प्रोग्रामर के लिए शुद्ध बनाम एप्लाइड मैथ [बंद]


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गणित हमेशा मेरी चीज रही है जिसमें मैंने हमेशा विषय को आसान पाया है। कंप्यूटर साइंस मेरा दूसरा प्यार है, हालाँकि। पसंद को देखते हुए, मैं गणित में प्रमुख करना पसंद करूंगा। चूँकि एकमात्र करियर के लिए आम तौर पर गणित में स्नातक की डिग्री के साथ जाना होता है, यह बिल्कुल भी आकर्षक नहीं होता है, मैं एक सॉफ्टवेयर डेवलपर के रूप में अपने दिनों को बिताने में बहुत अधिक संतुष्ट रहूंगा।

मेरा सवाल यह है कि कौन सा गणित अनुशासन भविष्य के प्रोग्रामर से अधिक लाभ प्राप्त करेगा? अनुप्रयुक्त गणित या शुद्ध गणित?

मुझे खुद को पढ़ाने में मज़ा आता है और मुझे पूरा विश्वास है कि मैं खुद को एक बेहतरीन प्रोग्रामर बनना सिखा सकता हूँ, लेकिन मैं अभी भी सीएस में नाबालिग होने की योजना बनाता हूँ!


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यदि आपने हमेशा गणित को "आसान" पाया है, तो मुझे लगता है कि आपने अभी तक बहुत कुछ हासिल नहीं किया है।
मार्क सी

अन्य लोगों को यह कैसे मिला, इसके सापेक्ष आसान है, मुझे कहना चाहिए।
Joose

जवाबों:


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यह सब इस बात पर निर्भर करता है कि आप सॉफ्टवेयर डेवलपर के रूप में क्या करना चाहते हैं।

यदि आप ग्राफिक्स में जाना चाहते हैं, तो आपको ज्योमेट्री, लीनियर एल्गरबरा, मैट्रिक्स ट्रांसफॉर्मेशन में एक मजबूत बैकग्राउंड की जरूरत है, (भौतिकी या तो भयानक नहीं होगी) आदि।

यदि आप SQL या अन्य प्रकार के डेटाबेस प्रोग्रामिंग में जाना चाहते हैं, तो तर्क (प्रमाण, अनुमान कानून, आदि) और असतत गणित (शायद लैम्ब्डा कैलकुलस) भी आवश्यक हैं।

लेकिन सामान्य तौर पर, जितना अधिक लागू गणित आप बेहतर जानते हैं।

एल्गोरिथ्म विकास और सैद्धांतिक प्रोग्रामिंग जैसी चीजों में शुद्ध गणित बेहतर होगा। शायद यह भी redux प्रोग्रामिंग या पसंद नक्शा।

असल में, आप किसी भी तरह से गलत नहीं हो सकते।


खेल के विकास से मेरी भावनाओं को ठेस नहीं पहुँचेगी, लेकिन मैं सुनता हूँ कि इसका एक कठिन क्षेत्र है। और मैं सोच भी नहीं सकता कि सीएस की डिग्री नहीं होने से मेरी संभावना बढ़ जाएगी।
जोस

खेल विकास बहुत प्रतिस्पर्धात्मक है। आप चौंक जाएंगे। विशेष रूप से सभी आईओएस, एंड्रॉइड, डब्ल्यूपी 7 ऐप लोकप्रियता प्राप्त कर रहे हैं। इसमें प्रवेश करना बहुत कठिन था (व्यावसायिक 3D एनिमेटरों की तरह)। सीएस से पहले यह मेरा सपना था) लेकिन मोबाइल क्षेत्र ने नए दरवाजे खोल दिए हैं। किसी भी तरह से, सॉफ्टवेयर विकास के साथ यदि आपके पास कौशल है तो नौकरी ढूंढना कोई समस्या नहीं है। मैं 2 महीने में स्नातक कर रहा हूं और मेरे काउंसलर मुझसे कह रहे थे कि हमारे सीएस विभाग। इसके स्नातकों के लिए 100% नौकरी का स्थान है। यह संख्या प्रमुख विश्वविद्यालयों और सीएस के लिए विशिष्ट है
joe_coolish

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मैं एक उंगली पर भरोसा कर सकता हूं कि मैंने जितनी भी परियोजना में काम किया है, उसमें मूल बीजगणित की तुलना में किसी भी गणित का अधिक जटिल उपयोग करना है।

यह वास्तव में उस क्षेत्र पर निर्भर करता है जिसमें आप जाते हैं।


सच सच। लेकिन उन्नत गणित काम में आया कि एक बार, और यह संभवतः आपके रिटायर होने से पहले एक बार काम में आएगा। जहां मेरे पानी के नीचे की टोकरी बनाने की कक्षा अभी तक मेरे अनुभव में उपयोगी साबित नहीं हुई है। मूल रूप से, अधिक गणित, समस्याओं को हल करने के लिए अधिक उपकरण। अधिक गणित लेने के लिए कभी भी बुरा विचार नहीं है
joe_coolish

