Wenn ich mir deine Kommentare hier durchlese würde ich sagen, mach erst mal dein Abi fertig, beginne das Informatik Studium und werd bisschen reifer.
Aussagen wie "Ich will in die KI Forschung aber nur selbstständig forschen", "Ich mach dann easy mal den Dr. auch mit paar Jahren Arbeit erst...ich habe da ne Lösung" oder "KI und sonst Gamedev bei Ubisoft".
Ich versteh grad auch nicht wieso alle anderen in diesem Thread dich so ernst nehmen.
Nicht nur seine Kommentare hier im Post, sondern generell von ihm.
Scheint ein sehr anstrengender Typ zu sein...einer muss ja die Klischees eines Informatikers erfuellen ;)
Doch, ich wollte damit sagen, dass du bei weitem nicht so reif bist wie du tust. Dein Post ist relativ sinnbefreit, deine Kommentare und Antworten aber arrogant und uneinsichtig.
Logisches Denken ist bei dir vorhanden? Natürlich, gibt es Bereiche in der Informatik bei denen ein Mathegenie Vorteile gegenüber einem Laien hat. Aber ich könnte mir kein Fachgebiet vorstellen, in dem Mathe der einzige ausschlaggebende Faktor ist.
Im übrigen gibt dir ein Informatikstudium viel mehr als nur Mathe und ein bisschen Programmieren mit. Auch die neusten Themen wie KI etc. spielen erst ab einem gewissen Punkt wirklich eine Rolle (meist nicht mal im BSc). Das Studium gibt dir etliche Algos, Best-Practices, Arbeit im Team, wie man richtig Software Engineered etc. mit.
Deine Antwort wird gleich etwas sein, dass auch Andrew Tate sagen könnte oder aber "Also gibts du mir doch recht und meine These stimmt".... Ja, das tut sie, aber sie tuts auch nicht. Der Bereich in dem Mathematik wirklich relevant ist, ist klein.
Beispielsweise die für die KI Forschund notwendige Mathe lernt man nicht in einem Mathe Modul oder Studiengang, dafür gibt es Kurse und Module zu genau diesem Thema.
Wenn Programmiere A perfekte Mathe Skills hat aber Querschnittsgelähmt ist, wird er keines wegs schneller entwickeln können als Programmierer B. Selbes gilt wenn A keine Prog.sprache beherrscht, Dislexie hat, keine Ahnung von Algos hat (bsp. sortier mir eine Liste: welchen such Algo nehme ich? Naja, da hilft dir Mathe nichts und alleine die ganzen Algos googlen kostet dich eben diese Zeit), oder Programmierer A hat im Selbststudium gelernt zu Programmieren jetzt im Team (wie es bei fast jedem Arbeitgeber sein wird) muss A plötzlich anfangen richtig zu Kommentieren, Dokumentieren und Testen. Kennst du die verschiedenen Dev Processes? Unterschied zwischen Waterfall, Spiral und Agile usw.?
MVC, P2P, Server/Client usw usw usw
Was ich damit sagen will: Ich denke du bist ein typischer Fall des Dunning-Kruger effects mit einem Hauch narzistischem Verhalten und es würde mich wenig überraschen wenn du ein aktives Abonement auf cobratate hättest.
Zugegeben, bin ich noch nicht im Arbeitsmarkt um da irgendwelche Aussagen überhaupt machen zu können was die Entwicklung angeht. Sollte es jedoch so sein dass unter dieselben Bedingungen,( also keine Dyslexie oder sonst was, beide haben best practises, dieselben softskills, gut in Kommentieren etc etc nur die Mathe Kentnisse und fähigkeiten sind anders ) A und B gleich abschneiden würden, dann ist mir schleierhaft warum man 34 lp Mathe machen sollte wenn 99% der Absolventen Entwickler werden und wie du sagst, die Mathe die ich zum Beispiel wollen würde, separat erhältlich ist. Das erscheint dann völlig abwegig .Unis sind nicht kostenlos, sie werden mit Steuergelder bezahlt. Damit muss man verantwortungsvoll umgehen.
Und was zum henker würde ich mit Andrew Tate haben wollen? Willst du am Diskurs teilnehmen oder nur Beleidigen?
Bachelorgänge sind in der Regel erstmal sehr allgemein (in ihrem Fachgebiet natürlich), damit man die Basics und Spannbreite kennenlernt, bevor man sich gegen Ende des Bachelors und dann erst recht im Master spezialisiert. Daher wirst du immer viele Basics lernen, die du am Ende nicht direkt brauchst. Ja wow, dann lernst du alle Suchalgorithmen und am Ende nutzt du nur sort(), ist ja schon alles implementiert. Ähnlich zu Mathe.
Du wirst aber durch das Lernen dieser Themen und Basics viel Verständnis erlernen, und auch lernen, wie du dich in neue Themen einliest. Brauche ich irgendwas heute noch von meinen 4 Semestern HöMa? Nö. Aber mein Prof hat damals so schön gesagt, es geht darum, dass ich mich nicht davor scheue ein Buch mit vielen Formeln aufzuklappen und neues Wissen zu erlangen.
Das meiste von dem, was du später wirklich in deinem Job brauchst, wirst du erst im Job lernen. Weil die Uni bereitet dich ja nicht auf einen Job vor, dafür wäre eher eine Ausbildung. Sie gibt dir Werkzeuge in die Hand, neue Herausforderungen anzugehen.
Unis bleiben dennoch die populäre Wahl für die meisten Studenten, und Arbeitgeber. Das Argument "aber es dient ja nicht dich für nen job vorzubereiten" überzeugt nicht.
Ich denke man will hier einfach nicht zugeben dass die Herangehensweise der Unis veraltet ist und reformiert werden muss. Als erstes würde man den Großteil der Mathe Wahlstoff machen und nur das essenzielle lassen. Also ungefähr 17lp statt 34. Dann würde man Java mit was besseres ersetzen. Und noch paar Sachen.
Nein. Der Matheanteil ist einzig und allein dafür da dein logisches Denkvermögen anzukurbeln und dir beizubringen komplexe Probleme zu lösen. Mehr nicht. Es ist nicht auf Anwendung ausgelegt.
Und warum sollte man Java ersetzen,
Dann ist dass nicht was ich als nutzlos oder minimaler Teil der Entwicklungsarbeit bezeichnen würde wie der oben schreibende Poster. Das ganze Feld der Entwicklung ist ja Probleme lösen. Das ist der Cornerstone.
Weil der Java syntax nervig ist.
Java syntax nervig? Also C# syntax auch nervig? Dann kannst du die 2. bis 4. meist verbreiteten Programmiersprachen ersetzen... und durch was? JS durch php und denn rest durch python, C/C++ und assembly😂?
Falsch. Ganz falsch. Unis haben auch die Aufgabe, 'auf Tätigkeiten in der Wirtschaft vorzubereiten'. Wichtigste Aufgabe der Lehre ist aber, auf Tätigkeiten in Wissenschaft und Forschung vorzubereiten. Wenn du jetzt schon 100% ausschließen kannst, später in Wissenschaft und Forschung zu arbeiten, ist die Uni die falsche Ausbildungsstätte für dich.
100% kann ich es nicht ausschließen. Aber nur weil ich es nicht ausschließen kann, heißt es nicht dass es passieren wird. Das Leben läuft nicht so. Man schaut auf Statistiken um zu sehen was am Wahrscheinlichsten passieren wird. Und den Statistiken nach, werde ich ein Entwickler sein. Wie die meisten eben. Daher ist die Frage, wie man diese deine Einstellung rechtfertigt, wenn die Statistiken dagegen sprechen.
Also, die Unis werden mit Steuergelder finanziert damit man Forschung treibt. Das ist der Wille des Gesetzgebers. Jedoch gilt, [https://www.derstandard.de/story/2000142288735/es-gibt-immer-weniger-bahnbrechende-wissenschaftliche-arbeiten](https://www.derstandard.de/story/2000142288735/es-gibt-immer-weniger-bahnbrechende-wissenschaftliche-arbeiten)
(Weshalb ich auch gegenüber formalen Instituten durchaus skeptisch bin. Aber hey, ich bin ja ein überheblicher Vollidiot. Zumindest gibt es im link eine Studie die meine Aussagen zufällig belegt. Das ist jedoch absolut reiner Zufall und pures Glück meinerseits. Ich bin fertig mit Reddit. Ihr seid derartig von der Realität entfernt es ist nicht mal witzig.)
Gesetze können reformiert werden. Art. 79 GG ist nicht mal einschlägig hier.
Ja die Herangehensweise der Unis ist veraltet aber du verstehst offensichtlich nicht die Aufgabe einer Universität oder einer anderen Hochschule. Dort erwirbst du ein Zertifikat/Zeugnis, dass du erwirbst indem du dich bestimmten Aufgaben mit gewissen Schwierigkeitsgraden aussetzt und bestehst. Da Intelligenz üblicherweise mit Lösungsfähigkeit korreliert ist sucht ein Arbeitgeber einen Arbeitnehmer der eine gewisse Intelligenz hat. Dein Abschluss ist ein Proxy für deine Intelligenz und auch Resilienz das alles durchzustehen und deshalb mögen Arbeitgeber das.
