Вычислительное мышление: обязательный навык для будущих специалистов по анализу данных

Наука о данных — это решение реальных проблем, поэтому неудивительно, что определенные навыки являются ценным активом в их постоянно развивающемся наборе инструментов. Вычислительное мышление должно быть основным образовательным путем для любого начинающего специалиста по данным, поскольку оно включает в себя базовые концепции компьютерной науки и то, как использовать абстракцию и декомпозицию при решении сложных проблем.

В эпоху цифровых технологий вычислительное мышление является критически важным навыком не только для будущих специалистов по данным, но и для всех, кто хочет участвовать в вычислительном мире. По данным Бюро статистики труда США, спрос на рабочие места, связанные с наукой о данных, такие как специалисты по компьютерным и информационным исследованиям, будет расти 22 процента с 2020 по 2029 год — быстрее, чем любая другая профессия.

Чтобы подготовиться к будущему работы и развитию рынка труда, которое формируется под воздействием повсеместной автоматизации, искусственного интеллекта и машинного обучения, необходимо подчеркнуть, что навыки вычислительного мышления являются основным компонентом образования и развития карьеры.

Что такое вычислительное мышление?

Вычислительное мышление — это «процесс решения проблем», в котором мозг тренируется оценивать и находить разумное решение данной проблемы. В общих чертах, это способность организовывать проблему и использовать множество способностей, таких как искусство, креативность и решение проблем, для построения решения. Понимание того, как компьютер решает проблему, подразумевает выполнение основных действий одно за другим, которые в идеале повторяются в природе.

Объяснение вычислительного мышления

Иногда называемое алгоритмическим мышлением, вычислительное мышление представляет собой систематический подход к решению сложной проблемы путем разбиения ее на более мелкие, простые шаги таким образом, чтобы ее мог выполнить компьютер или машина. Решение проблемы таким образом, чтобы компьютер мог выполнить процесс, важно, поскольку это означает, что решение может быть применено к аналогичным проблемам в других сценариях. Часть вычислительного мышления заключается в принятии гибкого, творческого и адаптивного мышления для наиболее эффективной работы над проблемами и потенциальными решениями, а также в эффективном использовании и интерпретации данных.

Вычислительное мышление возникает от типа мышления, используемого компьютерными учеными, но признано как метод мышления, который может использовать каждый для решения проблем как в личной, так и в профессиональной жизни. Так что суть не в том, чтобы применять рассуждения, имитирующие компьютеры, а в том, чтобы разрабатывать методы решения проблем, на которые обычно полагаются компьютерные ученые.

Многочисленные проблемы с большими объемами данных и количественные проблемы могут быть решены с помощью вычислительного мышления, что делает его существенным активом для специалистов по данным. Этот подход может применяться для решения проблем в многочисленных областях, таких как искусственный интеллект и математика, например. Язык программирования Python также важен в этом процессе, поскольку он используется в процессе статистического анализа для выражения решения на компьютере.

В целом вычислительное мышление базируется на четырех столпах:

• Декомпозиция: разложение сложной проблемы на более мелкие части.
• Распознавание образов: поиск любых сходств в задачах.
• Абстракция: сосредоточение только на самой важной информации и игнорирование менее важных сведений.
• Алгоритмы: создание продуманного пошагового решения или правил для решения проблемы.

Обычно вычислительное мышление можно применять к высокоструктурированным проблемам; например, рамки для конкретной проблемы требует высокоструктурированного решения, например алгоритма. Повторяющиеся проблемы также идеально подходят для подхода вычислительного мышления.

Образовательные системы фокусируются на предоставлении учебных программ, включающих в себя практики вычислительного мышления. Новая Зеландия, Австралия, Южная Африка и другие страны уже начали включить вычислительное мышление в учебные программы для классов K-12, а образовательные системы по всей территории США все чаще включают курсы, посвященные вычислительному мышлению.

Поскольку наш мир становится все более взаимосвязанным и движется в сторону цифровой экономики, навыки критического мышления и образ мышления будут иметь решающее значение для поддержки новых способов работы и взаимодействия с технологиями для стимулирования инновационных новых услуг, решений и инструментов в различных контекстах.

