Datavetenskap

Datavetenskap är läran om hur man hanterar, förvaltar, omvandlar och kodar information.

Det finns många olika områden inom datavetenskap. Vissa områden behandlar problem på ett abstrakt sätt, medan andra kräver speciella maskiner, så kallade datorer.

En person som arbetar med datorer behöver ofta matematik, naturvetenskap och logik för att kunna utforma och arbeta med datorer.

 

Vanliga uppgifter för en datavetare

Ställa frågor

Detta för att de ska kunna hitta nya och enklare sätt att göra saker och ting, och för att kunna ta itu med problem med hjälp av denna information.

Datorer kan göra vissa saker enkelt (t.ex. enkel matematik eller att sortera en lista med namn från A till Z). Men datorer kan inte svara på frågor när det inte finns tillräckligt med information eller när det inte finns något riktigt svar. Dessutom kan datorer ta för lång tid på sig för att slutföra långa uppgifter. Det kan t.ex. ta för lång tid att hitta den kortaste vägen genom alla städer i USA - så i stället försöker datorn gissa sig fram till en nära gissning. En dator kommer att besvara dessa enklare frågor mycket snabbare.

Att svara på frågan

Algoritmer är en specifik uppsättning instruktioner eller steg för hur en uppgift ska utföras. En datavetare vill till exempel sortera spelkort. Det finns många sätt att sortera dem - efter färg (ruter, klöver, hjärter och spader) eller efter nummer (2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, knekt, dam, kung och ess). Genom att bestämma sig för en uppsättning steg för att sortera korten har forskaren skapat en algoritm. Forskaren måste sedan testa om algoritmen fungerar. Detta visar hur bra och hur snabbt algoritmen sorterar korten.

En enkel men långsam algoritm är: släpp korten, plocka upp dem och kontrollera om de är sorterade. Om de inte är det, gör om det igen. Denna metod kommer att fungera, men den kommer att ta mycket lång tid.

En bättre algoritm är att hitta det första kortet med den minsta färgen och det minsta numret (ruter 2) och placera det i början. Därefter letar du efter det andra kortet och så vidare. Denna algoritm är mycket snabbare och kräver inte mycket utrymme. Denna sorteringsalgoritm kallas för selection sort.

Ada Lovelace skrev den första datoralgoritmen 1843 för en dator som aldrig blev klar. Datorer började användas under andra världskriget. Datavetenskapen skiljde sig från de andra vetenskaperna under 1960- och 1970-talen. Nu har datavetenskapen sina egna metoder och har sina egna facktermer. Den är besläktad med elektroteknik, matematik och språkvetenskap.

Datavetenskap behandlar de teoretiska delarna av datorer. Datorteknik tittar på de fysiska delarna av datorer (hårdvara). Programvaruteknik handlar om användningen av datorprogram och hur man gör dem.

 

Delar av datavetenskap

Central matematik

  • Boolesk algebra (när något bara kan vara sant eller falskt).
  • Datorers nummerformat (hur datorer räknar)
  • Diskret matematik (matematik med siffror som en person kan räkna).
  • Symbolisk logik (tydliga sätt att tala om matematik)
  • Operationsordning (vilka matematiska operationer som utförs först).

Hur en idealisk dator fungerar

  • Algoritmisk informationsteori (hur lätt kan en dator besvara en fråga?).
  • Komplexitetsteori (hur mycket tid och minne behöver en dator för att besvara en fråga?).
  • Teori om beräkningsbarhet (kan en dator göra något?)
  • Informationsteori (matematik som handlar om data och hur man bearbetar data).
  • Beräkningsteori (hur man besvarar frågor på en dator med hjälp av algoritmer).
  • Grafteori (matematik som söker riktningar från en punkt till en annan).
  • Typteori (vilka typer av data ska datorer arbeta med?)
  • Denotationell semantik (matematik för datorspråk)
  • Algoritmer (undersöker hur en fråga ska besvaras)
  • Compilers (omvandlar ord till datorprogram)
  • Lexikalisk analys (hur man omvandlar ord till data).
  • Mikroprogrammering (hur man styr den viktigaste delen av en dator)
  • Operativsystem (stora datorprogram, t.ex. Linux, Microsoft Windows, Mac OS) för att styra datorhårdvara och programvara.
  • Kryptografi (döljer data)