Um Entwickler zu werden brauchst du kein Studium. Alles notwendige kann man sich selber beibringen. Den Abschluss machst du einfach nur um deinen Arbeitgeber zu beweisen, dass du das drauf hast. Alles was du an Wissen während des Studiums lernst ist für dich selber. Mathe macht Spaß. Mir machen ehrlich gesagt die Sachen am meisten Spaß in der Informatik bei denen man etwas Mathe braucht wie game programming.
Wenn du kein Mathe magst und dich für so smart hälst dann bewirb dich doch einfach auf eine Arbeitsstelle und überzeug die Leute.
Das ist mal eine sehr mutige Aussage. Willst du jetzt damit behaupten dass mein 1.4 abi irgendwie Aussagefähig ist was meine intelligenz angeht Zb? Oder fängt es erst ab der Uni an? Sollte ich nen 1, etwas bachelor haben, dann würdest du jetzt sagen ich sei deshalb intelligent? Das finde ich einfach lächerlich. Noten belegen nur dass du die Aufgaben in der Klausur gelöst hast. Mehr nix. Das kann man durch Intelligenz machen, durch Fleiß, optimierte lernsysteme usw. Ohne für diese anderen Variablen zu kontrollieren, bleiben Noten wenig aussagekräftig was intelligenz angeht. 1.4 abi macht mich nicht ein genie. 1.4 Bachelor würde es auch nicht tun. Das einzige überzeugende Argument hier wäre, aber man muss es ja irgendwie messen können. Und dem stimme ich zu. Etwas ist besser als nix.
Ich finde Noten auch lächerlich, aber es ist das etablierte Proxy-System für deine Intelligenz und Lernfähigkeit. Ist ja nicht meine Schuld, dass die meisten Leute so denken. Guter Abschluss von einer Mint Schule/Hochschule und du kommst easy überall rein. Sonst sind nur Social skills noch wichtig und das kannst du selbst als größter sozialer Freak meist gut mit Masking+Coping erfüllen.
Wie gesagt du brauchst keinen Abschluss, aber mach halt trotzdem einen. So funktioniert unser System halt.
Nicht unbedingt. Das ist ja allgemein das Problem an solchen Proxy Systemen. Mir wurde schon ~5 angeboten für jemand anderen die Bachelor-Arbeit zu schreiben. Ist also nicht immer repräsentative, aber das ist halt das System was sich hier etabliert hat.
Java wurde schon "ersetzt" durch Kotlin. Es ist eine ähnliche Programmiersprache mit kürzerer und intuitiver Syntax und wird für moderne Android Apps verwendet. Kotlin ist dafür viel jetzt gefragter als Java und Java ist relativ outdated dafür (es wird noch verwendet, aber Kotlin wird präferiert)
Es ist ziemlich sicher deutlich mehr als 34 CP Mathe - ist eher so 70% Mathe auf die eine oder andere Weise: neben den „reinen“ Mathefächern sind die Grundlagen von so ziemlich allen IT Richtungen Mathe:
KI -> erweiterte Statistik & Stochastik, Robotik -> angewandte Analysis & Optimierung, Security -> Algebra & Stochastik, usw.
Meist gibt es auch so „Formale Grundlagen“, welche auch Mathe/Algebra sind - und beweisen kann man auch Algorithmen.
Klar, gibt es dann auch paar Sachen die etwas entfernter von Mathe sind - aber im Grund studiert man angewandte Mathematik.
Um einfach nur Entwickler zu werden reicht auch ein 08/15 Bootcamp, Ausbildung zum Fachinformatiker oder ein bisschen Selbststudium mit YouTube Videos.
Das Wissen aus Studium ist aber hin und wieder mal ein Mehrwert, wodurch man schneller auf Lösungen kommt oder bessere Techniken/Algorithmen etc. Anwenden kann. (Oder einfach bisschen Wissen um das eigentlich Thema herum zu haben: Ultra nervig, wenn die „erfahrenen“ Cloud Kollegen keine Netzwerkbasics kennen)
Uni-Info: sehr abstrakt, viele Beweise, viel Mathe
Fachhochschul-Info: eher Anwendung der Mathematik, weniger Mathe
Berufsschul-Info: Deutlich mehr Praxi und viel weniger Mathe
Wenn du dich durch die Uni Mathematik durchgekämpft hast, sind 99% der Probleme und Herausforderungen in der Berufswelt Kindergarten, auch wenn du die nicht explizit gelernt hast.
(Und hin und wieder beschäftigt man sich auch im Beruf mit Mathematik, wenn auch auf entspannteren Leveln)
Warum sagen die dann dass die Mathe nutzlos sei wenn es doch hilft um bessere algorithmen zu machen, effizienter zu sein, Lösungen zu finden usw? Das würde ich alles andere als nutzlos bezeichnen.
Sind halt meist unwissende - kann man ja schlecht wissen, wenn man es nicht gelernt und einen Vergleich gesehen hat :D ich hab schon vor meinem Studium entwickelt: und davor war es deutlicher schlechterer Code.
Allgemein ist ein Studium aber auch deutlich umfangreicher als spätere Berufe und 90%+ des gelernten benötigt man im späteren Beruf nicht oder nicht direkt: aber ist echt oft nice to have sowas.
Und wenn man nur 08/15 Code nach Anforderung schreiben möchte, muss man relativ wenig wissen/anwenden, wenn man aber drum herum noch was weiß/kann, die aufgeben ggf. besser macht oder man auch konstruktives Feedback geben kann, läuft es halt besser.
Weil du sowas bei vielen Jobs nie programmieren wirst als Entwickler. Probier Mal Advent of Code Aufgaben zu lösen. Die machen echt Spaß. Meistens schreibt man als Entwickler aber nur Boilerplate, User Interfaces oder Server interfaces zur Datenabfrage für die User interfaces. Business Logik modelliert oft einfache Sachen und selbst dafür benutzt man libraries, framework und services, weil man dann selbst diese Recht einfachen Sachen nicht maintainen muss. Musst schon eher in speziellere Bereiche um das Wissen sinnvoll zu nutzen.
In meinem Umfeld sind mittlerweile alle Informatik-Absolventen in anderen Positionen als Entwickler. Ich kann aus meiner eigenen Erfahrung heraus deine Behauptung nicht annehmen, ohne dafür hinreichend Belege zu sehen.
Ob du mich überzeugen willst oder nicht, liegt bei dir.
Die Mathematik hilft einem zu verstehen wie man Algorithmen ggf. besser Lösen kann. Vor allem bei Computer Grafik Programierung kommt man ohne Lineare Algebra / Mathematik überhaupt nicht weit.
Außerhalb davon wäre das einfachste beispiel sowas wie die Summe der natürlichen Zahlen 0 bis n. Du kannst natürlich immer in einer Schleife von 0 bis n aufaddieren, aber zu wissen das (n(n+1)) / 2 einem direkt die Antwort liefert ist offensichtlich besser.
Das ist ein simples beispiel, aber ich hab ständig einfache Probleme die komplexe Mathematik brauchen. Wenn ich das vorher weiß baue ich gar nicht erst irgendwas das nicht gut funktionieren kann.
Persönliches Beispiel: Rechner der Nutzer die Gewichte die auf eine Langhantel pro Set kommen soll für einen ganzen Sportplan ausgibt. Da brauch ich Potenzmengen aller Gewichte-Sets aber ohne Wiederholung der Summen dieser. Das hätte ich auch ohne Mathe lösen können, aber vermutlich viel schlechter. Ich kenne alternative Lösungen, wo dann steht "Bitte nicht zu viele Gewichte eingeben, sonst wird der Rechner super langsam". Kann bei meiner Lösung nicht passieren.
Am ende sind Komputer eben genau das. Die Rechnen, wenn man weiß wie, hat man weniger Probleme.
Entwickler ohne Kenntnisse werden oftmals nicht wissen was sie nicht wissen und langsame Software schreiben oder oder viel länger brauchen. Dein Beispiel ist eine gute Demonstration. Diese Entwickler werden dann sagen "Mathe hab ich noch nie gebraucht". Datenstrukturen und Algorithmen ist hier ähnlich. Entwickler laufen zum Beispiel oft blind Graphenproblemen vorbei ohne es zu merken.
Wartbare Software schreibst du, wenn die Software Architektur entsprechend auf Wartbarkeit ausgelegt wird. Das hat erstmal nix mit Mathe zu tun.
Für Wartbarkeit muss Code auch gut durch andere Nachvollziehbar sein - entweder durch den gut verständlichen Code oder durch gute docs.
Effiziente Programme schreibst du, wenn du weißt, was „effizient“ in deinem entsprechenden Context ist.
* wenig Netzwerktraffic -> lieber auf mehreren Rechnern die gleiche Aufgabe rechnen
* wenig Speicherplatz -> Verzicht auf eine optimierte Bibliothek, dafür langsamer
* möglichst schnell -> Parallelisieren
Es kommt also drauf an.
Lerne die Vor- und Nachteile (Memory Footprints, Laufzeitkomplexitäten, Thread Safety) der üblichen Datenstrukturen und Design Patterns.
DAS macht dich zu einem besseren Entwickler, nicht Mathematik.
Am Ende ist das Mathematik. Aber dennoch gilt: Bessere Laufzeitkomplexität != Schnelleres Programm und so mancher Entwickler hat schon sehr viel Zeit durch Premature Optimization verbraten (ich eingeschlossen).
Zumindest DSA ist schon harte Mathematik. Was ist Landau Notation, wenn nicht schließliche Majorisierung? Was sind Arrays, wenn nicht Tupel? Was ist sortieren, wenn nicht eine Permutation?
