Considere la clase de simulaciones de física altamente paralelas. ¿Cómo afectará el costo de la máquina, el tiempo de solución, la calidad de la solución y el consumo total de energía del sistema? ¿Cómo cambiará el punto flotante IEEE 754 tradicional a una representación numérica basada en rango (por ejemplo, Unum) en el hardware?
Ese es un problema informático. Para resolverlo, voy a aprovechar mis habilidades en C y Fortran (autodidacta), ensamblaje x86 (autodidacta), contadores de rendimiento de hardware (autodidacta), la maravillosa herramienta Pin (autodidacta) de Intel , programación paralela y distribuida (autodidacta) y, probablemente, un poco de estadística (autodidacta).
Enseñar herramientas a ti mismo es bastante sencillo. Las fallas ocurren de manera rápida y determinista, y generalmente tienen pocas consecuencias negativas.
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Sin embargo, reunir todas esas herramientas en una historia coherente no es algo que quiera aprender por prueba y error. Dado que entiendes cómo usar todas estas herramientas, ¿qué haces con ellas? ¿Y por qué crees que tu elección convencerá a otras personas de que tus conclusiones son válidas?
Es por eso que debes estudiar (nivel de posgrado) ciencias de la computación. No para aprender herramientas, sino para aprender a resolver problemas que son más difíciles que una aplicación sencilla de herramientas.
Te concedo que mi argumento anterior podría aplicarse solo al estudio de posgrado en ciencias de la computación. Hice mi licenciatura en teatro y (en mi opinión idiosincrásica) creo que si eres bueno en CompSci deberías obtener una licenciatura en cualquier otra cosa, obtener una maestría rápida en CompSci y, por lo tanto, estar mejor preparado para trabajar Problemas más interesantes.