Навыки вычислительного мышления

Навыки вычислительного мышления требуют исчерпывающего исследования и анализа проблем для их правильного понимания. Чтобы выразить как вопросы, так и ответы, используйте ясный и описательный язык. На каждом уровне процесса предоставьте четкую логику.

Методы вычислительного мышления

Мы разработали семь мощных тактик вычислительного мышления, чтобы наделить молодых новаторов критически важными способностями решения проблем, чтобы помочь детям стать готовыми к будущему. Учащиеся, которые последуют этим предложениям, приобретут необходимые навыки и будут готовы к будущему.

• Смотри, слушай и учись (собирай данные)

Первый шаг в решении любой проблемы — выяснить, что вы знаете. Вычислительное мышление подразумевает определение того, какие источники данных использовать и какие данные наиболее релевантны. Например, чтобы решить математическую задачу, студенты могут собрать количественные данные о явлении, а затем применить математические инструменты, чтобы определить, как решить эту задачу.

• Задавайте вопросы (анализируйте данные)

Когда мы оцениваем точки данных, проще понять, как они вписываются в более широкий контекст проблемы. Фантастический метод проверки гипотезы — использование визуальных средств, таких как диаграммы и статистические инструменты. Студенты должны создавать диаграммы и визуальные средства для поддержки своих взглядов и сообщения фактов. Студенты должны оценивать собранные ими факты, чтобы определить, что является существенным для демонстрации их гипотезы или основных концепций.

• Понять проблему (найти закономерности)

Одним из преимуществ работы с данными является нахождение в них закономерностей. Составление прогнозов и разработка руководств для решения дополнительных проблем упрощается, когда обнаруживаются закономерности. Студенты могут предсказывать, что произойдет дальше, выявляя темы и связи.

• Необходимо знать (разложить проблемы)

Студенты должны уметь справляться со сложными задачами. Проще находить ответы, когда задачи разбиты на управляемые части. Разбиение задач на более мелкие компоненты облегчает потребление и классификацию информации.

Когда перед вами стоит проблема, побуждайте учеников рассматривать общую картину. Они получат решение, которое подойдет для различных задач, если они обнаружат общие черты и удалят детали.

• Создать прототип (построить модели)

Поощряйте студентов тестировать, изменять и улучшать идеи, используя инструменты проектирования для прогнозирования результатов, одновременно проводя мозговой штурм по созданию эффективной модели. Они сэкономят время и получат полное знание своих смоделированных концепций, прежде чем разрабатывать их в реальной жизни.

• Выделение и исправление (разработка алгоритмов)

Рассматривайте решение проблем как дорожный план для выполнения задачи. Когда ученики могут строить ответы с пошаговыми инструкциями, они создают алгоритм, который может быть использован для будущих проблем.

Примеры вычислительного мышления

Наша повседневная жизнь переполнена задачами, требующими вычислительного мышления. Оглядываясь вокруг, мы видим множество проблем, которые необходимо решить. Вычислительное мышление применяется в реальном мире в любых начинаниях, требующих последовательности шагов. Это может быть покупка автомобилей, бронирование билетов в кино и столиков в ресторане.

Рассмотрим случай покупки нового автомобиля в рамках вашего бюджета. Сначала мы разделим средства и определим различные возможности. Основываясь на фактах и ​​консенсусе, мы теперь выбираем тип топлива и цвет четырехколесного транспортного средства. В результате мы исключаем все возможности, которые больше не актуальны. Мы переходим к следующему этапу обзора экспертных отзывов и обязательных функций. Мы отправляемся на тест-драйв, чтобы выбрать лучшую альтернативу.

Простые действия, такие как поход в кино и ужин, требуют вычислительного мышления. Мы должны выбрать ресторан и киносеанс и рассчитать их время так, чтобы оба были замечены.

Декомпозиция в вычислительном мышлении

Декомпозиция — первый шаг в вычислительном мышлении. Это процесс деления сложных утверждений на более мелкие части. Это делает достижение желаемого результата простым и достижимым.

Знание техники декомпозиции жизненно важно, поскольку она позволяет вам уловить мелкие детали более крупного изображения. Благодаря ей ребенок учится думать как машина и решать сложные проблемы.

