Esto puede variar sustancialmente según la universidad a la que asistas y las clases que tomes.
Software que definitivamente necesitará:
- Editor de texto : lo usará para editar su código. Recomiendo aprender un editor basado en GUI (uso Atom, pero muchos de mis compañeros usan Sublime Text) y un editor de línea de comandos (por ejemplo, Vim, Emacs, Nano).
- Compilador (es) / Intérprete (s) : hacen que su código fuente realmente haga algo útil en su computadora. Aprenderás sobre cómo funcionan en clase. Los lenguajes comunes que usan compiladores en cursos universitarios son C y Java *. Los lenguajes interpretados comunes incluyen Python y variantes de Lisp.
- Navegador web : una herramienta indispensable para buscar documentación y otros recursos. Stack Overflow es tu mejor amigo 😉
* Java generalmente se compila en una etapa intermedia llamada bytecode que luego es ejecutada por una máquina virtual. También aprenderás sobre este proceso.
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Nota: puede usar un IDE (entorno de desarrollo integrado) en lugar de un par de editor / compilador de texto. Los IDE son convenientes y proporcionan algunas características agradables, pero pueden ser excesivos para la mayoría del trabajo que realizará. Tampoco esperes que tus profesores te ayuden con los problemas de IDE; la mayoría solo recomendará que use editores de texto dedicados y compile a través de la línea de comandos.
Software que puede necesitar según su institución / clases:
- Git : este es un “sistema de control de versiones” que se puede utilizar para administrar proyectos. Es posible que deba usar esto para enviar cosas. Es una herramienta muy útil para conocer para la ingeniería de software del mundo real.
- LaTeX : se usa para escribir documentos atractivos con notación matemática. Puede ser necesario para tareas escritas en clases teóricas que involucran más matemática / razonamiento que la codificación.
- R : si realiza un curso sobre computación estadística, este será probablemente el entorno que utilice. El lenguaje de programación R es torpe como el infierno, pero es muy conveniente para hacer manipulación de datos, cálculos estadísticos y gráficos. Hay más paquetes R para estadísticas y aprendizaje automático de los que podría usar.
- MATLAB : a menudo se usa en clases de análisis numérico. Caro, pero creo que hay un descuento para estudiantes. También hay una alternativa gratuita llamada Octave.