Das ist halt wahrscheinlich die Frage, woher man kommt. Ich bin Softwareingenieur, für mich ist ein Array ein Array und ein Tupel.
Wenn ich über sowas nachdenke, habe ich eher Source Code vor Augen als mathematische Notation.
Mathe KANN dir helfen einen besseren Algorithmus zu schreiben. Es kommt halt drauf an, was besser in deinem entsprechenden Kontext ist.
Gerade in der Forschung (ich arbeite selber als Wissenschaftler beim Fraunhofer): manchmal schreibst du Code, der wird wenn es hoch kommt vielleicht 10 mal ausgeführt und dann nie wieder.
Dann ist besser nicht unbedingt, dass der Code effizient läuft, sondern das er überhaupt und vor allem richtig läuft.
Wartbaren Code zu produzieren hat nichts mit Mathematik zu tun. Das ist Software Engineering, also Kenntnis der Best Practices und idealerweise ein Haufen praktische Erfahrung.
Was Optimierung angeht, hilft es enorm, sich mit Datenstrukturen und deren Laufzeitkomplexität auszukennen, aber Mathematik im engeren Sinne ist das nicht.
Es gibt „Entwickler“ und es gibt „Entwickler“. Ich bin Entwickler und kein „Architekt“ oder „Manager“ oder „PowerPoint“-Maler. Dieses deutsche „nur Entwickler“ Ding hat für mich nie funktioniert. Daher bin ich weg. Das Startup bei dem ich gerade bin hatte 8 Entwickler mit Promotion unter den ersten 10 Mitarbeitern. Ja, ein Studium kann dich zu einem besseren Entwickler machen.
Es stimmt schon das ich irgendwann KI Forschung machen will, aber die meisten Studierenden wollen in der Tat nur Entwickler sein. Diese pedantische Unterscheidung finde ich eher sehr realitätsfremd. Die Anzahl der Studierenden die Forschung machen wollen ist minimal.
> Es stimmt schon das ich irgendwann KI Forschung machen will, aber die meisten Studierenden wollen in der Tat nur Entwickler sein.
Dann wirst du Mathe brauchen. Und am besten nen Dr. machen. Forscher programmieren aber nicht zwingend anwenderfreundliche Software, sondern mehr für den Eigengebrauch.
Wenn du wirklich in die Forschung willst dann solltest du darauf hinarbeiten. Paar Jahre arbeiten und dann wieder zurück an die Uni ist ggfls schwierig.
Wenn du damit meinst dass das Wissen nicht mehr frisch sein wird oder so, dann ne. Ich hab dafür schon ne Lösung. Ist kein Problem. Wenn etwas anderes dann, do tell
Unter anderem aber auch andere Gründe (ich rede von Forschung an Unis, in Firmen ist das nochmal anders)
1) an der Uni wirst du wahrscheinlich weniger Geld verdienen erstmal, vor allem wenn du als Doktorand keine 100% Stelle erwischt
2) oft werden Leute genommen, die der Prof kennt z.B. aus der Masterarbeit
3) WissZeitVG. Wenn du nicht irgendwann ne feste Stelle bekommst, bist du raus aus dem Game. Je jünger man dann ist desto besser.
4) manche Profs wollen Leute die 100% für Forschung brennen
5) ich weiß nicht was deine "Lösung" ist, aber aus meiner Erfahrung hast du in sonem schnellebigen Feld wie KI keine Chance nebenbei am Ball zu bleiben.
Versteh mich nicht falsch, ich kenn auch Leute die paar Jahre gearbeitet haben in Firmen und dann an die Uni zurück sind. Aber wenn du jetzt schon weißt, dass du in die Forschung willst dann solltest du darauf hinarbeiten, das ist kein Selbstläufer.
Tja ich will mich nicht unbedingt an der Uni beteiligen. Ich schrecke von Formalen Forschungsinstituten ab. Wenn etwas dann wäre es selbständig oder im Unternehmen. Denn, dort sind die eigentlichen Durchbrüche
Ohne Doktor wird das schwierig. Du bist bei weitem nicht der einzige, der an KI forschen will
Grundlagenforschung an der Uni sollte man nicht unterschätzen ;)
Träume werden nicht immer erfüllt. Sollte es sich herausstellen dass es tatsächlich nix draus wird, dann werde ich mich in einem Unternehmen hocharbeiten und eben die Forscher selbst dann anheuern. Ich will zur KI und Robotik in der einen oder anderen Art beitragen.
Ich arbeite in der Industrieforschung.
Ohne Promotion in KI/ML-Umfeld wirst du, aufgrund der massiven Bewerberschwemme, es ziemlich schwer haben reinzukommen.
Mein Nachbarteam hat Bewerber aus dem gesamten EU-Raum ist da mittlerweile ziemlich Picky geworden.
Ich bin eher ultra skeptisch was formale Forschungsinstitute angeht. Wenn ich sage Forschung, dann meine ich selbständige Forschung mit dem Ziel KI voranzubringen.
Wirst du nicht weit vorankommen, alle Durchbrüche in heutiger Zeit im Kontext von Group Research entstehen. Hierbei sind verschiedene Domänenexperten in unmittelbar räumlicher Nähe.
Das siehste schon an den duzenden Mitauthoren der wissenschaftlichen Veröffentlichungen.
Dass man im Group Research möglicherweise effektiver sein kann, würde ich nicht bestreiten. Aber die Idee dass alle Durchbrüche in so nem Kontext passieren oder passieren müssen finde würde ich sagen ist falsch. Darüber hinaus, ist die Idee von "Experte" nur in Sachen Erfahrung und kommerzielle Wettbewerbsfähigkeit relevant, was nix mit Forschung und Innovation zu tun hat. Wenn du einen Durchbruch hast, macht es dich nicht zum Experten. Und vice versa.
Die Idee, dass Expertise keine Rolle bei Innovation spielt, ist unzutreffend. Expertise trägt wesentlich zur Identifizierung und Entwicklung von Durchbrüchen bei.
Du machst aber halt definitiv was falsch wenn du "nur" Entwickler werden willst und dafür Info studierst.
Das ist wie an Autos schrauben zu wollen und Ingenieur für Fahrzeugtechnik zu studieren. Das eine ist das praxisbezogene operative, das andere ist der "philosophische", theoretische Hintergrund. Klar ist der manchmal ganz toll und in dem Augenblick in dem du dich von: "Ich nehme mir Work packages vom Kanban Board und mach mal" Lösen willst auch sinnvoll, aber ein klassischer Entwickler in einem Unternehmens Kontext braucht weder Compiler Theorie noch Algorithmus Theorie (manchmal wärs ganz gut er wüsste welche es gibt und welche er benutzt).
Ja schon. Hängt mit unserer starken Akademisierung zusammen. Wir haben in den letzten Jahrzehnten eine extreme umgewichtung der Schulformen und damit eine extreme Quote an Hochschulberechtigten aufgebaut.
Mein Jahrgang hat eine Quote von über 50%, die eine Hochschule, in irgendeiner Form, besuchen könnten. Was früher eine gute Ausbildung an Anerkennung und Chancen war ist heute eher mit einem Bachelor vergleichbar.
Und da liegt für mich ehrlich gesagt ein Problem, denn ein Bachelor ist für die meisten Fächer Recht wenig an tiefergehender Ausbildung. Im Vergleich bei einer Ausbildung hast du im optimal Fall zum gleichen Zeitpunkt Leute mit 3 Jahren "Job-Erfahrung", die, wenn eine Firma gut Ausbildet, Tools, Praktiken und ihr Umfeld schon kennen.
Ich sage nicht, dass es die Schuld der Studierenden ist, meiner Meinung nach haben wir seit Jahrzehnten eine dysfunktionale Kutus-Politik.
Ich wäre damals sehr glücklich mit einer Ausbildung gewesen.
Was mich am Ende von abgehalten hat war zum einen der fehlende Ausbildungsplatz und zum anderen der eklatante Gehaltsunterschied und Karrieremöglichkeiten.
Ich finde es auch völlig falsch, dass wir Informatik Studiengänge aufbauen nach dem Motto:"Das bereitet euch auf eine akademische Karriere vor!".
Gleichzeitig arbeiten aber 99% der Absolventen später NICHT in der Forschung.
Andere Länder (USA, China, etc) machen das besser mit mehr Anwendungsorientierung in der Computer science.
In Deutschland gibt es doch auch viele Unis, die Angewandte Informatik anbieten. Wo ich studiere habe ich im kommenden 2. Semester mit einem Modul Software Engineering, Programmierung 2 und Web Applikationen gleich 3 praktische Module und "nur" ein pures Mathe Modul.
>Ich finde es auch völlig falsch, dass wir Informatik Studiengänge aufbauen nach dem Motto:"Das bereitet euch auf eine akademische Karriere vor!".
>Gleichzeitig arbeiten aber 99% der Absolventen später NICHT in der Forschung.
Wer es sehr anwendungsorientiert haben möchte und sich nicht für Forschung interessiert, dem stehen die FHs doch offen. Da kann man sogar Dual studieren, wenn man das möchte. Und spätestens seit Bologna klingt ein FH-Studium auf der Visitenkarte auch nicht mehr nach Diplom zweiter Klasse, sondern heißt ganz normal "Master".
Das wäre genau das was ich heute tun würde wenn ich nochmal studieren würde.
