क्या कोडिंग महत्वपूर्ण है? [बन्द है]

Question

क्या कंप्यूटर विज्ञान में अच्छा होना महत्वपूर्ण है? क्या इसे अच्छी तरह से जानने के लिए एल्गोरिथ्म को लागू करना चाहिए?

मुझे एक सीएस प्रोफेसर का मुहावरा याद है कि " मैं कभी कोड नहीं करता"

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यदि आप कोडिंग महत्वपूर्ण है, तो आप प्रोग्रामर्स के एक समूह से पूछ रहे हैं ... आपको बिल्कुल निष्पक्ष प्रतिक्रिया नहीं मिल सकती है।

— राहेल

अपने प्रोफेसर के मुहावरे के लिए सभी सम्मान के साथ, यदि वह कोड नहीं लिखता है, तो वह दूसरों को यह सिखाने के लिए योग्य नहीं है कि कोड कैसे लिखें। यदि उनका शिक्षण विशुद्ध रूप से सैद्धांतिक है, तब भी कोडिंग कौशल रखने से लाभ होगा।

— रॉबर्ट हार्वे

क्या आप किसी ऐसे व्यक्ति से तैराकी सबक लेंगे जो तैर ​​नहीं सकता था?

— स्टीवन ए। लोव

@ सीन ए लोवे: मुझे लगता है कि गैर-तैराक प्रोफेसर जलीय शरीर क्रिया विज्ञान सिखाता है, तैराकी नहीं। फिर भी, अगर वह तैरता नहीं है, तो मुझे संदेह होगा कि वह जानता है कि नाइट्रोजन नशा कैसे महसूस होता है।

— जेवियर

@ जेवियर: अधिक संभावना है कि वह पानी के नीचे विध्वंस सिखा रहा है, फिर भी SCUBA प्रमाणित नहीं है। इस तरह के लोगों के लिए तकनीकी शब्द ("प्रोफेसर" के अलावा) "poseur" है; ;-)

— स्टीवन ए। लोव

Answer 1

जब तक आप इसे कोड नहीं करेंगे, आपको एल्गोरिथ्म के बारे में अच्छी तरह पता नहीं होगा ।

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यह आवश्यक रूप से सच नहीं है, कोई एल्गोरिथ्म को समझ सकता है और वास्तव में इसे कोड किए बिना किसी स्थिति या समस्या पर लागू कर सकता है।

— एगिटेक

@aggietech: मुझे लगता है कि यहां महत्वपूर्ण शब्द "अच्छी तरह से है।"

— रॉबर्ट हार्वे

@aggietech, रॉबर्ट ने इसे सही पाया। मैं एल्गोरिदम को तोता कर सकता हूं, लेकिन जब मैं वास्तव में उन्हें काम करने की कोशिश करता हूं, तो मुझे पता चलता है कि मुझे इसके बारे में कितना सीखना है।

यदि आप लूप और बबल-प्रकार के बारे में बात कर रहे हैं, तो यह कोई बड़ी बात नहीं है, लेकिन आनुवंशिक एल्गोरिथ्म पर एक किताब पढ़ने और वास्तव में इसके साथ वास्तविक दुनिया की समस्याओं को हल करने के बीच एक बड़ा अंतर है

— स्टीवन ए लोव

@Steven, yep, जटिलता का इससे बहुत लेना-देना है।

Answer 2

कोडिंग आपके प्रोफेसर के लिए महत्वपूर्ण नहीं है, लेकिन आपको यह ध्यान रखना होगा कि उन्हें डीओ चीजों का भुगतान नहीं किया जाता है। उसे SAY चीजों (और राइट चीजों) के लिए भुगतान किया जाता है।

मैं एक पूर्व गणित प्रोफेसर हूं, इसलिए मैं इस गतिशील अच्छी तरह से समझता हूं।

यदि आप उनके पथ का अनुसरण करना चाहते हैं, और एक सैद्धांतिक कंप्यूटर वैज्ञानिक बनना चाहते हैं, तो हाँ, कोडिंग का कम महत्व है। लेकिन अगर आप करते हैं, तो विनम्रता बनाए रखना याद रखें, यह जानते हुए कि आपका वेतन उन चीजों द्वारा अर्जित संसाधनों द्वारा भुगतान किया जाता है जिन्होंने डीओ चीजों को चुना।

