Comments 29
Чем наука отличается от инженерии… тем же, чем ложка отличается от вилки. Идея в принципе похожа, но применение совершенно разное, хотя в некоторых частных случаях они взаимозаменяемы.
Не имеет значения сколько у вас имеется ресурсов. Если вы не знаете как ими воспользоваться, их никогда не будет хватать.
Не согласен. Если ресурсов будет очень много, то в итоге можно решить поставленную задачу.
Фишка в том что ресурсы не бесконечны в отличие от желаний…
Забавно, но картинка, с которой вы не согласились, отчасти подтверждает вашу мысль: человечек на ней набрал столько лестниц, что их куча всё-таки позволила заглянуть за кирпичный забор.
Но такое справедливо не всегда. Например, можно обезьяну снабдить хоть миллиардом компьютеров, но до тех пор, пока она не научится ими пользоваться, она не сможет написать даже примитивную программу-калькулятор. Т.е. ресурсы у нее будут, но задача всё равно останется нерешенной. Хотя знающему человеку и одного компьютера хватит.
Но такое справедливо не всегда. Например, можно обезьяну снабдить хоть миллиардом компьютеров, но до тех пор, пока она не научится ими пользоваться, она не сможет написать даже примитивную программу-калькулятор. Т.е. ресурсы у нее будут, но задача всё равно останется нерешенной. Хотя знающему человеку и одного компьютера хватит.
Кто-нибудь подскажет вузы с действительно «мощным бакалавриатом по Computer Science»?
EPFL Швейцария.
Но я считаю что бакалавриат должен давать общие знания. В этом лучше подходит МФТИ.
Да и если есть хорошая база от вуза то можно пойти в Школу Анализа Данных Яндекса.
Все советы по своему опыту.
Но я считаю что бакалавриат должен давать общие знания. В этом лучше подходит МФТИ.
Да и если есть хорошая база от вуза то можно пойти в Школу Анализа Данных Яндекса.
Все советы по своему опыту.
EPFL — действительно достойная школа, этакий «Швейцарский МФТИ»,
Согласен с вами, если под общими знаниями подразумеваются:
— (Уменьшенные в объеме специально для ИТшников) Матанализ, Линейная алгебра, Теорвер и т д
на которые ложатся расширенные
— (Расширенные по сравнению с МФТИ и Мехматом) Дискретная математика, Методы оптимизации, Численные методы, Теория алгоритмов и т д
и, наконец, сугубо компьютерные вещи в еще бОльших объемах:
— Языки программирования, Операционные системы, Базы данных, Сети
Согласен с вами, если под общими знаниями подразумеваются:
— (Уменьшенные в объеме специально для ИТшников) Матанализ, Линейная алгебра, Теорвер и т д
на которые ложатся расширенные
— (Расширенные по сравнению с МФТИ и Мехматом) Дискретная математика, Методы оптимизации, Численные методы, Теория алгоритмов и т д
и, наконец, сугубо компьютерные вещи в еще бОльших объемах:
— Языки программирования, Операционные системы, Базы данных, Сети
— (Уменьшенные в объеме специально для ИТшников) Матанализ, Линейная алгебра, Теорвер и т д
Соглашусь. Причем не то что уменьшенные а совсем урезанные местами. Предполагается что если на курсе, скажем, вероятностных алгоритмов вам понадобится теорвер, то вы сами в нужных объемах его найдете.
— (Расширенные по сравнению с МФТИ и Мехматом) Дискретная математика, Методы оптимизации, Численные методы, Теория алгоритмов и т д
Я вот сказал бы что Методы Оптимизации+Численные методы+Дискретка на физтехе были сильнее чем в EPFL. Во всяком случае у меня знаний осталось больше чем у студентов бравших курсы тут. Про алгоритмы соглашусь, но еще больше и лучше изложение в Школе Анализа Данных Яндекса.
— Языки программирования, Операционные системы, Базы данных, Сети
Я бы не сказал что в бакалаврский курс EPFL входят нормальные курсы этого. Они уже на мастере.
Я бы утверждал о другом. В EPFL курсы дают с привязкой к практике с первого курса. Пример:
На первом курсе можно взять курс по ООП на примере Java. Уже на втором месяце вам в руки выдадут написанный тут для этого курса фреймворк для работы с ГИС на котором нужно будет решать задачи типа «найти куда можно добраться из EPFL за 20 минут от 'сейчас' с учетом расписания транспорта».
А на курсе по компиляторам будут писать свой парсер, свой простейший интерпретатор и свой сборщик муссора. Которые будут тестироваться автоматической системой.
Замечательный вывод про схему «бакалавриат» + практика + «магистратура».
Но в большинстве своём сейчас необходимости этой схемы не понимает никто —
ни родители, ни студенты, ни работодатели, ни опытные инженеры.
Но в большинстве своём сейчас необходимости этой схемы не понимает никто —
ни родители, ни студенты, ни работодатели, ни опытные инженеры.
Мы (Университет Иннополис) требуем от поступающих к нам в профессиональную магистратуру Software Engineering обязательного 2-летнего опыта работы в софтверных проектах (собственный проект или работа в корпорации). Но это требование сталкивает нас с повсеместно встречающимся мнением «зачем мне чему-то учиться, я итак уже опытный разработчик (2 года ведь уже прогаю!!)»
Т к студенты «нормальных» вузов (Университет Иннополис в этом смысле не совсем нормальный) практически всегда сразу после бакалавриата идут в магистратуру, то из них вырастают теоретики информационных технологий, и столкновение с реальностью повергает их в глубокий шок, т к это происходит довольно поздно, и в своих теориях они уже вознеслись довольно высоко, чтобы относительно безболезненно принять факт реальности.
Многие студенты уже работают (например, на полставки) или подрабатывают (фриланс) на последних курсах, так что это спорное утверждение, впрочем, довольно верное для тех, кто не работал по своей специальности все 6 лет обучения.
Студенты подрабатывают во время учебы и набирают хоть сколько-то практического опыта — и это здорово!
Ощущается большая проблема отсутствия сильных связей вузов и индустриальных компаний, при наличии которых боевые" специалисты вели бы практические курсы для студентов, приводя в качестве примеров кейсы из собственной практики, и учили бы современным практикам, а не только тем, которые были несколько лет назад напечатаны в бумажных книжках (читай — были актуальными 5 и более лет назад).
Ощущается большая проблема отсутствия сильных связей вузов и индустриальных компаний, при наличии которых боевые" специалисты вели бы практические курсы для студентов, приводя в качестве примеров кейсы из собственной практики, и учили бы современным практикам, а не только тем, которые были несколько лет назад напечатаны в бумажных книжках (читай — были актуальными 5 и более лет назад).
Я бы сказал так: наука — это в первую очередь анализ, изучение естественных закономерностей, а инженерия же — синтез, конструирование с использованием научных знаний.
Sign up to leave a comment.
Чем Software Engineering отличается от Computer Science