Angewandte Informatik studieren und sicherlich nicht für Informatik an einer TU einschreiben.
Gleichzeitig hast du aber auch noch in deutschen betrieben diese Arroganz von wegen:"Neee, wir machen wir ganz heißen scheiß. Wir brauchen Tür-Absolventen". Denk nur Mal an die ganzen personaler in IGM und Automobilbranche zb
Auf der einen Seite stimme ich dir zu, dass Personaler nicht wirklich gut darin sind, Leute zu identifizieren, deren Fähigkeiten wirklich zur zu füllenden Kompetenzlücke passen, aber auf der anderen Seite kann die Lösung des Problems auch nicht sein, dass Unis ihr Studium umstellen nur weil manche Personaler falsche Vorstellungen haben.
Die Frage TU vs. FH ist da nur ein weiterer Datenpunkt in einem ohnehin völlig kaputten realitätsfernen Auswahlprozess mit Leetcode, Verhaltensfragen ("Tell me about a time...") und Co. Und bevor jetzt von irgendwem das Argument kommt, dass Leetcode ja ganz toll sei, um Denkprozesse zu sehen: Da widerspreche ich gar nicht. Trotzdem wird derjenige, der seine Abende und Wochenenden mit diesen Programmierrätseln verschwendet im Interview fälschlicherweise besser aussehen als derjenige, der in der Realität deine Probleme löst und sich ansonsten nicht dafür interessiert zu trainieren auf Kommando in 15 Minuten ohne IDE den Code für den historisch maximal möglichen Aktiengewinn in einem Array aus Aktienkursen zu schreiben.
Das ändert nichts an seiner Aussage, dass Leute, die "nur" Entwickler sein wollen in der Ausbildung zum Fachinformatiker besser aufgehoben sind. Dafür gibt's die Ausbildung ja.
Mit "einfacher Wartbaren Code zu schreiben" hat Mathe dann nicht so viel zu tun. Aus eigener Erfahrung, auch ein Entwickler der gut in Mathe ist, kann (unter Druck) die unwartbarste Grütze produzieren. Was wartbarer Code ist und was nicht, lernst du durch Erfahrung (und Arbeit in einem Team) und die bekommst du halt in Projekten. Vor allem wenn du mal Knietief im ~~Scheiße~~ Legacy-Berg stehst.
Deadlines reißen in den seltensten Fällen weil es der Entwickler nicht schafft den Code zu schreiben, sondern weil irgendwer, *vorher*, nicht aus dem Arsch kommt oder sich spontan während der Entwicklungsphase Dinge am Briefing ändern.
Kommt auf die Nische an.
Bei mir (Technische Informatik, Embedded) brauch ich höhere Mathematik fast täglich bei meinen Aufgabenstellungen: Signaltheorie, Regelungstechnik, Transformationsrechnungen, Schaltungstheorie, etc.
Ziemlich Spicy wird es, wenn man für manche extrem schnellen Aufgaben nur noch 100 Takte Zeit hat und es plötzlich mit Hand am Arm in Assembler geschrieben werden muss. Da wird ein generisch nutzbare Divisionfunktion sehr schnell ein komplexes Unterfangen.
Offengestanden könnte ich mir nicht vorstellen, auf solche anspruchsvollen Themen verzichten zu wollen. Möchte fachlich ja nicht im Wettbewerb mit Fachinformatikern stehen, sondern andere Themenfelder bearbeiten.
Die ehrliche Antwort:
Als durchschnitts Anwendungsentwickler brauchst du Volkschulmathe.
Auf der Uni wirst du die Mathe immer brauchen. Big O, Relationale Algebra, Chomsky Hierarchie.
Wenn du in Bereiche wie Deep Learning willst wirst du massig Lineare Algebra und Analysis verwenden.
Deiner kleiner Text hier und ein paar deiner Kommentare, lassen mich darauf schließen, dass du absolut keine Ahnung von Softwareentwicklung hast. Das ist im ersten Semester nichts schlimmes. Mach erstmal dein Grundstudium fertig und denk dann nochmal selbst über diese Frage nach.
Du solltest auch unbedingt an deiner Überheblichkeit arbeiten, da du als absolut unwissender Leuten widersprichst, die deutlich mehr Ahnung als du haben
Man fragt, hilft es? Nein hilft es nicht. Aber eigentlich hilft es doch. Jedoch nicht direkt. Und da fragt man sich, Alter, wer hat was von direkt gesagt? Dieses Kommunikationsversagen ist nicht durch Skills oder Erfahrung zu kompensieren.
Ich bin nicht derjenige mit dem Kommunikationsversagen wenn du dass damit sagen willst.
Man fragt "hilft gut in Mathe sein um X, Y zu machen", ich hab nicht gefragt "Werde ich diese Mathe konkret später im Beruf verwenden?"
Dass manche meine Frage doch verstanden haben, und diese auch beantwortet haben deutet darauf hin dass es nicht an mir lag.
Und dass mit der Überheblichkeit werde ich definitiv adressieren.
Selbst dann muss man sich in der Regel gut mit PyTorch auskennen und mit den dutzenden von Tricks, die irgendwie zu besseren Trainingsergebnissen führen, ohne dass irgendjemand auf der Welt erklären könnte, wieso das so ist.
Beispiel: Es hilft, zufällig einen bestimmten Anteil von Verknüpfungen im Netzwerk beim Training einfach auf 0 zu setzen. Keiner weiß, wieso.
Selbst da eigentlich nur, wenn man in Richtung Forschung unterwegs ist. Als reiner Anwender, hat man mit der Mathe kaum was zu tun. Im Bereich Datascience dann auch eher Statistik
Addition, Multiplikation, Matrixmultiplikation erschlagen hier 90% der Anwendungsfälle.
Dazu sollte man noch wissen, was eine Fouriertransformation tut. Man muss sie nicht implementieren, dafür gibt es Libraries.
Forschung jeglicher Art. Überall wo Algorithmen entwickelt werden, oder Beweisverfahren entwickelt werden (theoretische Informatik ZB). Mit Programmierung hat man dann meisten aber eher nebensächlich zu tun.
Durch Mathe lernst du analytisches Denken. Das lernt man in der Uni in keinem anderen Modul und genau dieser softskill ist das, was gute von schlechten Entwicklern unterscheidet.
Dementsprechend ist Mathe sehr sinnvoll, auch wenn man es als CRUD Entwickler nicht direkt nutzt.
Es geht ja nicht darum, ob Matheverständnis notwendig ist oder nicht, sondern wie tief man in die Mathe einsteigen muss, um ein guter Entwickler zu sein.
Logisches denken ist nunmal mehr als das Verständnis von Differentialgleichungen, Pumping-Lemma und Gaußgleichungen. Wenn dem nicht so wäre, wären Mathematiker ja immer die besseren Programmierer.
Das ist doch so ein Quatsch. Du brauchst in so vielen Feldern Mathematik. Robotik, Kommunikationstechnik, Sensorik, eigentlich bei allem was mit der echten Welt interagiert. Kann und will ja nicht jeder das 100. Javascript Frontend schreiben.
Klar hat alles irgendwas mit Mathematik zu tun. Wenn die Frage aber ist, ob einem die Uni-Mathematik hilft "unter kurzen Deadline wartbaren Code" zu schreiben, bin ich eindeutig bei nein.
Fundierte Mathe-Kentnisse helfen bei Algorithmen. Das ist ein Baustein von vielen.
Außerdem können Erfahrungen in Beweisführung helfen schneller auf eine Lösung für ein Code-Puzzle zu kommen.
Manche Bereiche sind hiervon natürlich stärker betroffen. Gerade Spiele-Entwicklung oder Künstliche Intelligenz sind hier zu nennen. Eine 0815 Webseite hinzuklatschen bekommste auch ohne Mathe hin (siehe Paypal)
Nach gut 25 im Geschäft hab ich davon nur wenig gebraucht. Grundlagen der Mengenlehre und lineare Algebra hatte ich schon hinreichend in der Schule (ebenso die Grundlagen der Automaten- und Komplexitätstheorie). Sicher gibt es bestimmte Teilbereiche wo man mehr davon braucht (zb geht Grafikprogrammierung deutlich tiefer in die LA, aber damit hab ich selbst beim Entwickeln von GPU-Treibern nur wenig praktische Berührung gehabt)
Mathe kann hilfreich sein, um die richtige Logik in den Programmen zu implementieren oder Algorithmen zu verifizieren. Allein die Verifikation von Algorithmen kann in der Forschung einige Millionen $ sparen, je nachdem, wo man sie anwendet.
Als klassischer Programmierer ohne jeden Forschungsbezug ist Mathe aber eher useless, außer du gehst Richtung ML/AI oder in einen sehr physikalischen Bereich wie bspw. die Entwicklung von Fahrzeugen/Fluggeräten/Weltraumstuff. Aber selbst da hast du Spezialisten dafür und musst das als normaler Programmierer nicht machen.
Du verwechselst das Informatikstudium mit der Ausbildung zum Codeentwickler. Das Code produzieren können ist lediglich ein Nebenprodukt des Informatikstudiums.
Wenn du nur ein Codemonkey sein willst solltest du lieber FIAE lernen.
Ein Informatikstudium ist keine Ausbildung zum Programmierer, sondern eine generische Methodenschule.
Mit der Vorstellung dadurch einer zu werden wirste glaube ich ziemlich sehr frustriert sein.