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अनुभव की आवाज। यह प्रोफेसर के सर्वश्रेष्ठ सारांश के बारे में है जो मुझे लगता है कि मैंने देखा है।

— तेहरसीके

यदि आप दूसरों को "अच्छा" करने के लिए सिखाने जा रहे हैं, तो हाँ, और मुझे आपको "करना" का अभ्यास करने की आवश्यकता होगी।

— बेथ व्हाइटजेल

@ बिट: मैं सहमत हूं, लेकिन "अगर" भी "केवल अगर" है। एक प्रोफेसर, जिनके पास कभी भी कोड नहीं होता है, उनके पास कोई व्यावसायिक शिक्षण सॉफ्टवेयर विकास नहीं होता है, लेकिन वे शिक्षण, कहने के लिए पूरी तरह से अनुकूल हो सकते हैं, जटिलता सिद्धांत। इस मामले में, वह जो छात्रों को पढ़ा रहा है वह प्रमेयों को कैसे साबित करना है, इसलिए केवल आवश्यकता यह है कि उसे प्रमेय सिद्ध करने के लिए अभ्यास करना होगा (कोडिंग नहीं)।

— श्रीवत्सआर

@ श्रीवत्सआर हां मैं सहमत हूं। और मैं वास्तव में इस तथ्य पर कतई सख्त नहीं हूं कि वे व्यवहार में बहुत कोड करते हैं। अच्छे कोडर शायद ही कभी अच्छे शिक्षक बनाते हैं। यदि शिक्षक को उनके सप्ताह के अंक पता हैं तो वे इसके लिए प्रयास कर सकते हैं। हमारे पास स्थानीय स्तर पर एक कार्यक्रम है जो उद्योग के लोगों को कक्षा में लाता है। शिक्षक शिक्षण में एक विशेषज्ञ है, कोड कर सकता है, और जानता है कि छात्रों के लाभ के लिए उद्योग व्यक्ति से जानकारी कैसे खींचना है।

— बेथ व्हाइटजेल

Answer 3

कंप्यूटर विज्ञान दूरबीनों के बारे में खगोल विज्ञान की तुलना में कंप्यूटर के बारे में अधिक नहीं है

^{- एद्गर दिक्स्ट्रा}

मैं सहमत हूं।

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ठीक है, लेकिन यह सवाल से कैसे संबंधित है?

— रॉबर्ट हार्वे

"क्या कंप्यूटर विज्ञान में अच्छा होना महत्वपूर्ण है?" यदि कोई कंप्यूटर संबंधित नहीं है, तो कंप्यूटर की भौतिक कोडिंग कैसे महत्वपूर्ण हो सकती है?

— ElGringoGrande

@ रोबर्ट हार्वे: कंप्यूटर विज्ञान स्पष्ट रूप से कंप्यूटर के बारे में नहीं है, और बहुत सारे खगोलविद ग्लास लेंस के माध्यम से देखने में बहुत कम समय बिताते हैं। कुछ सिर्फ परिणामों का विश्लेषण करते हैं। कंप्यूटर प्रोग्रामिंग में आधी महत्वपूर्ण खोजें कंप्यूटर के आने से पहले ही जानी जाती थीं।

— परिक्रमा

@ रोबर्ट हार्वे: कंप्यूटर विज्ञान केवल प्रोग्राम करने के तरीके के बारे में नहीं है, यह कम्प्यूटेशन का विज्ञान है। कंप्यूटर के विज्ञान के सिद्धांतों और निष्कर्षों को लागू करने के लिए, शुद्ध द्विआधारी एन्कोडिंग के बाहर आप एक भाषा का उपयोग करते हैं, जो एक अमूर्तता है। कंप्यूटर विज्ञान (जैसे क्वांटम कंप्यूटिंग) में कई विचार हैं जो प्रोग्रामिंग पूरी तरह से महसूस नहीं कर सकते हैं। मैं केवल यह कह रहा हूं कि कंप्यूटर विज्ञान के सभी विचारों को प्रोग्रामिंग भाषा का उपयोग किए बिना पूरी तरह से और सुरुचिपूर्ण ढंग से व्यक्त किया जा सकता है। एक नाम जो नहीं कर सकता।

— एलग्रिन्गोग्रांड

@Obbling: बहुत सच। उदाहरण के लिए, याद रखें कि ट्यूरिंग ने पहले इलेक्ट्रॉनिक कंप्यूटर को बनाने से पहले यूनिवर्सल ट्यूरिंग मशीन की धारणा का आविष्कार किया था। क्या यह तथ्य है कि उन्होंने टन का कोड नहीं लिखा था, उन्हें एक अक्षम कंप्यूटर वैज्ञानिक बना दिया?

