由於數據科學是關於解決實際問題的,因此某些技能在其不斷發展的工具集中是有用的資產是有道理的。
任何潛在的數據科學家都應該將計算思維作為他們教育的一部分,因為它教授基本的計算機科學思想以及如何通過抽象和解構來處理複雜的問題。
計算思維是數字優先技術時代的一項關鍵能力,不僅適用於有抱負的數據科學家,也適用於所有想參與計算世界的人。
為了為勞動力市場的演變和工作的未來做好準備,這將由普遍的自動化塑造, 人工智能和機器學習,必須強調計算思維能力是教育和專業發展的關鍵組成部分。
在本文中,我們將詳細研究計算思維,涵蓋其元素、價值等等。
那麼,什麼是計算思維?
計算思維,也稱為算法思維,是一種通過將復雜問題分解為可由計算機或機器完成的更小、更簡單的過程來解決複雜問題的系統性技術。
以計算機可以執行該過程的方式解決問題至關重要,因為這意味著答案可以應用於其他環境中的類似問題。
計算思維包括採取敏捷、創新和靈活的態度,以盡可能高效地應對挑戰和潛在解決方案,以及成功使用和分析數據。
“計算思維”一詞來自計算機科學家的思維方式,但現在它被認為是任何人都可以應用於解決個人或職業生活中的問題的一種思維方式。
因此,目標不是使用類似於機器的思維,而是創建計算機科學家常用的解決問題的策略。
計算思維是數據科學家的重要工具,因為它可用於解決廣泛的定量和數據密集型挑戰。
這種方法可用於解決包括數學和人工智能在內的多個領域的問題。 這種方法還利用了 Python 編程語言,該語言用於在統計分析步驟期間在計算機上表示答案。
為什麼計算思維至關重要?
這些解決問題的方法可以使用計算思維應用於一系列主題。 此外,計算思維也具有與其他 STEM 領域以及藝術、社會科學和人文學科所使用的能力相同的能力。
計算思維鼓勵利用屏幕和鍵盤之外的計算機功能。 此外,它可以幫助我們提高計算機科學教育的公平性。
我們可以鼓勵計算機科學與其他學科領域的整合,並通過關注其核心的問題解決能力,向更多學生介紹計算機科學的潛力。
此外,計算思維使我們能夠在技術生產過程中研究技術的潛力和限制。
我們可以評估誰在開發技術以及為什麼開發技術,我們可以批判性地考慮它如何影響社會。
計算思維的核心組成部分
1、分解
分解是計算思維的基礎元素。 為了使問題更容易解決,這個階段需要將其分解為更小的組件。
一個問題越容易解決,你越能剖析它。 作為一種有用的分解練習,可以拆卸自行車的零件。 最初可以解剖自行車的車架、車輪、車把和齒輪。
但是,您可以將每個組件進一步劃分為其組成部分。 例如,人工智能可以進一步分為機器學習、深度學習、計算機視覺和自然語言處理。
此步驟還通過深入識別所有組件來幫助您建立對問題的更深入了解。
2. 模式識別
在第二階段,稱為模式識別,發現問題的共性和趨勢。
如果某些困難在本質上是相似的——無論是在現在正在解決的問題中還是在以前的問題中,它們很可能可以使用類似的或重複的程序來處理。
這是開發有效解決方案並最終節省您時間的關鍵要素。
考慮以下場景:要求您開發一個繪製正方形的小程序。 不用連續四次寫出指令,畫一條線和將筆轉動 90 度的模式可以循環重複四次。
模式識別是開發高效和有效解決問題的關鍵人才。
3. 抽象
解決方案的重要元素的識別是在抽象的第三步完成的。
它需要過濾掉問題多餘部分的能力,以便您只專注於關鍵要素,而不是查看精確的細節。
另一個很好的例子是,當你進行體育運動時,你試圖專注於你應該使用的策略,而你忽略了對手的任何戲弄。
在開發最終解決方案之前,抽象使您能夠考慮所有重要因素,同時忽略任何多餘的元素。
4. 算法設計
在算法設計階段(計算思維過程的最後階段)創建一套完整的分步說明,描述如何解決問題。
一種有效的算法是可以提供給其他人並在沒有進一步解釋的情況下遵循的算法。
世界充滿了算法,無論您是根據食譜烹飪、組裝平板家具、在免下車餐廳就餐,還是在自助櫃檯支付雜貨
調試是掌握的關鍵能力,因為它是算法創建中涉及的附加過程。 算法缺陷的識別和糾正被稱為調試。
調試是一種可轉移的能力,可以通過採取行動和提供反饋在整個課程中獲得,就像計算思維的其他組成部分一樣。 我們可以藉助算法了解周圍的環境。
結論
綜上所述,下一代 數據科學家 必須獲得使他們能夠更成功地適應不斷變化的工作市場和發展中的數字經濟的能力。
未來的數據科學家會發現計算思維是一種有用的工具,因為他們不斷改變自己的位置以適應技術的進步和人與機器之間更多的互操作性。
最後,計算思維對於每個人的日常任務都是必不可少的。
發表評論