Например, студент-медик знает работу многих органов человеческого тела, чтобы понимать человеческое тело в целом.

Напротив, студент-математик разбивает уравнение на четкие компоненты и решает его по частям, чтобы получить решение.

То же самое происходит и в компьютерной науке при создании игры. В результате, чтобы игра функционировала, дизайнер должен создать персонажа, повествование, действия и т. д.

Распознавание образов в вычислительном мышлении

Другая часть этого навыка — распознавание образов. Распознавание образов зависит от способности ребенка интерпретировать объекты и визуальные образы.

Ребенок может заметить сходства и различия. И любой ребенок может придумать следующий ход, используя этот талант. Он существенно влияет на способность ребенка смешивать несколько шаблонов и получать следующий результат.

Распознавание образов весьма ценно для принятия определенных суждений. Становится легче справляться с различными ситуациями.

Распознавание образов имеет решающее значение в компьютерах. Искусственный интеллект в последнее время достиг значительных успехов. Нейронные сети — один из таких предметов, где мы можем обнаружить образцы в работе.

Нейронная сеть — это набор алгоритмов, которые обнаруживают базовые связи в пакете данных, используя технику, похожую на то, как работает человеческий мозг. Мы можем наблюдать, как компьютер обнаруживает и использует шаблоны для работы. Аналогично, изучая шаблоны, дети могут принимать решения и получать результаты.

Абстракция в вычислительном мышлении

Одним из столпов компьютерной науки или вычислительного мышления является абстракция. Это процесс удаления ненужных частей из чего-либо. Он просто сохраняет на месте то, что необходимо.

Речь идет о сохранении ценных данных и элемента для уменьшения сложности и повышения производительности. Это помогает нам расставлять приоритеты в задачах и выполнять их тщательно. Мы можем упростить проблему, используя абстракцию. Это сохраняет то, что существенно, и отбрасывает то, что несущественно.

Это позволяет нам быстро решать проблемы, не придавая чрезмерного веса неважным деталям. Это дает нам значимость и ясность объекта.

Например, если вы хотите изучить тему из книги, вы прочтете всю книгу? Разве это не правильно? Вы прочтете только об этой одной теме. На практике так работает абстракция.

Алгоритмы в вычислительном мышлении

Одним из самых фундаментальных краеугольных камней этого навыка являются алгоритмы. Алгоритмическое мышление помогает в разработке решения проблемы. Использование конкретных шагов позволяет это осуществить.

В целом, алгоритмическое мышление подразумевает решение проблемы путем разработки некоторых определенных процедур, которые должны быть выполнены. Алгоритмы — это правила, разработанные одним человеком для решения сопоставимых ситуаций.

Например, в школах учат детей выполнять деление и умножение. Алгоритмы — это то, чему они учатся.

Учащиеся, которые понимают алгоритмы умножения, могут выполнять умножение любого заданного целого числа. Алгоритмы позволяют системам самоавтоматизироваться без создания новых шаблонов.

Микро-кредит для вычислительного мышления

Ну, микросертификат — это, по сути, оцифрованный сертификат, подтверждающий владение человеком определенным навыком или комбинацией способностей. Учителя должны представить доказательства работы студента из занятий в классе и документацию по размышлениям и планированию уроков, чтобы получить микросертификат. Поскольку большинству преподавателей необходимо ознакомиться с интеграцией вычислительного мышления, микросертификаты могут принести пользу профессиональному росту и/или путям сертификации. Simplilearn разработала микросертификаты для практик вычислительного мышления. Поскольку степень, в которой студенты развили основные способности, можно оценить только после того, как они проявятся через прикладные практики, эти микросертификаты структурированы вокруг практик.

Вычислительное мышление для меняющегося будущего работы

Следующему поколению специалистов по данным необходимо развивать навыки, которые помогут им лучше адаптироваться к меняющемуся рынку труда и формирующейся цифровой экономике. Вычислительное мышление окажется ценным ресурсом для будущих специалистов по данным, которым придется постоянно перестраивать свои роли в соответствии с прогрессом технологий и более тесной интеграцией людей и машин.

Дополнительную информацию о возможностях обучения вычислительному мышлению и науке о данных можно найти в программе аспирантуры Caltech по науке о данных от Simplilearn.