— मिपाडी

Answer 4

यदि आप अमूर्त, मूलभूत कंप्यूटर विज्ञान अवधारणाओं में विशुद्ध कंप्यूटर विज्ञान अकादमिक होने के बारे में बात कर रहे हैं, तो जरूरी नहीं।

एक सादृश्य को मोड़ने के लिए: यह पूछना थोड़ा सा है कि क्या नासा के प्रत्येक रॉकेट वैज्ञानिक को "अच्छा रॉकेट वैज्ञानिक" होने के लिए अंतरिक्ष में उड़ना चाहिए। बिलकूल नही। एक अंतरिक्ष यात्री होना अंतरिक्ष उड़ान उद्योग का हिस्सा है, और एक बहुत ही हाथों का हिस्सा है, लेकिन इसका मतलब यह नहीं है कि जमीनी वैज्ञानिक अपने तरीके से उतने महत्वपूर्ण नहीं हैं।

उस ने कहा, यह शायद एक अच्छा विचार है कि उसने जो एल्गोरिथ्म बनाया है, उसे लागू करें, यदि वास्तव में इसे वास्तविक प्रोग्रामिंग भाषा में नहीं लिखा जाए। इस अर्थ में, आप एल्गोरिथम डिज़ाइन को गणित की एक शाखा के रूप में सोच सकते हैं।

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मुझे लगता है कि यह कहना उचित है कि नासा के सभी रॉकेट वैज्ञानिकों को मैकेनिकल और इलेक्ट्रिकल इंजीनियरिंग के साथ-साथ रॉकेट साइंस में गहन ग्राउंडिंग, और गहराई से अनुभव है। ओह, और वे आम तौर पर कोड लिखना भी जानते हैं।

— रॉबर्ट हार्वे

मुझे लगता है कि उन्होंने कई बार प्रक्षेपवक्र की गणना की है, न कि कैसे के बारे में सिद्धांतबद्ध।

+1, मैं एक और उदाहरण जोड़ूंगा - आपको एक महान सोमेलियर बनने के लिए शराब बनाने में अनुभव की आवश्यकता नहीं है (या जो कुछ भी वाइन चखने वाले कहते हैं)।

— जस

@ जस: भयानक सादृश्य। कंप्यूटर वैज्ञानिक अंतिम उत्पाद के रिसीवर नहीं हैं। वे कर रहे हैं शराब निर्माताओं।

— डोपेलग्रेनेर

@ एक्सीडोस नहीं, नहीं, वे अंगूर किसान हैं ।

— मार्क सी

Answer 5

एक सच्चे कंप्यूटर वैज्ञानिक होने के लिए कोडिंग सुपर महत्वपूर्ण नहीं है। और कोड में सोचने से वे सोच में बाधा डाल सकते हैं क्योंकि वे उपयोगी अमूर्त अवधारणाओं को विकसित करना चाहते हैं। अधिकांश उत्कृष्ट कोडर में जटिल एल्गोरिदम का विश्लेषण करने, या प्रोग्रामिंग भाषा, उन्नत खोज और सॉर्टिंग एल्गोरिदम, परिमित ऑटोमेटा सिद्धांत, वितरित कंप्यूटिंग सिद्धांत, आर-ट्रीज़, फ़ॉल्ट-टॉलरेंस प्रोटोकॉल, विश्वसनीय डेटा प्रोटोकॉल, जैसी अवधारणाओं को विकसित करने के लिए बौद्धिक चॉप नहीं है। सिग्नल प्रोसेसिंग एल्गोरिदम, क्रिप्टोग्राफिक सिद्धांत, प्रदर्शन विश्लेषण और अनुकूलन, कुशल कैशिंग, मैप-कम, विश्वसनीय सुरक्षा प्रोटोकॉल आदि। उत्कृष्ट कोडर और कंप्यूटर इंजीनियर आमतौर पर सिस्टम में इन सिद्धांतों का उपयोग कर सकते हैं जो वे बनाने और इसे काफी प्रभावी ढंग से करने की कोशिश कर रहे हैं, लेकिन यह वास्तव में कंप्यूटर सिस्टम इंजीनियर या कंप्यूटर प्रोग्रामर का क्षेत्र है।