और इसकी एक हद है कि आप जरूरत पड़ने पर अपनी जरूरत का सामान सीख सकते हैं - खासकर यदि आपके पास पहले से ही एक मजबूत गणितीय पृष्ठभूमि है। मैंने CompSci का अध्ययन किया, लेकिन जब मेरी पहली नौकरी में मुझे गोलाकार ज्यामिति जानने की जरूरत पड़ी, तो मैंने अपने पुराने कॉलेज के पुस्तकालय में उस पर पढ़ने के लिए थोड़ा समय बिताया।
पीटर टेलर

@joe_coolish क्या आप नहीं जानते? वे अंडरवाटर
बास्केटविविंग

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प्रोग्रामिंग गणित लागू है। मैंने कहा, मुझे विश्वास नहीं है कि इससे बहुत फर्क पड़ता है। लागू गणित जो मैंने अपनी डिग्री के लिए लिया (गणित में) मुख्य रूप से भौतिकी की ओर उन्मुख था जो प्रोग्रामिंग के लिए आवश्यक तर्क के लिए बहुत कुछ नहीं करेगा, लेकिन यह एल्गोरिदम का निर्धारण करने के लिए बहुत अच्छा काम करता है।


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मुझे लगता है कि मैं किसी तरह के संतुलन की सिफारिश करूंगा।

बुनियादी ऑटोमेटा सिद्धांत, औपचारिक भाषा, सूचना सिद्धांत और बुनियादी असतत गणित को जानना निश्चित रूप से उपयोगी है।

यह कई गणित-भारी अनुप्रयोग क्षेत्रों के लिए पथरी, रैखिक बीजगणित, संभाव्यता और आंकड़े जानने के लिए भी बहुत उपयोगी है।

यह भी बहुत महत्वपूर्ण है कि कोई बकवास सॉफ्टवेयर इंजीनियरिंग प्राप्त न करें, इसलिए आप जानते हैं कि समस्या क्षेत्र का विश्लेषण कैसे किया जाए और पेशेवरों और विपक्षों के साथ इसके लिए कई तरीकों का प्रस्ताव किया जाए। फिर एक टीम के साथ उन्हें ले जाने में सक्षम हो। स्रोत कोड नियंत्रण, रखरखाव, उचित परीक्षण और गुणवत्ता नियंत्रण और सॉफ्टवेयर जीवन चक्र प्रबंधन के महत्व को समझें।

मैंने बहुत स्मार्ट लोगों को देखा है जो इन क्षेत्रों में से एक या अधिक में शर्मीले थे, और यह निश्चित रूप से उन्हें वापस रखता है। और अगर वे शिक्षक हैं, तो यह उनके छात्रों को वापस रखता है।


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मैं वर्तमान में शुद्ध गणित में डिग्री प्राप्त कर रहा हूं, लेकिन मैंने लागू गणित अनुसंधान परियोजनाओं में काम करने में भी बहुत समय बिताया है। यद्यपि प्रत्येक अनुशासन अपनी स्वयं की सांस्कृतिक सीमाओं को खींचता है, लेकिन शुद्ध और अनुप्रयुक्त गणित के बीच का अंतर अक्सर अधिक मायावी होता है जितना हम स्वीकार करना चाहते हैं। गणित के इतिहास में अपेक्षाकृत हाल तक, लगभग सभी गणित वह था जिसे अब हम "लागू गणित" कहेंगे। (यदि आप चाहें तो संख्या सिद्धांत के लिए एक अपवाद प्रदान करें।) कभी-कभी सीमाएं भी बदल जाती हैं। मेरा एक अनुसंधान हित एक वास्तविक शारीरिक प्रणाली के अनुरूप एक अत्यंत "लागू" समस्या से प्रेरित था, लेकिन यह सेमीग्रुप और औपचारिक भाषा सिद्धांत, अपेक्षाकृत "शुद्ध" विषयों से केंद्रीय तकनीकों को शामिल करने के लिए बढ़ा। याद रखें कि यहां तक ​​कि गॉस, शुद्ध का राजकुमार, हाथ से सेरेस की कक्षा की गणना करने में घंटों बिताता था।

शोध और अनुसंधान के अवसरों के बारे में विशिष्ट विवरण के बिना आपकी स्थिति के बारे में बहुत अधिक कहना बहुत मुश्किल है, लेकिन यह कहना उचित होगा कि लागू गणित आपको प्रोग्रामिंग में बहुत अधिक अनुभव देगा। यह कहना नहीं है कि "शुद्ध गणित", (वहाँ हैं!) में कम्प्यूटेशनल समस्याएं नहीं हैं, लेकिन इन पर जोर नहीं दिया जाएगा, और आपको उनके लिए खुद ही खुदाई करनी होगी। दूसरी ओर, ऐसा लगता है कि अधिकांश लोगों के पास शुद्ध से लागू होने में आसान समय है, इसके विपरीत। यहां चरों को भ्रमित करने के लिए बहुत सारे अवसर हैं, लेकिन यह आपको विराम दे सकता है।

