Znajomość matematyki a programowanie i bazy danych

[Gość: jacek]

Jakie umiejętności powinien posiadać projektant/programista
baz danych ?

Jestem jeszcze studentem i zastanawiam się nad wyborem specjalizacji.
Jednocześnie zastanawia mnie, w jak dużym stopniu potrzebna jest
znajomość matematyki w życiu zawodowym - np. programiście Javy i
programiście baz danych. Na studiach oczywiście było sporo
matematyki ale zauważam, że po zdaniu egzaminów po roku już nie
wiele pamiętam. Zastanawiam się czy mam od czasu do czasu wyciagać
sobie zbiór zadań i sobie matematyke przypominać czy ona aż tak
bardzo nie jest potrzebna. A jeśli już, to które działy i w jakich
zastosowaniach?

[allerune]

matematyka wyższa przydaje się w niewielu dziedzinach, chociaż fakt, są to
dziedziny nieźle płatne, tak jak wałkowana bankowość inwestycyjna :)

[Gość: kdfhd]

Przede wszystkim matematyka, którą miałeś na studiach, ma za zadanie
rozwinąć myślenie. Przeciętnemu programiście w pracy zawodowej
raczej nie przydają się potrójne całki czy liczenie macierzy 5x5 ;)

[Gość: misieqwroclaw]

Jeżeli nie będziesz programował czegoś w grafice 3D to prawdopodobnie matma Ci
się nie przyda. No może jeszcze w grafice 2D jakieś oskryptowanie do photoshopów
- wykrywanie krawędzi itp. ale to już raczej jest przerobione więc nic nowego
nie wymyślisz.

Szeroko stosowane są falki, ale w Polsce pewnie tego nie uświadczysz w żadnej
firmie - na uczelniach np. Wyższej Szkole Psychologii Społecznej w Warszawie
mieli ofertę pracy dla informatyka ze znajomością falek, ale wymagali
doświadczenia w zawodzie plus stosowania falek w praktyce (było to około dwa
lata temu).

Ja nie słyszałem o polskiej firmie, z siedzibą w Polsce, która by zatrudniała
matematyków o specjalizacji informatycznej w celu wykorzystania ich umiejętności
np. z metod numerycznych.

Jak sam nie zaczniesz pisać zaawansowanego softu (który nikomu nie będzie
potrzebny) to matematyki nie uświadczysz. A szkoda, bo trochę szarych komórek by
się poćwiczyło.

[Gość: grzesiek]

no jest to przykre slyszec, a ja siedze caly czas nad jakimis kodami matlaba, transformatami hilberta i innymi cudami i to pisze w uk. Szkoda, ze w pl nie ma takich firm... Pozdrowienia - ... - a matma przyda Ci sie np. w uk ;) pozdro

[ekspert.powermedia]

Matematyka odegrała wielką rolę w stworzeniu relacyjnych baz danych. Dr Codd, który zapoczątkował badania w tym kierunku był z wykształcenia matematykiem. Automatyczne tworzenie nieskomplikowanych raportów i kwerend przy pomocy wizualnych narzędzi jest oczywiście możliwe bez wiedzy matematycznej, ale projektowanie skomplikowanych, wydajnych baz i optymalizacja zapytań wymaga dużej umysłowej dyscypliny, której gwarantem są dobre podstawy matematyczne.

Pozdrawiam,
Wiesław Cupała
Specjalista ds. Rekrutacji

[allerune]

Codd :)

założę się, że to z listy pytań, które zadajecie rekrutując bazodanowców :)

[knx1]

Tak wyglada. Pan Specjalista zapomnial jednak dodac, ze w praktyce
oczekiwana znajomosc mat. sprowadza sie do pojmowania roznicy miedzy
operacjami logicznymi AND i OR. Ci co znaja prawa de Morgana moga od
razu na Seniora aplikowac :)

[allerune]

to co piszesz, to sytuacja teoretyczna. W praktyce, humaniści HR nie wiedzą o co
pytać, więc wrzucają "bazy danych" w wikipedię i pytają o to co tam wyskoczy

[embercadero]

Myślisz że jest aż tak źle że ejdż-ary pytają o sprawy techniczne? W wielu
rozmowach kwalifikacyjnych brałem udział (z obu stron stołu) i przyznam że
zawsze był ktoś techniczny z kim się rozmawiało o konkretach a pani headhunterka
załatwiała wyłącznie pozostałe fragmenty dyskusji. Zostawienie jej samej w
sprawach zatrudniania inżyniera mogłoby przyznam być ciekawym doświadczeniem.
Myślę ze z gatunku zbliżonego do monty pythona :)

Oczywiście no offence - na rozmowie obie osoby są równie potrzebne.