कंप्यूटर प्रोग्रामर होने के लिए कोडिंग गंभीर रूप से महत्वपूर्ण है। कंप्यूटर वैज्ञानिकों द्वारा कार्यशील कोड में निर्मित उपयोगी अमूर्त अवधारणाओं को कैसे समझाना है, यह समझना भी उपयोगी है।

कंप्यूटर विज्ञान में एक बड़ी समस्या यह है कि उन्हें अक्सर गणित की समस्याओं का समाधान खोजना पड़ता है जिनकी आज की प्रोग्रामिंग समस्याओं को हल करने में बहुत कम उपयोगिता है। यहां तक ​​कि अगर वे एक समाधान कोडित करते हैं, तो कोई भी वास्तव में इसका उपयोग करने में सक्षम नहीं होगा। डिजिटल सिग्नल प्रोसेसिंग सिद्धांत के बारे में सोचें। यह फूरियर, हिल्बर्ट और शैनन जैसे लोगों द्वारा आविष्कार किया गया था, लेकिन कम्प्यूटरीकृत डीएसपी समस्याओं के लिए आवेदन लगभग 20 साल पहले तक व्यापक रूप से संभव नहीं था।

कंप्यूटर शिक्षा में बड़ी समस्या यह है कि कंप्यूटर वैज्ञानिकों द्वारा पढ़ाए जाने वाले अधिकांश लोग कंप्यूटर वैज्ञानिक नहीं बनेंगे। लेकिन बहुत सारे कंप्यूटर वैज्ञानिकों को यह नहीं मिलता है। कोडिंग उनके लिए महत्वपूर्ण नहीं हो सकता है, लेकिन यदि आप उनकी कक्षा में हैं, तो यह आपके लिए महत्वपूर्ण है।

कंप्यूटर शिक्षा में एक और बड़ी समस्या यह है कि कई सच्चे कंप्यूटर वैज्ञानिकों के पास सॉफ्टवेयर विकास सिखाने में उपयोगी होने के लिए औद्योगिक अनुभव की कमी है। वे अनिवार्य रूप से कुछ ऐसा सिखाने की कोशिश कर रहे हैं जो वे वास्तव में नहीं जानते हैं। इससे उन्हें विश्वसनीयता खोनी पड़ती है। औद्योगिक सेटिंग में जो चीजें महत्वपूर्ण हैं, वे अक्सर इनमें से कुछ कंप्यूटर वैज्ञानिकों के साथ पंजीकृत नहीं होती हैं।

लंबे और छोटे, कोडिंग अधिकांश लोगों के लिए महत्वपूर्ण है जो "कंप्यूटर वैज्ञानिक" बन जाते हैं क्योंकि उन लोगों में से अधिकांश कंप्यूटर प्रोग्रामर और कंप्यूटर इंजीनियर बन जाएंगे।

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उत्कृष्ट उत्तर, सीधे मुद्दे के दिल में। समस्या यह है, आपको दोनों सीखने की आवश्यकता है: कम्प्यूटेशनल विज्ञान और सॉफ्टवेयर इंजीनियरिंग उद्योग के लिए प्रासंगिक। अधिकांश विश्वविद्यालय एक दूसरे से बेहतर सिखाते हैं, आमतौर पर पूर्व - बाद में इसे प्राप्त करना आसान नहीं होता है क्योंकि विश्वविद्यालय स्वाभाविक रूप से एक शोध संस्थान है, जो पूर्व को बढ़ावा देता है और उत्तरार्द्ध के साथ बहुत कम है। यह सबसे व्यावहारिक क्षेत्रों में एक मुद्दा है।

— परिक्रमा

Answer 6

उपक्षेत्र पर निर्भर करता है कि प्रोफेसर अंदर है।

संख्यात्मक विश्लेषण में सक्षम कोई भी शायद एक फोरट्रान होज़ है। कोई भी AI प्रोफेसर लिस्प या प्रोलॉग में कोड करेगा या ऐसा कुछ होगा।

कुछ अधिक गणितीय क्षेत्रों में, वास्तव में कोड की आवश्यकता नहीं है। मैं अभी भी एक स्पर्श संदिग्ध हूँ, खुद को।