अंत में, एक सबसे उपयोगी कौशल जिसे आप स्नातक के रूप में खेती कर सकते हैं, वह निम्न में से उत्तर निर्धारित करने की क्षमता है: "सीखने के लिए मुझे अपने सिर को बंदूक की क्या आवश्यकता है?" यदि आपकी रुचि कई क्षेत्रों में फैली हुई है और आपको प्रत्येक में पाठ्यक्रम की पेशकश को समाप्त करने से रोकती है, तो उस प्रश्न को शोध के एक महान सौदे के लिए प्रेरित करना चाहिए। उदाहरण के लिए, मैं ऑटोमेटा सिद्धांत को बहुत पसंद करता हूं, लेकिन मैंने कभी भी गणना के सिद्धांत में एक कोर्स नहीं लिया क्योंकि मैं सिर्फ खुशी के लिए पाठ्यपुस्तक पढ़ सकता था। (नोटा नेने: यह केवल तभी काम करता है जब आप वास्तव में पाठ्यपुस्तक पढ़ते हैं )। अंतर ज्यामिति में, हालांकि, मुझे पता था कि मैं वास्तव में कभी भी क्रिस्टोफेल प्रतीकों और इस तरह से निपटने के लिए नहीं उठूंगा जब तक कि मेरे पास एक साप्ताहिक प्रश्नोत्तरी के रूप में मेरे सिर पर बंदूक न हो।

आपको अपने स्वयं के झुकाव और डिस्क्लेक्शंस को पहचानना सीखना चाहिए, और उनके आस-पास पुनरावृत्ति करनी चाहिए।


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शुद्ध गणित, निश्चित रूप से। विशेष रूप से, असतत गणित और गणितीय तर्क।

इलिनोइस मठ विभाग के विश्वविद्यालय में एक दिलचस्प एमएस कार्यक्रम है जिसे एप्लाइड मैथ (कम्प्यूटरीकरण का सिद्धांत) कहा जाता है। यह मठ विभाग और सीएस विभाग के बीच एक संयुक्त कार्यक्रम है। यह उस तरह की चीज हो सकती है जैसा आप चाहते हैं, लेकिन यह एक स्नातक कार्यक्रम है।


एक एप्लाइड मैथ मेजर के रूप में (कम से कम मैं जिस विश्वविद्यालय में जा रहा हूं) में मुझे डिस्क्रिट मैथ लेनी होगी। मैंने देखा है कि प्योर और एप्लाइड दोनों के रूप में बहुत सारे पाठ्यक्रम सूचीबद्ध हैं।
जोस

असत्य गणित आवश्यक है!
मॉर्गन हेरलॉकर

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मैं कम्प्यूटेशनल मैथ में डिग्री के साथ पूरी तरह से अच्छा सॉफ्टवेयर इंजीनियरिंग की डिग्री हासिल करने में कामयाब रहा। मैं भाग्यशाली था, मेरे स्कूल में इसके लिए विशेष रूप से एक कार्यक्रम था, और यह सीएस और गणित का एक मिश्रण था जिसमें गणित पर ध्यान केंद्रित किया गया था जो सीएस (डिस्क्राइब, एसेन्जे बीजगणित, ग्राफ सिद्धांत और नेटवर्क) और गणित का समर्थन करता था जिसमें कुछ कंप्यूटर की मदद की आवश्यकता होती है (संख्यात्मक विश्लेषण, रैखिक बीजगणित)।

मुझे लगता है कि यह "शुद्ध" गणित है, लेकिन मैंने वास्तव में इसके बारे में कभी नहीं सोचा था - यह कंप्यूटर पर इतना केंद्रित था, कि कम्प्यूटेशनल गणित वास्तव में अच्छा विवरण था।


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यदि आप एक वित्त कैरियर के बारे में सोचते हैं: सांख्यिकी, विश्लेषण, पीडीई, मोंटे कार्लो सिमुलेशन (और "गणित के छद्म) यादृच्छिकता", बीजगणित।


वित्त उद्योग में काम करने का मेरा कोई इरादा नहीं है। :)
Joose

आपके लिए अच्छा है :)
quant_dev

++ वे वित्त की तुलना में बहुत अधिक मूल्यवान हैं।
माइक डनलैवी

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मुझे लगता है कि यह इस बात पर निर्भर करता है कि आप क्या करना चाहते हैं। मैं हमेशा संगणना के साथ शामिल रहा हूं, जैसा कि विज्ञान और इंजीनियरिंग पर लागू होता है, इसलिए लागू गणित कौशल सेट का बड़ा हिस्सा है। बहुत सारे Comp Sci, मुझे अधिक शुद्ध गणित के रूप में प्रहार करते हैं, इस बात की चिंता करते हैं कि क्या एक एल्गोरिथ्म मौजूद है जो NP पूर्ण है और उस सभी सामानों ने मुझे कभी भी बहुत रोचक या व्यावहारिक नहीं माना है। लेकिन कार्यात्मक सन्निकटन, पीडीई, रेखीय बीजगणित आदि हमेशा से ही काफी महत्वपूर्ण रहे हैं। लेकिन अगर आप सामान्य प्रोग्रामिंग में करियर की योजना बना रहे हैं, तो मुझे संदेह है कि यह सामान आपके लिए नहीं तो विकास सोच कौशल के लिए बहुत कुछ करेगा।

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