¿Puede ingresar a la programación científica solo con un título de CS, o necesita un título doble en el campo científico, como la física, por ejemplo?

Como sugiere Richard Muller, no sin algún entrenamiento o asistencia en:

• Big Data
• Representación de grandes números y algoritmos.
• Aritmática de alta precisión
• Conocimiento específico del dominio sobre los temas científicos, algoritmos utilizados y cómo los datos se representan o intercambian con frecuencia.

Mi intuición (basada en la experiencia de trabajo en la Universidad de Michigan) es que el conocimiento específico del dominio DEBE provenir de los científicos, especialmente qué algoritmos se aplican cuando (y probablemente qué formatos de datos deben admitirse).

Tratar con big data, grandes números y aritmática de alta precisión es una subespecialidad de Ciencias de la Computación. Nos lo presentan, pero no obtenemos la suficiente experiencia durante un BS (o BSE) para tener habilidades prácticas (como la mayoría del resto de CS), aprendemos lo suficiente como para saber cómo ampliar nuestras habilidades. de una manera razonablemente rápida.) Un científico también puede aprender estas habilidades, especialmente cuando es asesorado por otro científico que ha tratado estos temas.

Los beneficios que aporta la licenciatura en CS (y especialmente el CS / CE práctico) son, por escrito, un código mantenible, portátil y distribuible, adecuado para compartir. Esto puede hacer que sea más fácil para los científicos actualizar el código, o compartirlo con otros científicos para ampliarlo o usarlo.

Claramente, alguien que es experto en ambos es mejor.

También he visto situaciones en las que un científico se convirtió en un experto departamental / administrador de sistemas porque “conocía” las computadoras mejor que sus colegas, o estaba lo suficientemente dispuesto a asumir esas tareas. Eso fue perjudicial para su carrera científica.

Con frecuencia hemos contratado programadores, que trabajan bajo la dirección de físicos. Muchos de los problemas para una persona así incluyen formas de manejar grandes volúmenes de datos, y eso a menudo no es algo que un físico sepa.

Sin embargo, en mi experiencia, los mejores programadores científicos han sido los físicos a quienes les encanta amar y tener talento para la programación.

Yo diría que depende.

Trabajé unos años en una instalación de sincrotrón y he visto ambos. Uno de mis colegas era un químico convertido en programador, otro era un ingeniero de software puro, que estaba transfiriendo el código existente (a menudo python / numpy) a GPGPUs. Sin embargo, la mayoría de las personas que hacían análisis de datos eran científicos.

He leído muchos códigos escritos por científicos “puros”, y una buena parte de ellos fue una pesadilla. Funcionó e hizo el trabajo, pero no estaba bien diseñado, era difícil de leer / entender, no tenía comentarios y era difícil de reutilizar.

Para evitar eso, un par de colegas que enseñaron python (y los sospechosos habituales: adormecidos / escépticos) a científicos pasaron un tiempo explicando buenas prácticas, cómo empaquetar su código, cómo usar git, etc.

Yo diría que un científico con un buen conocimiento de las mejores prácticas de ingeniería de software (y no solo la programación) funciona mejor para la programación científica pura. Para tareas más complicadas, tuvimos equipos mixtos con tipos puramente informáticos que colaboraban con científicos, cada uno trabajando en lo que mejor conocían.