Answer 7

एक असतत गणित तरह के आदमी के अधिक संकोच की तरह लगता है ... बस गणित और सिद्धांत में कंप्यूटर विज्ञान के पीछे। इस प्रकार के प्रोफेसरों को नमक के एक दाने के साथ क्या कहना है।

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मैं गणित के प्रति उत्साही और एल्गोरिदम का आदी हूं। मुझे हमेशा कोडिंग में मजा आता है। हालांकि, कोडिंग के पीछे एल्गोरिदम हैं। 1 पेन और 1 पेपर एल्गोरिदम के लिए पर्याप्त है और यह भी कि मुझे लगता है कि गणना का सिद्धांत है। क्या मैं आजकल बस सोच और एल्गोरिदम लेखन लेकिन कोडिंग नहीं है

— हिलाल

नमक के एक दाने के साथ कोई भी प्रोफेसर क्या कहता है। यदि वह असतत गणित का आदमी है, तो उसे गंभीरता से लें जब वह असतत गणित के बारे में बात करता है, न कि जब वह प्रोग्रामिंग या सॉफ्टवेयर इंजीनियरिंग के बारे में बात करता है।

— डेविड थॉर्नले

असतत गणित लोग क्षेत्र में सबसे महत्वपूर्ण हैं, सिद्धांत कोडर्स द्वारा कार्यान्वित किया जाता है, इसे सही साबित करने के लिए कार्यान्वयन की आवश्यकता नहीं होती है। नमक की चुटकी वास्तव में।

— परिक्रमा

@Orbling और जो लोग प्रोग्राम (एक व्यापक समूह) को निलंबित फैसले और सामान्य ज्ञान की समान खुराक के साथ लेते हैं।

— मार्क सी

@ मर्क सी: हां, मैं हर किसी से आग्रह करूंगा कि वह जो कुछ भी कहे, वह उन खुराक के साथ ले।

— परिक्रमा

Answer 8

मुझे कहना होगा "तर्क महत्वपूर्ण है"

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ठीक है, लेकिन यह सवाल से कैसे संबंधित है?

— रॉबर्ट हार्वे

Answer 9

आप केवल सिद्धांत को समझने के साथ दूर हो सकते हैं, लेकिन मैंने हमेशा पाया कि मैंने एल्गोरिदम और इस तरह के 1000x को कोडित करने के बाद बेहतर समझा (उदाहरण के लिए बबल सॉर्ट बनाम क्विकॉर्ट), बिग-ओ को जानना बहुत अच्छा है लेकिन इसे बड़े डेटा के साथ अभ्यास में देखना -सेट्स आपको कम्प्यूटेशनल जटिलता को मापने के लिए एक निश्चित वास्तविक दुनिया की सराहना करता है)।

एक दिलचस्प बात यह है कि मैंने पाया है कि आप कंप्यूटर विज्ञान के सैद्धांतिक पहलुओं का अध्ययन करते हैं जो आसान कोडिंग बन जाता है। कुछ बिंदु पर आप किसी विशेष भाषा में चीजों को सोचना बंद कर देते हैं, बल्कि उन्हें कंप्यूटर की व्यापक अवधारणाओं के रूप में देखते हैं।

Answer 10

यह पूछने की तरह है कि क्या सभी अंग्रेजी प्रोफेसरों को मेरे दिमाग में फिल्में, टीवी श्रृंखला, उपन्यास, नाटक और कविताएं लिखने में सक्षम होना चाहिए। इसी तरह, एक गणित के प्रोफेसर की कल्पना करें जो समान रूप से एक समान विचार के लिए संख्याओं का उपयोग नहीं करता है। यह कहना है कि कुछ बुनियादी तत्व हैं जो कोडिंग को बुनियादी कंप्यूटर विज्ञान सिखाने में सक्षम होने के लिए कुछ महत्व देते हैं। इस प्रकार प्रोफेसर को बुनियादी भाषा के सिंटैक्स को जानना चाहिए और उन पाठ्यक्रमों को कैसे लिखना चाहिए जैसे कि पाठ्यक्रम जो प्रोफेसर पढ़ा रहे हैं। यदि प्रोफेसर कंपाइलर डिज़ाइन के बारे में पढ़ा रहा है और पहले कभी कंपाइलर नहीं लिखा है, तो यह एक बड़ी समस्या होगी। एक केक पकाने वाले शेफ की कल्पना करें जिसने पहले कभी खाना नहीं बनाया या केक नहीं खाया। ऐ कारुम्बा

