“Programación informática” es un término muy amplio. Se trata de resolver problemas mediante la escritura de algoritmos y traducirlos a algún lenguaje de programación.
Y qué tipo de formación matemática será necesaria depende del tipo de problemas en los que esté trabajando.
Por ejemplo :
Trabajar en Machine Learning requerirá estos antecedentes:
1. Álgebra matricial
2. Estadísticas bayesianas
3. Cálculo multivariable
4. Teoría de la información.
5. Probabilidad
- ¿Por qué utilizamos el kit de microprocesador 8085 para agregar dos números hexadecimales en lugar de un simple proceso de suma?
- ¿P = NP sería algo bueno?
- ¿Podemos aplicar el aprendizaje automático en cualquier idioma o hay algo específico que sirva para ese propósito? ¿Cuáles son los modelos matemáticos efectivos utilizados principalmente en ML?
- ¿Por qué si tenemos una reducción en el tiempo polinomial de un problema de P a un problema de NP, esto no muestra que P = NP (pero al contrario)?
- ¿Un bucle siempre tiene un punto de partida?
Trabajar en criptografía requerirá esto:
1. Matemáticas discretas
2. Teoría de números
Pero sin centrarse en una rama particular de la programación, necesitará al menos los fundamentos de cálculo, álgebra y estadísticas elementales para sobrevivir.
Este MIT OCW es imprescindible para todos los estudiantes de informática:
Matemáticas para la informática
Y resolver problemas en el Proyecto Euler. Es una excelente manera de descubrir gradualmente nuevos conceptos y algoritmos matemáticos.