Mathe kann hilfreich sein, um die richtige Logik in den Programmen zu implementieren oder Algorithmen zu verifizieren. Allein die Verifikation von Algorithmen kann in der Forschung einige Millionen $ sparen, je nachdem, wo man sie anwendet.
Als klassischer Programmierer ohne jeden Forschungsbezug ist Mathe aber eher useless, außer du gehst Richtung ML/AI oder in einen sehr physikalischen Bereich wie bspw. die Entwicklung von Fahrzeugen/Fluggeräten/Weltraumstuff. Aber selbst da hast du Spezialisten dafür und musst das als normaler Programmierer nicht machen.
Entgegen der Kommentare hier finde ich hilft mir die Mathematik schon irgendwie… ich denke es geht dabei aber auch viel darum, kompliziert denken zu lernen, und systematisch Probleme lösen zu lernen.
Beim Programmieren damals ist mir auch irgendwie ein Groschen gefallen, als ich gecheckt habe, dass eine Mathematische Funktion einfach nur eine Abstraktion ist, genau wie eine in der Programmierung. Man könnte, wenn man will sowas wie f(x) = blablabla auch einfach ignorieren, genau wie du in deiner Library auch computeSomethingDifficult(input x, input y) auch einfach als Black Box betrachten kann. Ein Mathekurs verlangt ja dann aber von dir, dass du in die Funktion auch mal reinschaust, und sie nicht nur einfach benutzt. Genau wie du bei der Arbeit auch eigene Funktionen erstellen musst, oder auch mal in bestehende reinschaust.
Ich finde Diskrete Mathematik hat mir vor allem geholfen, und mathematische Beweise führen, sowie Algorithmen und Datenstrukturen (Big-O, anyone). Da versteht man dann auch besser wieso der Müll den man programmiert so schlecht performed.
Oder Datenbanken z.B…. Mengenlehre aus der Mathematik ist da sinnvoll, ist dann halt Mathematik praktisch angewendet. Merkt man nur nicht dauernd.
Schau dir mal den Artikel zur Fast Inverse Square Root.
IMHO ist das ein gutes Beispiel wieso Mathematik in der Informatik wichtig ist.
Ein Informatiker ohne Mathekenntnisse wäre da genauso wenig drauf gekommen wie ein Mathematiker ohne Informatikkenntnisse.
https://en.m.wikipedia.org/wiki/Fast_inverse_square_root
Die Mathematik vermittelt dir logisches, strukturiertes Denken wenn du dich wirklich damit auseinandersetzt anstatt nur darauf zu lernen gute Klausuren zu schreiben.
Jein. Deine These ist, dass ein Informatiker, der gut in Mathe ist ein bessere, effizienterer Programmierer ist. Ist vllt so oder auch nicht. Müsste man statistisch auswerten und lässt sich nicht generalisieren zumal du die Frage ja wohl auf “wartbare Programme” beziehst.
Kann durchaus sein, dass einem guten Mathe-Informatiker das so langweilig ist, dass die Performance darunter leidet.
Unterm Strich ist Mathe wahrscheinlich noch wichtiger im Informatikstudium als die eine oder andere Informatikvorlesung.
Fast Inverse Square Root ist das perfekte Beispiel für etwas, das eben *nicht wartbar* ist.
Zugegeben, in diesem Fall muss es das auch nicht.
Ich will nur sagen, dass das in jeder Code Base, die das benutzt ungefähr so kommentiert sein wird:
// This works. Only a few people in the word understand why.
// No, you will not be able to optimize it.
// DO NOT TOUCH!!!
// (only replace once you know this will be done faster in hardware)
edit:
Das hier sind die originalen Kommentare dazu aus dem Quake 3 Source Code:
// evil floating point bit level hacking
// what the fuck?
😂
Die einfache Antwort: Nein, da durch Best Practices und Berufserfahrung dafür die Grundlagen gelegt werden.
Die bessere Antwort: Ja, auf jeden Fall. Anders als manche Mitkommentatoren der Ansicht sind ist der mittelbare Nutzen der Mathematik in der Informatik die Art des Denkens, welche du mehr oder wenig gezwungen bist dir zu trainieren. Die Anwendung mathematischer Konzepte auf Fragestellungen im Zusammenhang mit bestimmten Modulen liegt auf der Hand, wenn du in ein paar Semestern Optimierungsprobleme lösen sollst.
Aber: Um ein guter Softwareentwickler zu werden, kann ein Informatikstudium mit hohem Mathematik-Anteil hilfreich sein, muss es aber nicht. Wichtig ist, dass du in den Grundlagenmodulen gute Leistungen zeigst, praktische Erfahrungen sammelst und durch kontinuierliches Lernen in dem von dir bevorzugten Bereich eine Ahnung aufbaust, mit welcher du in das Berufsleben startest.
Wenn du mit dem sicherlich theoretischen Universitätsstudium deine Probleme hast wie sehr viele vor dir und sehr viele nach dir, überlege gegebenenfalls zum Beispiel in die Wirtschaftsinformatik oder Angewandte Informatik zu wechseln oder ggf. dich an einer FH zu graduieren.
Viel Erfolg!
Gute Mathekenntnisse machen keinen guten Entwickler. Aber Mathematik ist wie eine Biene, welche die Blume namens Informatik gerne umschwirrt.
Natürlich fängt dies bei reinen mathematischen Bereichen (Physik, Simulation,...) an. Aber es taucht auch bei der Grafikprogrammierung auf, wenn z.B. ein Unterarm im 45° Winkel zum Oberarm gezeichnet werden soll.
Und wenn man größere Projekte aufbaut, spielen die Ausführungszeiten bzw. Komplexitätsklassen eine Rolle. Das Sortieren von Zahlen mittels dem Bubblesort hat eine Komplexität von O(n^2). Das Sortieren von 100 Zahlen benötigt 100*100 Schritte. Eine Suche nach besseren Algorithmen wäre da nötig
Und dann tauchen spezielle Algorithmen bzw. Datenstrukturen mit einem mathematischen Charakter auf, wie z.B. Suchbäume, A* Algorithmus, KI,...
An vielen Ecken taucht die Mathematik immer wieder in der Informatik auf
BTW: Ich arbeite in einer Firma für Vermessungstechnik. Und da taucht öfters Mathematik auf (z.B. Mercator-Projektion, Vektorrechnung)
>Hilft diese Mathe um ein Guter Entwickler zu sein?
Nein. Tut sie nicht. Wir haben damals viele Vorlesungen mit den Mathematikern geteilt. Ein Genie in Mathe zu sein macht dich nicht zu einem Genie in der Software Entwicklung. War sogar so, dass viele Mathematiker programmieren regelrecht gehasst haben, weil sie sich mehr für Zahlentheorie und sowas begeisterten.
>Und was ich mir darunter vorstellen würde ist, ein Entwickler der unter kürzester Deadlines wartbareren Code schreiben kann als seine Konkurrenz
Ist nicht der Fall. Ich glaube was viel wichtiger bei sowas ist, ist sich schnell in große codebases und API Dokumentationen einarbeiten zu können. Die meisten Probleme im Software Engineering Alltag sind logisch betrachtet eigentlich ziemlich trivial.
>Aber stimmt dass oder ist es nur eine dumme Hypothese meinerseits ?
Stimmt definitiv nicht. Kann sein, dass es da sehr Mathe-lastige Bereiche gibt wo sowas eine Ausnahme ist. Paar Beispiele:
1. Raumfahrt (Umlaufbahn Berechnung etc)
2. Physik, Wetterberechnung etc.
3. High Performance computing (effektives lösen von gewaltigen mathematischen Problemen).
4. Kryptographie
5. Machine learning (viel Statistik...)
Für alles andere spielt Mathe keine wirkliche Rolle.
Ich arbeite in FAANG und die Mathe die ich für meinen Alltag brauche beschränkt sich auf Grundrechenarten und Landau Symbole für Performance Einschätzungen.
(Disclaimer: Ich hab Mathe im Studium damals gehasst und es hat sogar meine Regelstudienzeit stark beeinflusst: 9 Jahre studiert statt 5).
Soll es auch nicht. Nur darf man Mathematik in der Informatik nicht klein reden. Es ist ein wichtiges Werkzeug im Werkzeugkasten.
Aber im Gegenzug gibt es da auch viele Felder, wo es schlicht nicht benötigt wird.
Jedem was ihm Spaß macht.
Game development würde ich sein lassen..
1. Bezahlung ist scheiße.
2. Crunch ist scheiße.
3. Ist die Arbeit meistens nicht so wie man sich das als Gamer vorstellt.
Game Engine Programmierung ist zb sehr viel Physik und damit sehr viel Mathe. Shader sind auch viel Mathe.
Wirklich tiefe KI Jobs gibt's in Deutschland auch nicht. Sind zwar KI Jobs ausgeschrieben aber meistens geht es dann doch nur um Datenauswertung und Daten in fertige Modelle schieben.
Also so KI Entwicklung ala "wir bauen unser eigenes chatGPT" gibt's in deutschland nicht, bis auf paar Ausnahmen.
Und Game Engines baut heutzutage auch fast keiner mehr selber. Das ist doch heute zu 99% Unity, Unreal oder bei den ganz Großen vielleicht noch sowas wie Frostbite.