जबकि मैं इसे जानने के लिए एक एल्गोरिथ्म को लागू करने के कुछ फायदे देख सकता हूं, मुझे संदेह है कि यह एक आवश्यकता है। आखिरकार, कोई भी आश्चर्यचकित हो सकता है कि कार्यान्वयन के खरगोश के छेद को कितनी दूर तक समझने में एक एल्गोरिथ्म लागू किया जाता है? उदाहरण के लिए किसी को कोई एल्गोरिथ्म लेना है और इसे वास्तव में इसे समझने के लिए प्रक्रियात्मक, वस्तु-उन्मुख और कार्यात्मक प्रोग्रामिंग जैसे विभिन्न प्रतिमानों के तहत इसे लागू करना है? क्या उन्हें यह जानना होगा कि कंपाइलर सभी कोड का अनुवाद कैसे करते हैं और बिट्स को इलेक्ट्रॉन-दर-इलेक्ट्रॉन स्तर पर घुमाते हैं, बल्कि इसके बारे में पांडित्यपूर्ण होना चाहिए।

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"मैं कभी भी कोड नहीं करता हूं," हालांकि अतीत के साथ-साथ वर्तमान तनाव को एक तरह से समाहित करने का निहितार्थ है। "कोडिंग" की एक निहित धारणा यह भी हो सकती है कि एक नीच चीज़ के रूप में यह कथन देखने के लिए किसी अन्य तरीके से प्रोफेसर के नीचे है जो इसके बजाय नकारात्मक स्वर ले जा सकता है जो कुछ हलकों में अच्छी तरह से नहीं हो सकता है।

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अंग्रेजी के प्रोफेसरों को पता होना चाहिए कि मूवी स्क्रिप्ट कैसे लिखना है अगर वे दूसरों को मूवी स्क्रिप्ट लिखना सिखा रहे हैं। लेकिन सभी अंग्रेजी प्रोफेसरों को निश्चित रूप से एक बहुत अच्छी थीसिस लिखने में सक्षम होना चाहिए, यदि वास्तविक पुस्तक नहीं है।

— रॉबर्ट हार्वे

@ रॉबर्ट हार्वे: ओपी के प्रोफेसर ने यह नहीं कहा कि वह कोड नहीं कर सकते , बस वह नहीं करते। वह एक सैद्धांतिक कंप्यूटर वैज्ञानिक हो सकता है जो अपना अधिकांश समय शोध में बिताता है। जैसा कि जेबी किंग ने बताया, जब तक वह कंपाइलर डिजाइन या सॉफ्टवेयर इंजीनियरिंग पर व्याख्यान नहीं दे रहा है, तब तक वह बहुत अच्छी तरह से अपने क्षेत्र में अनुभवी और सक्षम हो सकता है।

— मियादी

@ रॉबर्ट हार्वे: मुझे लगता है कि @mipadi के पास यह बात है, प्रोफेसर ने सिर्फ "मैं कभी कोड नहीं" कहा था , न कि वह अक्षम है।

— परिक्रमा

@JB King, @Orbling: मैं शर्त लगा सकता हूं कि उद्धरण एक अनुवाद है, इसलिए इसे शब्दशः न करें।

— जेवियर

@ जेवियर: अच्छी तरह से हो सकता है, जिस स्थिति में यह कम स्पष्ट कटौती होगी।

— परिक्रमा

Answer 11

आपका प्रोफेसर थोड़ा सही हो सकता है, इसमें प्रोफेसर होने के लिए आपको कोड की आवश्यकता नहीं है, लेकिन सिद्धांत के बारे में बहुत कुछ पता है। लेकिन यह विश्वविद्यालय परिधि के बाहर काम नहीं करेगा।

Answer 12

एक पेशेवर सॉफ्टवेयर डेवलपर होने के बावजूद, मैंने मैकेनिकल इंजीनियरिंग में डिग्री प्राप्त की।

आप बहुत कम अनुभव के निर्माण और मशीनिंग भागों के साथ एक अच्छा यांत्रिक डिजाइनर हो सकते हैं, जो उस काम को मशीनिस्टों पर छोड़ सकते हैं। लेकिन निर्माण और मशीन भागों के बारे में जानना आपको बेहतर इंजीनियर बना देगा, क्योंकि आप जो भी डिजाइन कर रहे हैं उसे बनाने और असेंबल करने से जुड़ी कठिनाइयों का अनुमान लगा सकते हैं।