Datavetenskap på jobbet

  • Artificiell intelligens (att datorer kan lära sig och prata, som människor).
  • Datoralgebra (användning av datorer för matematiska problem)
  • Datorarkitektur (bygga en dator)
  • Datorgrafik (att göra bilder med datorer)
  • Datornätverk (förbindelse mellan datorer och andra datorer).
  • Datorprogram (hur man säger åt en dator att göra något)
  • Dataprogrammering (att skriva eller göra datorprogram)
  • Datorsäkerhet (att göra datorer och deras data säkra).
  • Databaser (ett sätt att sortera och lagra data)
  • Datastruktur (hur man bygger upp eller grupperar data).
  • Distribuerad databehandling (användning av fler än en dator för att lösa ett svårt problem).
  • Informationssökning (hämta data från en dator).
  • Programmeringsspråk (språk som en programmerare använder för att skapa datorprogram)
  • Programspecifikation (vad ett program ska göra).
  • Programverifiering (att se till att ett datorprogram gör vad det ska göra, se felsökning).
  • Robotar (använder datorer för att styra maskiner)
  • Programvaruteknik (hur programmerare skriver program)

Vad datavetenskap gör

  • Benchmark (testning av en dators effekt eller hastighet)
  • Datorseende (hur datorer kan se och förstå bilder)
  • Kollisionsdetektering (hur datorer hjälper robotar att röra sig utan att träffa något).
  • Datakomprimering (gör data mindre)
  • Datastrukturer (hur datorer grupperar och sorterar data)
  • Datainsamling (datainsamling i datorer)
  • Designmönster (svar på vanliga problem inom programvaruteknik)
  • Digital signalbehandling (rensning och "granskning" av data)
  • Filformat (hur en fil är ordnad)
  • Interaktion mellan människa och dator (hur människor använder datorer)
  • Informationssäkerhet (att hålla uppgifter skyddade från andra människor).
  • Internet (ett stort nätverk som förbinder nästan alla datorer)
  • Webbapplikationer (datorprogram på Internet)
  • Optimering (gör att datorprogrammen fungerar snabbare)
  • Mätvärden för programvara (sätt att mäta datorprogram, t.ex. genom att räkna rader av kod eller antal operationer).
  • VLSI-design (tillverkning av ett mycket stort och komplext datorsystem).
 

Relaterade sidor

 

Frågor och svar

F: Vad är datavetenskap?


S: Datavetenskap är läran om hur man manipulerar, hanterar, omvandlar och kodar information.

F: Vilka är några områden inom datavetenskap?


S: Det finns många olika områden inom datavetenskap, t.ex. artificiell intelligens, algoritmer, datorarkitektur, databaser, nätverk, programmeringsspråk och programvaruteknik.

F: Varför är matematik viktigt inom datavetenskap?


S: Matematik är viktigt inom datavetenskap eftersom det ger de beräkningskunskaper som krävs för att lösa komplexa problem och utveckla algoritmer.

F: Vilka färdigheter krävs för att arbeta med datorer?


S: För att kunna arbeta med datorer behöver man ofta kunskaper i matematik, naturvetenskap och logik för att kunna designa, programmera och underhålla datorsystem.

F: Vilken roll spelar logik inom datavetenskap?


S: Logik är viktigt inom datavetenskap eftersom det bidrar till att säkerställa att datorprogram och system fungerar korrekt och effektivt.

F: Vilka är några exempel på specialmaskiner som används av datavetare?


S: Vissa områden inom datavetenskap kräver speciella maskiner, t.ex. superdatorer, kvantdatorer och robotteknik.

F: Hur omvandlas information inom datavetenskap?


S: Inom datavetenskap kan information manipuleras, hanteras, omvandlas och kodas genom olika tekniker och processer, t.ex. algoritmer, datastrukturer och programmeringsspråk.

AlegsaOnline.com - 2020 / 2023 - License CC3