[allerune]

> Myślisz że jest aż tak źle że ejdż-ary pytają o sprawy techniczne?

nie, myślę, że się wymądrzają na forum :-)

Ale tak, zdarza się często, że niekompetentna osoba musi przepytać kompetentną.
Swego czasu szef przyszedł do nas i powiedział, żebyśmy napisali mu 20 pytań z
baz danych, żeby "zagiąć" gości na rozmowie kwalifikacyjnej. Sam coś kiedyś w
tym robił... ale niewiele pamięta :)

>Zostawienie jej samej w
> sprawach zatrudniania inżyniera mogłoby przyznam być ciekawym doświadczeniem.
> Myślę ze z gatunku zbliżonego do monty pythona :)

a co powiesz chociażby o błędach merytorycznych w ogłoszeniach, czy wstępne
telefony, w których rekrutujący objawiają, że są totalnymi lajkonikami?

[embercadero]

> a co powiesz chociażby o błędach merytorycznych w ogłoszeniach, czy wstępne
> telefony, w których rekrutujący objawiają, że są totalnymi lajkonikami?

Błędy w ogłoszeniach są cenne - wiadomo od razu że nie warto sobie takim
ogłoszeniem głowy zawracać.

[Gość: Zele]

ekspert.powermedia napisała:

Matematyka odegrała wielką rolę w stworzeniu relacyjnych baz danych. Dr Codd,
który zapoczątkował badania w tym kierunku był z wykształcenia matematykiem.
Automatyczne tworzenie nieskomplikowanych raportów i kwerend przy pomocy
wizualnych narzędzi jest oczywiście możliwe bez wiedzy matematycznej, ale
projektowanie skomplikowanych, wydajnych baz i optymalizacja zapytań wymaga
dużej umysłowej dyscypliny, której gwarantem są dobre podstawy matematyczne.

Cóż, może nie zabrzmiało to jakoś bardzo przekonująco, ale to prawda. Moja
specjalizacja to właśnie programowanie baz danych. Rzeczywiście, konstrukcja SQL
jest oparta o ciężkostrawną algorytmikę. Do wyboru indeksu potrzebna jest pewna
wiedza na ten temat, ale w gruncie rzeczy najbardziej potrzebne elementy to
logika, teoria zbiorów i algebra. Nie trzeba żadnej zaawansowanej wiedzy, raczej
ich przyswojenie i wejście w krew.

Sa takie firmy

[Gość: Katalizator]

Na przyklad tutaj potrzebna jest matma i programowanie w C++:

www.mesco.com.pl
Mysle, ze jest jeszcze bardzo duzo innych firm.

[hermilion]

Zasadniczo potrzebne są zdolności matematyczne, w tym
umiejętność logicznego myślenia, modelowania i wnioskowania.

Co do samej wiedzy matematycznej to jest to kwestia dyskusyjna,
jest kilka działek informatyki gdzie przydaje się ona wprost,
ale działanie to opiera się na zasadzie znajomości branży a nie
programowania.

Trzeba sobie bowiem powiedzieć że sama znajomość programowania
w dowolnym języku przestaje wystarczać (a na zachodzie już dawno
nie wystarcza) do zarabiania naprawdę poważnych pieniędzy.

Obecnie firmy płacą dobrze programistom, którzy znają się na
jakimś konkretnym temacie - przez co nie muszą wydawać kasy
na dokładne tłumaczenie podstawowych zagadnień.

Przykład - firma tworząca oprogramowanie kosztorysowe
budowlane będzie szukała programisty ze znajomością
kosztorysowania - nawet jak specem w programowaniu nie
będzie - po prostu dlatego że napisze program szybko i wg
cząstkowej specyfikacji omijając podstawowe pułapki.

To samo się tyczy wykorzystania wiedzy matematycznej - jest
potrzebna tam gdzie branża tego wymaga.

[Gość: adamroman]

Szanowny Panie,

Zachecam do przeczytania mojego mini-eseju na temat roli matematyki w zawodzie
informatyka. Znajdzie go Pan pod adresem

www.ii.uj.edu.pl/~roman/teksty/SensownoscStudiowaniaTeorii.pdf
Pomijając już zawarty w eseju najważniejszy argument dotyczący przydatności
matematyki w pracy informatyka, można wyobrazić sobie kilka tzw. "przykładów z
życia", w których matematyka się przydaje.

