¿Qué campo de ingeniería de software es adecuado para ingenieros con buenas habilidades matemáticas?

He sido desarrollador durante 23 años y tengo un BSEE y un MSCS.

Si bien hay ciertas tareas que requieren una formación en matemática superior, en realidad son tareas que normalmente son asumidas por ingenieros eléctricos y de computadoras. Los ingenieros eléctricos generalmente reciben un par de años más de entrenamiento en matemáticas que los informáticos.

Si va a ser un ingeniero de software, entonces la inclinación matemática lo ayudará mucho, pero generalmente no es algo con lo que lidiaría mucho.

Matemática informática significa matemática discreta, que a su vez implica álgebra matricial y transformaciones de Fourier típicamente discretas. Si no se siente cómodo con las matemáticas discretas en detalle, entonces hay muchos ingenieros eléctricos e ingenieros informáticos que sí lo están.

La verdad para la mayoría de los trabajos de ingeniería es que en realidad no son matemáticamente intensivos, al menos no en comparación con las cosas que haces en la escuela.

Lamento que mi respuesta lo decepcione, pero la mayoría de las matemáticas que aprendió fue para permitirle comprender la teoría y muy poca de ella se aplica típicamente en la práctica.

Personalmente, trabajo en el procesamiento de tarjetas de crédito y lo más cercano que tuve que hacer con matemáticas serias recientemente fue calcular la cantidad máxima de bytes necesarios para pasar de ASCII a representaciones de datos Base64.

Utilizo una “gran cantidad” de Internet, sistema operativo y teoría del lenguaje de programación, todas las cosas para las que primero necesitaba entender las matemáticas, pero muy poca matemática pura que requiriera una educación universitaria para calcular.

Cualquier, realmente, aunque el análisis de señal (con DSP suaves o duros) es una buena apuesta, al igual que los gráficos y la visualización. O cripto.

Las herramientas CAD (particularmente la Cadencia y otras cosas del mundo) necesitan hacer una buena cantidad de cálculos diferenciales parciales tanto por razones térmicas como eléctricas, y los gráficos usan una tonelada de trigonometrías y gradientes. El análisis de sonido (aplicando, por ejemplo, compresión wavelet y efectos 3D) también es difícil.

Crypto es una bestia totalmente diferente; es la muerte por matemática discreta y extraña congruencia modular. Si te gusta volver a aprender cómo contar una y otra vez, es una buena apuesta.

El lector astuto notará que ya hay un montón de problemas resueltos en estos dominios; Yo diría que no estamos cerca de donde necesitamos estar y todavía hay muchas oportunidades.

Especialmente para la simplificación; esto es complicado 🙂

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