Primero, la mayoría de la ciencia aprende a codificar. Esto es especialmente cierto hace una década, pero aún es muy importante. ¿Por qué? Debido a que mathmatica es programación, y los programas de análisis de datos que necesitan casi siempre son personalizados. Los presupuestos rara vez les permiten contratar un equipo de software, tal vez un desarrollador si tienen suerte.
Como tal, aprender a programar no es difícil y común entre los científicos.
Hay cientos de tipos de programadores, como los científicos. Algunos son geniales en el lado creativo (al ver ideas surgir del mundo), pero apestan a los datos de molienda, otros son buenos para moler datos.
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Lo mismo es cierto con la programación, cada una de las cuales requiere diferentes personalidades y conjuntos de habilidades para incluso tener la oportunidad de ser “buenos”.
A continuación, evalúe el término “bueno”.
Si queremos decir puede escribir un programa, seguro que no hay problema.
Sin embargo, hay tantas cosas en el mundo del software en la actualidad (a diferencia de los años 70) que ya no es solo una habilidad que puedes aprender asumiendo que puedes pensar bien. También necesita dedicar tiempo y esfuerzo a ello.
La mayoría de los físicos tienen las necesidades básicas (lógica, mente analítica y un toque de creatividad), pero aún les llevará algunos años aprender lo suficiente como para ser “buenos”.
No es diferente a que un programador se convierta en físico, requiere comprender las teorías modernas y las hipótesis, ponerse al día con las últimas matemáticas y encontrar los enfoques correctos para adaptarse a ellas.