1) Statystyka. Ma Pan dwa algorytmy rutowania pakietów w sieci, badamy średni
czas dotarcia wszystkich pakietów do celu. Który algorytm jest lepszy? Zwykle
algorytmy te trudno poddają się analizie, zwłaszcza dla skomplikowanych sieci.
Wtedy należy zrobić eksperyment - zamodelować naszą sieć (np. w Ptolemy lub
innym narzędziu tego typu), dodać oba algorytmy i przeprowadzić serię
eksperymentów z użyciem jednego i z użyciem drugiego (każdy przykład na obu
algorytmach). W samym modelu musi Pan też uwzględnić czasy nadchodzenia
pakietów, a zatem musi Pan wiedzieć co to jest rozkład wykładniczy, rozkład
Poissona itd. Niezbędna jest więc wiedza z teorii prawdopodobieństwa, a
statystyka pomoże nam w stwierdzeniu, czy różnice w czasie działania tych
algorytmów są istotne, czy też mogą być wynikiem błędów losowych.

2) Teoria optymalizacji. Jest Pan kierownikiem projektu i zaprojektował Pan
wszystkie czynności zespołu za pomocą grafu precedensji, określając czasy
trwania poszczególnych czynności. Trzeba wyznaczyć ścieżkę krytyczną, aby móc
określić obszary projektu, na których szczególnie należy się skupić (a także z
paru innych istotnych z punktu widzenia zarządzania powodów). Z pomocą
przychodzą metody optymalizacji.

3) Metody sztucznej inteligencji. Projektuje Pan strategiczną grę komputerową, w
której gracz może grać przeciwko komputerowi. Jak zaimplementować algorytm
postępowania dla komputera? Jeśli to jest gra wojenna, należy wprowadzić np.
odpowiedni model przewagi (tu w ogóle wchodzi też teoria wojny), sprytne
algorytmy heurystyczne, które muszą wykorzystywać rachunek prawdopodobieństwa,
działając w warunkach niepełnej informacji itd. Nie obejdzie się bez matematyki
oraz całej wielkiej teorii nauczania maszynowego i algorytmów sztucznej
inteligencji.

4) Projektuje Pan algorytm, w którym musi Pan użyć jakiejś struktury danych
modelującej dany byt. Oczywiście korzysta Pan z gotowych rozwiązań (są przecież
biblioteki takich struktur), ale zwykle istnieje kilka rozwiązań - którą
strukturę wybrać, żeby działała najbardziej efektywnie pod kątem zastosowań tej
struktury w Pańskim projekcie? Tu z pomocą przychodzi wiedza wyniesiona z
algorytmów i struktur danych.

5) Testowanie oprogramowania. Żeby stworzyć DOBRY zestaw przypadków testowych,
który spełnia odpowiednie kryterium pokrycia (np. grafowego, logicznego,
rozgałęzień itd.) można oczywiście robić to "na czuja", jak to zwykle
niedouczeni testerzy mają w zwyczaju, a można zabrać się za to metodycznie,
używając teorii grafów, logiki, a nawet algebry liniowej (sic!). A jeśli
stosujemy tzw. pair-wise testing? O, tu to już wchodzi w ogóle cała
kombinatoryka i matematyka dyskretna, kwadraty łacińskie i inne tego typu
sprawy. Można też oczywiście stworzyć algorytm genetyczny do generacji dobrego
zestawu przypadków testowych, ale tu też potrzebna jest przynajmniej podstawowa
wiedza z rachunku prawdopodobieństwa.

Pomijam już sytuacje, w których pracuje się w firmie rozwijając jakiś pakiet
obliczeniowy, statystyczny, "sztuczno-inteligencki" itp. Wtedy to w ogóle wiedzę
matematyczną trzeba mieć już na poziomie profesjonalnym (najlepiej mieć
skończone studia matematyczne).

[allerune]

Ciekawe spojrzenie. Widzę tutaj jednak pewien problem.

Całe pokolenia informatyków w Polsce są kształcone na zasadzie:

"Dzień dobry, nazwa przedmiotu to (tu nazwa przedmiotu), zaczynamy wykład.
Definicja 1..."

Potem z definicji jest kolokwium, czasem są jakieś zadania, które wszyscy uczą
się rozwiązywać na zasadzie szablonów. Ja większość takich przedmiotów sobie
odpuszczałem nie widząc najmniejszego sensu uczenia się ich. Bierze się testy z
paru ostatnich lat, uczy paru definicji, paru standardowych zadań, może się uda
zaliczyć za pierwszym razem.