वही सॉफ्टवेयर के लिए जाता है। एक "कोडर" एक मशीनिस्ट या तकनीशियन है, जबकि एक सॉफ्टवेयर इंजीनियर, अच्छी तरह से, इंजीनियर है। कई जगहों पर, एक व्यक्ति दोनों काम करता है। यह असंभव नहीं है, और कुछ बहुत ही सार मुद्दों के लिए, "इंजीनियरिंग केवल" स्थिति काम कर सकती है।

लेकिन विशाल बहुमत के लिए, कोड को मना करने से कोई लाभ नहीं है।

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लेकिन, जैसा कि आपने कहा, आप एक मैकेनिकल इंजीनियर हैं , और आप सॉफ्टवेयर इंजीनियरिंग के बारे में बात कर रहे हैं । इंजीनियर सामान बनाते हैं। लेकिन सवाल में प्रोफेसर कंप्यूटर विज्ञान सिखाता है ।

— मिपादी

Answer 13

जब तक आप विचार नहीं कर रहे हैं और हॉल्टिंग की समस्या का अंत नहीं हो जाता, तब तक कंप्यूटर साइंस के हर पहलू में कोडिंग का उपयोग हमेशा होता है।

एकमात्र सीएस वर्ग जिसे मैंने बिल्कुल प्रोग्रामिंग के साथ लिया वह सिद्धांत था। मुझे लगता है कि वहाँ बहुत सारे भौतिक विज्ञानी हैं जो कहते हैं, "मैं कभी प्रयोग नहीं करता", लेकिन वे शायद वे भी हैं जो कहते हैं, "मुझे कभी भी कुछ भी पता नहीं है"। और मुझे आश्चर्य होगा अगर वे परवाह करते हैं।

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मेरी कम्प्यूटिंग डिग्री में, (शीर्ष 10 में एक विश्वविद्यालय के साथ अंतरराष्ट्रीय स्तर पर, इसलिए कुछ लंगड़ा नहीं है), मैं कहूंगा कि कम से कम मेरी एक तिहाई कक्षाओं में उनके पास कोई प्रोग्रामिंग नहीं थी। कम्प्यूटिंग कोड की तुलना में कहीं अधिक है।

— परिक्रमा

ठीक है, स्पष्ट रूप से मैं एक शीर्ष दस विश्वविद्यालय में गया था, हम भी एक ही विश्वविद्यालय में गए और अपनी पसंद या नापसंद या एक ilk या दूसरे के यादृच्छिक पर प्रोफेसरों के आधार पर विभिन्न कक्षाएं लीं।

— पीटर टर्नर

Answer 14

एक कंप्यूटर विज्ञान के छात्र के रूप में मुझे लगता है कि सबसे पहले उन अवधारणाओं को समझना बेहतर है, जिनमें सॉफ्टवेयर विकास शामिल है। एक बार जब आप सॉफ़्टवेयर के पीछे का विचार जान लेते हैं और यह कंप्यूटर के साथ कैसे इंटरैक्ट करता है, तो यह समय है कोडिंग शुरू करने और विशिष्ट कार्यान्वयन समस्याओं से निपटने का।

यह "सॉफ़्टवेयर अपवाद" की तरह है, सबसे पहले आप केवल उनके साथ व्यवहार करते हैं क्योंकि आपने कुछ ऐसा किया है जिसे करने की अनुमति नहीं थी। फिर जब आप उन्हें सीखते हैं, तो अपने कोड के साथ ऐसा करना शुरू करें ताकि इसे और अधिक वर्बोज़ बनाया जा सके।

वैसे मुझे लगता है कि जो लोग उन प्रोग्रामर की तरह अवधारणाओं के बारे में परवाह नहीं करते हैं जो अपने अनुप्रयोगों में सामान्य वर्कफ़्लो के रूप में अपवाद का उपयोग करते हैं। वे जानते हैं कि कैसे वास्तव में क्यों नहीं मिलता है।

Answer 15

मुझे आपके प्रोफेसर के लिए एक और मुहावरा मिला है:

