Aunque esas respuestas son más o menos correctas, no hay partes estrictamente “fáciles” o “difíciles” de la informática; cada subcampo dentro de CS tiene partes más fáciles y partes más difíciles.
Por ejemplo, es cierto que escribir código en sí no es una tarea muy difícil. Cuando estás limitado a unos pocos miles de líneas o unas pocas clases, escribir código generalmente no es muy difícil, una vez que te acostumbras. Pero si está trabajando a nivel de la industria y explorando una base de código, por ejemplo, unos pocos millones de líneas de código, incluso mirar a través de la API no es una tarea sencilla, y se necesita experiencia para poder mapear las relaciones dentro de su cabeza y para implementar lo que realmente quieres. Creo que no hace falta decir que la depuración de estos programas es mucho más difícil.
Como otro ejemplo, los algoritmos también tienen un grado variable de “dureza”. El análisis de los algoritmos introductorios que aprende, como los algoritmos de clasificación y algunos algoritmos de programación o gráficos dinámicos más simples, es bastante accesible si tiene los conocimientos básicos de matemáticas.
Sin embargo, algunos de los análisis involucrados en la investigación de algoritmos están por encima de incluso muchos estudiantes graduados en CS (especialmente si no eres un estudiante de doctorado en ese subcampo en particular), y requieren una sólida base en matemáticas y ciencias de la computación teórica. Una cosa es resolver un problema hw para una clase CS de 100 niveles, y otra intentar probar el límite de la función inversa de ackermann de la estructura de datos de conjuntos disjuntos (análisis amortizado realizado por Robert Tarjan)
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En general, depende de cuán profundo estudies ese subcampo en particular.
En general, el consenso entre las especialidades de CS es que las clases teóricas superiores son conceptualmente más difíciles, y las clases de aplicación como Bases de datos o Gráficos son más fáciles, pero pueden tener más trabajo involucrado (ya que está escribiendo código real).
