¿Cuánta informática necesitas para la investigación astrofísica?
Es subjetivo y cualitativo.
La astrofísica se ocupa de muchos cálculos numéricos. Por lo tanto, cualquier forma de computación científica y computación de alto rendimiento es útil. Esto está en una escala más amplia. Desde un punto de vista estrecho, los requisitos varían mucho.
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Generalmente hay dos tipos de investigación en astrofísica: investigación basada en datos e investigación basada en simulación. La investigación basada en datos necesita estadísticas, gráficos, visualización de datos, muchos cálculos numéricos, etc., la investigación basada en simulación necesita una mejor comprensión de los métodos numéricos, la informática de alto rendimiento y las herramientas utilizadas en la investigación basada en datos.
¿Cómo haces para aprenderlo?
Para los dos casos anteriores en general:
En cualquiera de los dos casos anteriores, se necesita una sólida formación en programación básica. El conocimiento de las funciones, matrices, subrutinas, tipos de datos y, lo más importante, el trazado y la visualización son fundamentales.
Entonces, elija un buen lenguaje de programación, como Python, R o algo equivalente. Juega con ellos. Intente aplicar los conceptos matemáticos que aprende de los cursos astrofísicos y cursos matemáticos relevantes a la acción mediante la programación. La práctica y la persistencia es la clave aquí. Hay muchos cursos y videos en línea (gratuitos, de código abierto y de pago) desde donde se pueden aprender estas habilidades.
Para la investigación basada en datos:
Uno necesita literalmente jugar con la información. Las operaciones matriciales, estadísticas, trazado son obligatorios. Es posible que deba aprender muchos algoritmos relacionados con las estadísticas de datos. ¿CUÁNTO CUESTA? Depende completamente de sus requisitos.
Para la investigación basada en simulación:
Se necesita una comprensión profunda de la resolución de ecuaciones diferenciales e integrales. Un conocimiento profundo en lenguajes de programación compilados como C, C ++ o Fortran, programación paralela y familiaridad con máquinas Linux / Unix es extremadamente útil. También es necesario aprender algunas habilidades comunes a la investigación basada en datos. ¿CUÁNTO CUESTA? Como se indicó anteriormente, depende completamente de sus requisitos.