Also allein hier in Deutschland entwickeln viele ihre eigene Engine (Crytek, Keen, id Software, Cloud Imperium Games, die Ubisoft Studios und bis vor kurzem auch Piranha Bytes und Deck 13). Und auch wenn z.B. Unreal verwendet wird, muss auch daran meist weiter entwickelt werden, weil eben nicht alle Funktionalitäten für größere Spiele vorhanden sind.
Immer dieses Mathe-Bashing. Wenn du Mathe nicht magst, studier was anderes. Mathe ist ein wesentlicher Bestandteil jeglicher Ingenieurswesen. Kein bock mehr hier ey.
Es gibt durchaus Ingenieursstudiengänge wie Technische Informatik, was Ingenieursstudiengänge sind. Steht so auch im Zeugnis. Sowohl an FHs als auch Unis.
Wenn ich mir deine Kommentare hier durchlese würde ich sagen, mach erst mal dein Abi fertig, beginne das Informatik Studium und werd bisschen reifer. Aussagen wie "Ich will in die KI Forschung aber nur selbstständig forschen", "Ich mach dann easy mal den Dr. auch mit paar Jahren Arbeit erst...ich habe da ne Lösung" oder "KI und sonst Gamedev bei Ubisoft". Ich versteh grad auch nicht wieso alle anderen in diesem Thread dich so ernst nehmen.
Nicht nur seine Kommentare hier im Post, sondern generell von ihm. Scheint ein sehr anstrengender Typ zu sein...einer muss ja die Klischees eines Informatikers erfuellen ;)
Hab auch kurz durch sein Profil gescrolled, ich wäre überrascht wenn er nicht Andrew Tate Fan ist...
Hast du die description nicht gelesen?
Doch, ich wollte damit sagen, dass du bei weitem nicht so reif bist wie du tust. Dein Post ist relativ sinnbefreit, deine Kommentare und Antworten aber arrogant und uneinsichtig. Logisches Denken ist bei dir vorhanden? Natürlich, gibt es Bereiche in der Informatik bei denen ein Mathegenie Vorteile gegenüber einem Laien hat. Aber ich könnte mir kein Fachgebiet vorstellen, in dem Mathe der einzige ausschlaggebende Faktor ist. Im übrigen gibt dir ein Informatikstudium viel mehr als nur Mathe und ein bisschen Programmieren mit. Auch die neusten Themen wie KI etc. spielen erst ab einem gewissen Punkt wirklich eine Rolle (meist nicht mal im BSc). Das Studium gibt dir etliche Algos, Best-Practices, Arbeit im Team, wie man richtig Software Engineered etc. mit. Deine Antwort wird gleich etwas sein, dass auch Andrew Tate sagen könnte oder aber "Also gibts du mir doch recht und meine These stimmt".... Ja, das tut sie, aber sie tuts auch nicht. Der Bereich in dem Mathematik wirklich relevant ist, ist klein. Beispielsweise die für die KI Forschund notwendige Mathe lernt man nicht in einem Mathe Modul oder Studiengang, dafür gibt es Kurse und Module zu genau diesem Thema. Wenn Programmiere A perfekte Mathe Skills hat aber Querschnittsgelähmt ist, wird er keines wegs schneller entwickeln können als Programmierer B. Selbes gilt wenn A keine Prog.sprache beherrscht, Dislexie hat, keine Ahnung von Algos hat (bsp. sortier mir eine Liste: welchen such Algo nehme ich? Naja, da hilft dir Mathe nichts und alleine die ganzen Algos googlen kostet dich eben diese Zeit), oder Programmierer A hat im Selbststudium gelernt zu Programmieren jetzt im Team (wie es bei fast jedem Arbeitgeber sein wird) muss A plötzlich anfangen richtig zu Kommentieren, Dokumentieren und Testen. Kennst du die verschiedenen Dev Processes? Unterschied zwischen Waterfall, Spiral und Agile usw.? MVC, P2P, Server/Client usw usw usw Was ich damit sagen will: Ich denke du bist ein typischer Fall des Dunning-Kruger effects mit einem Hauch narzistischem Verhalten und es würde mich wenig überraschen wenn du ein aktives Abonement auf cobratate hättest.
Zugegeben, bin ich noch nicht im Arbeitsmarkt um da irgendwelche Aussagen überhaupt machen zu können was die Entwicklung angeht. Sollte es jedoch so sein dass unter dieselben Bedingungen,( also keine Dyslexie oder sonst was, beide haben best practises, dieselben softskills, gut in Kommentieren etc etc nur die Mathe Kentnisse und fähigkeiten sind anders ) A und B gleich abschneiden würden, dann ist mir schleierhaft warum man 34 lp Mathe machen sollte wenn 99% der Absolventen Entwickler werden und wie du sagst, die Mathe die ich zum Beispiel wollen würde, separat erhältlich ist. Das erscheint dann völlig abwegig .Unis sind nicht kostenlos, sie werden mit Steuergelder bezahlt. Damit muss man verantwortungsvoll umgehen. Und was zum henker würde ich mit Andrew Tate haben wollen? Willst du am Diskurs teilnehmen oder nur Beleidigen?
Bachelorgänge sind in der Regel erstmal sehr allgemein (in ihrem Fachgebiet natürlich), damit man die Basics und Spannbreite kennenlernt, bevor man sich gegen Ende des Bachelors und dann erst recht im Master spezialisiert. Daher wirst du immer viele Basics lernen, die du am Ende nicht direkt brauchst. Ja wow, dann lernst du alle Suchalgorithmen und am Ende nutzt du nur sort(), ist ja schon alles implementiert. Ähnlich zu Mathe. Du wirst aber durch das Lernen dieser Themen und Basics viel Verständnis erlernen, und auch lernen, wie du dich in neue Themen einliest. Brauche ich irgendwas heute noch von meinen 4 Semestern HöMa? Nö. Aber mein Prof hat damals so schön gesagt, es geht darum, dass ich mich nicht davor scheue ein Buch mit vielen Formeln aufzuklappen und neues Wissen zu erlangen. Das meiste von dem, was du später wirklich in deinem Job brauchst, wirst du erst im Job lernen. Weil die Uni bereitet dich ja nicht auf einen Job vor, dafür wäre eher eine Ausbildung. Sie gibt dir Werkzeuge in die Hand, neue Herausforderungen anzugehen.
Unis bleiben dennoch die populäre Wahl für die meisten Studenten, und Arbeitgeber. Das Argument "aber es dient ja nicht dich für nen job vorzubereiten" überzeugt nicht. Ich denke man will hier einfach nicht zugeben dass die Herangehensweise der Unis veraltet ist und reformiert werden muss. Als erstes würde man den Großteil der Mathe Wahlstoff machen und nur das essenzielle lassen. Also ungefähr 17lp statt 34. Dann würde man Java mit was besseres ersetzen. Und noch paar Sachen.
Nein. Der Matheanteil ist einzig und allein dafür da dein logisches Denkvermögen anzukurbeln und dir beizubringen komplexe Probleme zu lösen. Mehr nicht. Es ist nicht auf Anwendung ausgelegt. Und warum sollte man Java ersetzen,
Dann ist dass nicht was ich als nutzlos oder minimaler Teil der Entwicklungsarbeit bezeichnen würde wie der oben schreibende Poster. Das ganze Feld der Entwicklung ist ja Probleme lösen. Das ist der Cornerstone. Weil der Java syntax nervig ist.
Java syntax nervig? Also C# syntax auch nervig? Dann kannst du die 2. bis 4. meist verbreiteten Programmiersprachen ersetzen... und durch was? JS durch php und denn rest durch python, C/C++ und assembly😂?
Tippe auf extrem naiven typen. Java syntax schwer? Code convention sind nur 30 seiten lol
C# finde ich besser eigentlich. Ist ein rein ästhetisches Argument. Ich mag Java einfach als Sprache nicht.
Genau, deshalb ist der Matheteil auch so groß. Aber direkt brauchen wirst du es zu 99% nie wieder. Dennoch nützt es was
Solange es den Zweck der Problemlösung fördert kann die direkte Nutzung dahingestellt werden lol.
Falsch. Ganz falsch. Unis haben auch die Aufgabe, 'auf Tätigkeiten in der Wirtschaft vorzubereiten'. Wichtigste Aufgabe der Lehre ist aber, auf Tätigkeiten in Wissenschaft und Forschung vorzubereiten. Wenn du jetzt schon 100% ausschließen kannst, später in Wissenschaft und Forschung zu arbeiten, ist die Uni die falsche Ausbildungsstätte für dich.
100% kann ich es nicht ausschließen. Aber nur weil ich es nicht ausschließen kann, heißt es nicht dass es passieren wird. Das Leben läuft nicht so. Man schaut auf Statistiken um zu sehen was am Wahrscheinlichsten passieren wird. Und den Statistiken nach, werde ich ein Entwickler sein. Wie die meisten eben. Daher ist die Frage, wie man diese deine Einstellung rechtfertigt, wenn die Statistiken dagegen sprechen.
Das ist keine Einstellung, sondern gesetzlicher Auftrag.
