Нужна ли программисту математика?
Математика — это область, которая часто разделяет ИТ-сообщество. Некоторые недооценивают её роль в работе программиста, другие указывают на большое значение и значительный вклад математики в информатику. Как это на самом деле?
Пионер компьютерных наук, голландец Эдсгер Вайбе Дейкстра, получивший премию Тьюринга в 1972 году, среди прочего сказал, что сила компетентного программиста — это его энтузиазм по отношению к математике. Даже если выдающийся ученый несколько преувеличил, факт остается фактом: знание математики никому не помешало программировать, как раз наоборот. С другой стороны, быть хорошим математиком не означает, что вы также будете хорошим программистом. Но начнём с самого начала — с высшего образования.
ИТ-образование и математика
Стоит посвятить несколько слов математике как элементу обучения будущих программистов. Некоторые университеты придают этому предмету большое значение, другие — немного меньше, но математика в исследованиях информатики всегда появляется, особенно в первые два года. Студенты изучают такие предметы, как статистика и вероятностные методы, математический анализ, методы конечных элементов, линейная алгебра, дискретная математика и т.д. В любом случае, если вы хотите получить высшее образование, математику необходимо сдать.
Многие даже говорят, что так называемый «Отбор первого года обучения» происходит чаще всего именно благодаря математике. Те, кто не справляется с этим предметом, прощаются с учёбой. Неудивительно, что многие программисты, по крайней мере, имеют двойственное отношение к математике. Скрывать нечего — если кто-то хочет заниматься программированием профессионально, он не избежит контакта с этой областью науки. Конечно, это не означает, что математика выходит на первый план во всех случаях.
Где можно использовать математику, а где в ней нет необходимости?
Сложно представить программиста без математических навыков, особенно навыков логического мышления, которое позволяет не только эффективно приобретать знания, но и делать выводы и оперативно анализировать проблемы программирования в поисках их решений.
Веб-разработка
Конечно, использование математики также зависит от занимаемой должности и выполняемых задач. Например, при разработке веб-приложений знание математики не кажется необходимым, поскольку многие процессы автоматизированы и практически все задачи, требующие математических знаний, решены. В этой ситуации разработчик может сосредоточиться только на внедрении решений и оптимизации, а математика для этого не нужна. На самом деле достаточно базовой способности определять сложность алгоритмов. Здесь можно легко сделать целую карьеру, зная только основы математики.
Разработка игр
С другой стороны, есть вопросы, требующие знаний в области математики. Это определённо будет полезно при создании компьютерных игр, когда вам нужно реализовать различные физические явления или запрограммировать графический движок для генерации 3D-изображений. Матрицы и векторы используются при анализе изображений, алгебра полезна в кинематике и при столкновениях. Также математические проблемы возникают при написании очень сложных программ, при работе с большим объёмом данных, при создании и тестировании алгоритмов. Анализ также полезен для оптимизации.
Data Science, ИИ и машинное обучение
Область, в которой всегда присутствует математика, — это Data Science, потому что там часто используются вероятность и статистика. В свою очередь, линейная алгебра очень полезна для машинного обучения. В обеих областях, если вы хотите идти в ногу с последними тенденциями, вам нужно хорошо разбираться в математике. Не всегда можно полагаться на простые, уже разработанные модели — иногда необходимо будет обратиться к научным работам, чтобы узнать (и понять) новые решения.
