调试是掌握的关键能力,因为它是算法创建中涉及的附加过程。 算法缺陷的识别和纠正被称为调试。
调试是一种可转移的能力,可以通过采取行动和提供反馈在整个课程中获得,就像计算思维的其他组成部分一样。 我们可以借助算法了解周围的环境。
结论
综上所述,下一代 数据科学家 必须获得使他们能够更成功地适应不断变化的工作市场和发展中的数字经济的能力。
未来的数据科学家会发现计算思维是一种有用的工具,因为他们不断改变自己的位置以适应技术的进步和人与机器之间更多的互操作性。
最后,计算思维对于每个人的日常任务都是必不可少的。
发表评论