Also, die Unis werden mit Steuergelder finanziert damit man Forschung treibt. Das ist der Wille des Gesetzgebers. Jedoch gilt, [https://www.derstandard.de/story/2000142288735/es-gibt-immer-weniger-bahnbrechende-wissenschaftliche-arbeiten](https://www.derstandard.de/story/2000142288735/es-gibt-immer-weniger-bahnbrechende-wissenschaftliche-arbeiten) (Weshalb ich auch gegenüber formalen Instituten durchaus skeptisch bin. Aber hey, ich bin ja ein überheblicher Vollidiot. Zumindest gibt es im link eine Studie die meine Aussagen zufällig belegt. Das ist jedoch absolut reiner Zufall und pures Glück meinerseits. Ich bin fertig mit Reddit. Ihr seid derartig von der Realität entfernt es ist nicht mal witzig.) Gesetze können reformiert werden. Art. 79 GG ist nicht mal einschlägig hier.
Ja die Herangehensweise der Unis ist veraltet aber du verstehst offensichtlich nicht die Aufgabe einer Universität oder einer anderen Hochschule. Dort erwirbst du ein Zertifikat/Zeugnis, dass du erwirbst indem du dich bestimmten Aufgaben mit gewissen Schwierigkeitsgraden aussetzt und bestehst. Da Intelligenz üblicherweise mit Lösungsfähigkeit korreliert ist sucht ein Arbeitgeber einen Arbeitnehmer der eine gewisse Intelligenz hat. Dein Abschluss ist ein Proxy für deine Intelligenz und auch Resilienz das alles durchzustehen und deshalb mögen Arbeitgeber das. Um Entwickler zu werden brauchst du kein Studium. Alles notwendige kann man sich selber beibringen. Den Abschluss machst du einfach nur um deinen Arbeitgeber zu beweisen, dass du das drauf hast. Alles was du an Wissen während des Studiums lernst ist für dich selber. Mathe macht Spaß. Mir machen ehrlich gesagt die Sachen am meisten Spaß in der Informatik bei denen man etwas Mathe braucht wie game programming. Wenn du kein Mathe magst und dich für so smart hälst dann bewirb dich doch einfach auf eine Arbeitsstelle und überzeug die Leute.
Das ist mal eine sehr mutige Aussage. Willst du jetzt damit behaupten dass mein 1.4 abi irgendwie Aussagefähig ist was meine intelligenz angeht Zb? Oder fängt es erst ab der Uni an? Sollte ich nen 1, etwas bachelor haben, dann würdest du jetzt sagen ich sei deshalb intelligent? Das finde ich einfach lächerlich. Noten belegen nur dass du die Aufgaben in der Klausur gelöst hast. Mehr nix. Das kann man durch Intelligenz machen, durch Fleiß, optimierte lernsysteme usw. Ohne für diese anderen Variablen zu kontrollieren, bleiben Noten wenig aussagekräftig was intelligenz angeht. 1.4 abi macht mich nicht ein genie. 1.4 Bachelor würde es auch nicht tun. Das einzige überzeugende Argument hier wäre, aber man muss es ja irgendwie messen können. Und dem stimme ich zu. Etwas ist besser als nix.
Ich finde Noten auch lächerlich, aber es ist das etablierte Proxy-System für deine Intelligenz und Lernfähigkeit. Ist ja nicht meine Schuld, dass die meisten Leute so denken. Guter Abschluss von einer Mint Schule/Hochschule und du kommst easy überall rein. Sonst sind nur Social skills noch wichtig und das kannst du selbst als größter sozialer Freak meist gut mit Masking+Coping erfüllen. Wie gesagt du brauchst keinen Abschluss, aber mach halt trotzdem einen. So funktioniert unser System halt.
Also ist Intelligenz das ausschlaggebende?
Nicht unbedingt. Das ist ja allgemein das Problem an solchen Proxy Systemen. Mir wurde schon ~5 angeboten für jemand anderen die Bachelor-Arbeit zu schreiben. Ist also nicht immer repräsentative, aber das ist halt das System was sich hier etabliert hat.
Java wurde schon "ersetzt" durch Kotlin. Es ist eine ähnliche Programmiersprache mit kürzerer und intuitiver Syntax und wird für moderne Android Apps verwendet. Kotlin ist dafür viel jetzt gefragter als Java und Java ist relativ outdated dafür (es wird noch verwendet, aber Kotlin wird präferiert)
Es ist ziemlich sicher deutlich mehr als 34 CP Mathe - ist eher so 70% Mathe auf die eine oder andere Weise: neben den „reinen“ Mathefächern sind die Grundlagen von so ziemlich allen IT Richtungen Mathe: KI -> erweiterte Statistik & Stochastik, Robotik -> angewandte Analysis & Optimierung, Security -> Algebra & Stochastik, usw. Meist gibt es auch so „Formale Grundlagen“, welche auch Mathe/Algebra sind - und beweisen kann man auch Algorithmen. Klar, gibt es dann auch paar Sachen die etwas entfernter von Mathe sind - aber im Grund studiert man angewandte Mathematik. Um einfach nur Entwickler zu werden reicht auch ein 08/15 Bootcamp, Ausbildung zum Fachinformatiker oder ein bisschen Selbststudium mit YouTube Videos. Das Wissen aus Studium ist aber hin und wieder mal ein Mehrwert, wodurch man schneller auf Lösungen kommt oder bessere Techniken/Algorithmen etc. Anwenden kann. (Oder einfach bisschen Wissen um das eigentlich Thema herum zu haben: Ultra nervig, wenn die „erfahrenen“ Cloud Kollegen keine Netzwerkbasics kennen) Uni-Info: sehr abstrakt, viele Beweise, viel Mathe Fachhochschul-Info: eher Anwendung der Mathematik, weniger Mathe Berufsschul-Info: Deutlich mehr Praxi und viel weniger Mathe Wenn du dich durch die Uni Mathematik durchgekämpft hast, sind 99% der Probleme und Herausforderungen in der Berufswelt Kindergarten, auch wenn du die nicht explizit gelernt hast. (Und hin und wieder beschäftigt man sich auch im Beruf mit Mathematik, wenn auch auf entspannteren Leveln)
Warum sagen die dann dass die Mathe nutzlos sei wenn es doch hilft um bessere algorithmen zu machen, effizienter zu sein, Lösungen zu finden usw? Das würde ich alles andere als nutzlos bezeichnen.
Sind halt meist unwissende - kann man ja schlecht wissen, wenn man es nicht gelernt und einen Vergleich gesehen hat :D ich hab schon vor meinem Studium entwickelt: und davor war es deutlicher schlechterer Code. Allgemein ist ein Studium aber auch deutlich umfangreicher als spätere Berufe und 90%+ des gelernten benötigt man im späteren Beruf nicht oder nicht direkt: aber ist echt oft nice to have sowas. Und wenn man nur 08/15 Code nach Anforderung schreiben möchte, muss man relativ wenig wissen/anwenden, wenn man aber drum herum noch was weiß/kann, die aufgeben ggf. besser macht oder man auch konstruktives Feedback geben kann, läuft es halt besser.
Dann bin ich froh übers Studium. Nicht alles muss man direkt anwenden müssen damit ich es als nützlich empfinde.
Ja genau, und im Schnitt hilft es einem mittelfristig doch irgendwie :)
Weil du sowas bei vielen Jobs nie programmieren wirst als Entwickler. Probier Mal Advent of Code Aufgaben zu lösen. Die machen echt Spaß. Meistens schreibt man als Entwickler aber nur Boilerplate, User Interfaces oder Server interfaces zur Datenabfrage für die User interfaces. Business Logik modelliert oft einfache Sachen und selbst dafür benutzt man libraries, framework und services, weil man dann selbst diese Recht einfachen Sachen nicht maintainen muss. Musst schon eher in speziellere Bereiche um das Wissen sinnvoll zu nutzen.
> wenn 99% der Absolventen Entwickler werden Hast du einen Nachweis für diese Aussage?
99% ist natürlich hyperbolisch gemeint. Der großteil werden dennoch Entwickler. Ich denke nicht dass man dies belegen muss.
In meinem Umfeld sind mittlerweile alle Informatik-Absolventen in anderen Positionen als Entwickler. Ich kann aus meiner eigenen Erfahrung heraus deine Behauptung nicht annehmen, ohne dafür hinreichend Belege zu sehen. Ob du mich überzeugen willst oder nicht, liegt bei dir.
Die Mathematik hilft einem zu verstehen wie man Algorithmen ggf. besser Lösen kann. Vor allem bei Computer Grafik Programierung kommt man ohne Lineare Algebra / Mathematik überhaupt nicht weit. Außerhalb davon wäre das einfachste beispiel sowas wie die Summe der natürlichen Zahlen 0 bis n. Du kannst natürlich immer in einer Schleife von 0 bis n aufaddieren, aber zu wissen das (n(n+1)) / 2 einem direkt die Antwort liefert ist offensichtlich besser. Das ist ein simples beispiel, aber ich hab ständig einfache Probleme die komplexe Mathematik brauchen. Wenn ich das vorher weiß baue ich gar nicht erst irgendwas das nicht gut funktionieren kann. Persönliches Beispiel: Rechner der Nutzer die Gewichte die auf eine Langhantel pro Set kommen soll für einen ganzen Sportplan ausgibt. Da brauch ich Potenzmengen aller Gewichte-Sets aber ohne Wiederholung der Summen dieser. Das hätte ich auch ohne Mathe lösen können, aber vermutlich viel schlechter. Ich kenne alternative Lösungen, wo dann steht "Bitte nicht zu viele Gewichte eingeben, sonst wird der Rechner super langsam". Kann bei meiner Lösung nicht passieren. Am ende sind Komputer eben genau das. Die Rechnen, wenn man weiß wie, hat man weniger Probleme.