Gdyby ktoś mi powiedział, że w realnym świecie jest problem X, Y i Z i za pomocą
wiedzy zawartej w danym przedmiocie będę w stanie go rozwiązać. Co więcej,
gdybym dostał projekt każący mi rozwiązać jakiś problem i niejako przy okazji,
musiałbym się nauczyć teorii, uczyłbym się tego z przyjemnością. Znałbym teraz
teorię grafów, statystyka czy sztuczna inteligencja nie byłyby mglistym
wspomnieniem (bardziej pamiętam lektury przerabiane w liceum).

Ze znajomymi informatykamy mamy pewną teorię. Matematyka na uczelniach w Polsce
jest pewnym sitem, czymś w rodzaju testu na inteligencję. Jeśli go zdałeś-jesteś
godzien zostania mgr informatyki...

...nie trzeba być jednak mgr informatyki, aby być dobrym informatykiem,
matematyka więc także nie jest tutaj niezbędna, chociaż zgodzę się, bywa przydatna

[paktom]

allerune napisał:

> Potem z definicji jest kolokwium, czasem są jakieś zadania, które wszyscy uczą
> się rozwiązywać na zasadzie szablonów. Ja większość takich przedmiotów sobie
> odpuszczałem nie widząc najmniejszego sensu uczenia się ich. Bierze się testy z
> paru ostatnich lat, uczy paru definicji, paru standardowych zadań, może się uda
> zaliczyć za pierwszym razem.
>
> Gdyby ktoś mi powiedział, że w realnym świecie jest problem X, Y i Z i za pomoc
> ą
> wiedzy zawartej w danym przedmiocie będę w stanie go rozwiązać. Co więcej,
> gdybym dostał projekt każący mi rozwiązać jakiś problem i niejako przy okazji,
> musiałbym się nauczyć teorii, uczyłbym się tego z przyjemnością.
Tu jest właśnie różnica między uniwerkiem który kończyłeś a polibudą. Na
politechnice są zajęcia laboratoryjne i projekty, których jak widać na uniwerku
nie mieliście.

> Znałbym teraz
> teorię grafów, statystyka czy sztuczna inteligencja nie byłyby mglistym
> wspomnieniem (bardziej pamiętam lektury przerabiane w liceum).
>
> Ze znajomymi informatykamy mamy pewną teorię. Matematyka na uczelniach w Polsce
> jest pewnym sitem, czymś w rodzaju testu na inteligencję. Jeśli go zdałeś-jeste
> ś
> godzien zostania mgr informatyki...
>
> ...nie trzeba być jednak mgr informatyki, aby być dobrym informatykiem,
> matematyka więc także nie jest tutaj niezbędna, chociaż zgodzę się, bywa przyda
> tna
Matematyka to podstawa, przede wszystkim dyskretna, także algebra liniowa w
mniejszym stopniu analiza matematyczna. Ale jak jesteś słaby z matematyki znaczy
brak tobie umiejętności analitycznego myślenia i żaden z ciebie informatyk.

[allerune]

kończyłem polibudę łosiu :D

[Gość: knx]

Fajny post. Duzo prawdy w nim jest aczkolwiek, przyklady 1-3 sa lekko
naciagane bo sa to problemy bardziej inzynierskie niz
programistyczne. Do tego sie uzywa specjalistycznego oprogramowania.
Jednak sens zostal moim zdaniem oddany.
Punkt 4 to sedno tematu. To jest rzecz absolutnie fundamentalna i
odroznia programistow tzw kreatywnych od - jak ich nazywam -
"programistow Javy" (1) tzn takich, ktorych praca sprowadza sie do
wypelniania metod klas, ktore ktos im zaprojektowal.
Co do przydatnosci matematyki posluze sie swoim przykladem. Pare lat
temu wiedza ze log(x * y) = log(x) + log(y) pozwolila mi zaoszczedzic
dla jednego z mych ex-pracodawcow kilka milionow dolcow, ktore to
bylby musial zaplacic jako kary umowne za dostarczenie oprogramowania
nie spelniajacego wymagan "predkosciowych".

1) Nie mam nic do Javy to nawet calkiem fajny jezyk.
2) W zadaniu z labiryntem natychmiast pomyslem o grafie, ale nie
algorytmach DSF czy BSF, ale o algorytmie Dijkstry. Moge byc z siebe
dumny czy to zbyt banalny problem?

[geek123]

Jeśli chcesz rozpocząć karierę w IT i szukasz wskazówek, to wejdź koniecznie na krystianbrozek.pl
lub zapoznaj się z ofertą szkoleń na geek-on.pl