जो कर सकते हैं, वे करते हैं, जो नहीं सिखा सकते हैं।

imo, बात सस्ती है। कोई भी व्यक्ति 'थ्योरी' के बारे में बेबुनियाद बात कर सकता है और इसे 'कंप्यूटर साइंस' कह सकता है। लेकिन जब तक इसके वास्तविक व्यवहार में नहीं लाया जाता, तब तक सिद्धांत बहुत उपयोगी नहीं है क्योंकि इसे मान्य करने का कोई तरीका नहीं है। मैं कुछ के बारे में एक प्रोफेसर की राय काफ़ी होगा और अधिक गंभीरता से अगर मुझे पता था कि वह वास्तव में है हल की तुलना में अगर वह सिर्फ 'सिद्धांत' जो या किसी का समर्थन सबूत के लिए नहीं हो सकता है हो सकता है regurgitating है कोड में एक विशेष समस्या का बैकअप लेने के देखने के अपनी बात।

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आइंस्टीन, अरस्तू, वेबस्टर, आयन रैंड, थोरो, कन्फ्यूशियस और बुकर टी। वाशिंगटन शिक्षक थे। क्या अशिक्षित बयान है।

— जेएफओ

-1 शिक्षकों के लिए अपमानजनक टिप्पणी के लिए। अक्सर उद्धृत मुझे पता है, लेकिन हमेशा हास्यास्पद। जॉर्ज बर्नार्ड शॉ की मूल टिप्पणी थी "वह जो कर सकता है, वह करता है। वह नहीं सिखाता।" से मैन और सुपरमैन, 1903 - उन्होंने यह भी कहा: "मेरे लिए शिक्षण में मानव मोक्ष झूठ का एकमात्र आशा।" और लंदन स्कूल ऑफ इकोनॉमिक्स (LSE) के सह-संस्थापक थे, इसलिए आप उनके विचार को देखते हैं।

— परिक्रमा

आइंस्टीन ने अपने जीवन में कभी भी एक भौतिक प्रयोग नहीं किया - उन्होंने कुछ सोचा प्रयोगों का वर्णन किया, जो दूसरों द्वारा किए गए थे और (एक अपवाद के साथ) जैसा उन्होंने भविष्यवाणी की थी वैसा ही सामने आया। क्या आप कहेंगे कि आइंस्टीन के पास "कक्षा के बाहर पर्याप्त उपलब्धि" नहीं थी? तुम क्यों मान है कि सिर्फ इसलिए कि प्रोफेसर कुछ भी सीधे अंत उपयोगकर्ताओं द्वारा प्रयोग करने योग्य लागू नहीं किया, वह नहीं, कहते हैं, एक नई एल्गोरिथ्म है कि शोध किया है क्षेत्र में प्रोग्रामर द्वारा इस्तेमाल किया? वास्तव में, आप यहां तक ​​मान लेते हैं कि प्रोफेसर का काम छात्रों को यह सिखाना है कि कैसे कोड करना है !

— श्रीवत्सआर

Dude, (एमआईटी में) अपने कंप्यूटर विज्ञान के प्रोफेसर के बहुत भयानक थे और समाज के लिए काफी योगदान दिया है, और वे कर "अपने क्षेत्र में सामान करना" - एक बहुत! लेकिन उनके क्षेत्र में कोडिंग के साथ बहुत कम है, और वे बहुत कम ही कोड करते हैं, अगर बिल्कुल भी। (गंभीरता से, क्या आप क्वांटम कंप्यूटेशन पर काम करने वाले किसी व्यक्ति से क्वांटम कंप्यूटर के लिए कोड लिखने की अपेक्षा करते हैं, जो मौजूद भी नहीं है?) आपको लगता है कि कंप्यूटर विज्ञान का एक बहुत ही संकीर्ण दृष्टिकोण है। (याद रखें कि यह कंप्यूटर विज्ञान है , इंजीनियरिंग नहीं ।)

— श्रीवत्सआर

@GrandmasterB: यदि एक कंप्यूटर विज्ञान के प्रोफेसर गणना के सिद्धांत पर ध्यान केंद्रित करते हैं, तो यह अत्यधिक संभावना है कि उन्हें शायद ही कभी कोड लिखना होगा। इसका मतलब यह नहीं है कि वह अपने क्षेत्र में कुछ भी नहीं कर रहा है - वह कम्प्यूटेशनल सिद्धांत पर पेपर प्रकाशित करने की संभावना है! आप कंप्यूटर विज्ञान के साथ प्रोग्रामिंग का सामना कर रहे हैं ।

— मियादी