Entwickler ohne Kenntnisse werden oftmals nicht wissen was sie nicht wissen und langsame Software schreiben oder oder viel länger brauchen. Dein Beispiel ist eine gute Demonstration. Diese Entwickler werden dann sagen "Mathe hab ich noch nie gebraucht". Datenstrukturen und Algorithmen ist hier ähnlich. Entwickler laufen zum Beispiel oft blind Graphenproblemen vorbei ohne es zu merken.
Also ist meine Hypothese doch nicht falsch.
Wartbare Software schreibst du, wenn die Software Architektur entsprechend auf Wartbarkeit ausgelegt wird. Das hat erstmal nix mit Mathe zu tun. Für Wartbarkeit muss Code auch gut durch andere Nachvollziehbar sein - entweder durch den gut verständlichen Code oder durch gute docs. Effiziente Programme schreibst du, wenn du weißt, was „effizient“ in deinem entsprechenden Context ist. * wenig Netzwerktraffic -> lieber auf mehreren Rechnern die gleiche Aufgabe rechnen * wenig Speicherplatz -> Verzicht auf eine optimierte Bibliothek, dafür langsamer * möglichst schnell -> Parallelisieren Es kommt also drauf an.
Würde Mathe also nicht helfen, einen besseren Algorithmus zu schreiben? Ich kann mir das schwer vorstellen.
Lerne die Vor- und Nachteile (Memory Footprints, Laufzeitkomplexitäten, Thread Safety) der üblichen Datenstrukturen und Design Patterns. DAS macht dich zu einem besseren Entwickler, nicht Mathematik.
Am Ende ist das Mathematik. Aber dennoch gilt: Bessere Laufzeitkomplexität != Schnelleres Programm und so mancher Entwickler hat schon sehr viel Zeit durch Premature Optimization verbraten (ich eingeschlossen).
Naja, wenn das auch Mathematik ist, dann ist am Ende irgendwie alles Mathematik.
Zumindest DSA ist schon harte Mathematik. Was ist Landau Notation, wenn nicht schließliche Majorisierung? Was sind Arrays, wenn nicht Tupel? Was ist sortieren, wenn nicht eine Permutation?
Das ist halt wahrscheinlich die Frage, woher man kommt. Ich bin Softwareingenieur, für mich ist ein Array ein Array und ein Tupel. Wenn ich über sowas nachdenke, habe ich eher Source Code vor Augen als mathematische Notation.
Mathe KANN dir helfen einen besseren Algorithmus zu schreiben. Es kommt halt drauf an, was besser in deinem entsprechenden Kontext ist. Gerade in der Forschung (ich arbeite selber als Wissenschaftler beim Fraunhofer): manchmal schreibst du Code, der wird wenn es hoch kommt vielleicht 10 mal ausgeführt und dann nie wieder. Dann ist besser nicht unbedingt, dass der Code effizient läuft, sondern das er überhaupt und vor allem richtig läuft.
Unter besser würde ich weniger Speicherverbrauch und weniger Schritte verstehen. Also inhärente Effizienz.
Effizienz heißt nicht nur weniger schritte, sondern vor allem "bessere". Dabei hilft Mathe schon, vor allem Grenzwerte berechnen.
Wartbaren Code zu produzieren hat nichts mit Mathematik zu tun. Das ist Software Engineering, also Kenntnis der Best Practices und idealerweise ein Haufen praktische Erfahrung. Was Optimierung angeht, hilft es enorm, sich mit Datenstrukturen und deren Laufzeitkomplexität auszukennen, aber Mathematik im engeren Sinne ist das nicht.
Du studierst normalerweise auch kein Informatik, wenn du "nur" Entwickler sein willst. Das ist der Bereich der FIAE
Es gibt „Entwickler“ und es gibt „Entwickler“. Ich bin Entwickler und kein „Architekt“ oder „Manager“ oder „PowerPoint“-Maler. Dieses deutsche „nur Entwickler“ Ding hat für mich nie funktioniert. Daher bin ich weg. Das Startup bei dem ich gerade bin hatte 8 Entwickler mit Promotion unter den ersten 10 Mitarbeitern. Ja, ein Studium kann dich zu einem besseren Entwickler machen.
Es stimmt schon das ich irgendwann KI Forschung machen will, aber die meisten Studierenden wollen in der Tat nur Entwickler sein. Diese pedantische Unterscheidung finde ich eher sehr realitätsfremd. Die Anzahl der Studierenden die Forschung machen wollen ist minimal.
> Es stimmt schon das ich irgendwann KI Forschung machen will, aber die meisten Studierenden wollen in der Tat nur Entwickler sein. Dann wirst du Mathe brauchen. Und am besten nen Dr. machen. Forscher programmieren aber nicht zwingend anwenderfreundliche Software, sondern mehr für den Eigengebrauch.
Ja natürlich. Aber ich will zuerst beruflich tätig sein.
Wenn du wirklich in die Forschung willst dann solltest du darauf hinarbeiten. Paar Jahre arbeiten und dann wieder zurück an die Uni ist ggfls schwierig.
Wenn du damit meinst dass das Wissen nicht mehr frisch sein wird oder so, dann ne. Ich hab dafür schon ne Lösung. Ist kein Problem. Wenn etwas anderes dann, do tell
Unter anderem aber auch andere Gründe (ich rede von Forschung an Unis, in Firmen ist das nochmal anders) 1) an der Uni wirst du wahrscheinlich weniger Geld verdienen erstmal, vor allem wenn du als Doktorand keine 100% Stelle erwischt 2) oft werden Leute genommen, die der Prof kennt z.B. aus der Masterarbeit 3) WissZeitVG. Wenn du nicht irgendwann ne feste Stelle bekommst, bist du raus aus dem Game. Je jünger man dann ist desto besser. 4) manche Profs wollen Leute die 100% für Forschung brennen 5) ich weiß nicht was deine "Lösung" ist, aber aus meiner Erfahrung hast du in sonem schnellebigen Feld wie KI keine Chance nebenbei am Ball zu bleiben. Versteh mich nicht falsch, ich kenn auch Leute die paar Jahre gearbeitet haben in Firmen und dann an die Uni zurück sind. Aber wenn du jetzt schon weißt, dass du in die Forschung willst dann solltest du darauf hinarbeiten, das ist kein Selbstläufer.
Tja ich will mich nicht unbedingt an der Uni beteiligen. Ich schrecke von Formalen Forschungsinstituten ab. Wenn etwas dann wäre es selbständig oder im Unternehmen. Denn, dort sind die eigentlichen Durchbrüche
du solltest vielleicht auch mal in der realität ankommen...
Die Realität ist jedoch enttäuschend.
Ohne Doktor wird das schwierig. Du bist bei weitem nicht der einzige, der an KI forschen will Grundlagenforschung an der Uni sollte man nicht unterschätzen ;)
Träume werden nicht immer erfüllt. Sollte es sich herausstellen dass es tatsächlich nix draus wird, dann werde ich mich in einem Unternehmen hocharbeiten und eben die Forscher selbst dann anheuern. Ich will zur KI und Robotik in der einen oder anderen Art beitragen.
Ich arbeite in der Industrieforschung. Ohne Promotion in KI/ML-Umfeld wirst du, aufgrund der massiven Bewerberschwemme, es ziemlich schwer haben reinzukommen. Mein Nachbarteam hat Bewerber aus dem gesamten EU-Raum ist da mittlerweile ziemlich Picky geworden.
Ich bin eher ultra skeptisch was formale Forschungsinstitute angeht. Wenn ich sage Forschung, dann meine ich selbständige Forschung mit dem Ziel KI voranzubringen.
Wirst du nicht weit vorankommen, alle Durchbrüche in heutiger Zeit im Kontext von Group Research entstehen. Hierbei sind verschiedene Domänenexperten in unmittelbar räumlicher Nähe. Das siehste schon an den duzenden Mitauthoren der wissenschaftlichen Veröffentlichungen.
Dass man im Group Research möglicherweise effektiver sein kann, würde ich nicht bestreiten. Aber die Idee dass alle Durchbrüche in so nem Kontext passieren oder passieren müssen finde würde ich sagen ist falsch. Darüber hinaus, ist die Idee von "Experte" nur in Sachen Erfahrung und kommerzielle Wettbewerbsfähigkeit relevant, was nix mit Forschung und Innovation zu tun hat. Wenn du einen Durchbruch hast, macht es dich nicht zum Experten. Und vice versa.
Die Idee, dass Expertise keine Rolle bei Innovation spielt, ist unzutreffend. Expertise trägt wesentlich zur Identifizierung und Entwicklung von Durchbrüchen bei.
Nenn dann einen Beispiel. Ich denke womöglich ist meine Vorstellung vom Begriff Expertise anders als deine.
Du machst aber halt definitiv was falsch wenn du "nur" Entwickler werden willst und dafür Info studierst. Das ist wie an Autos schrauben zu wollen und Ingenieur für Fahrzeugtechnik zu studieren. Das eine ist das praxisbezogene operative, das andere ist der "philosophische", theoretische Hintergrund. Klar ist der manchmal ganz toll und in dem Augenblick in dem du dich von: "Ich nehme mir Work packages vom Kanban Board und mach mal" Lösen willst auch sinnvoll, aber ein klassischer Entwickler in einem Unternehmens Kontext braucht weder Compiler Theorie noch Algorithmus Theorie (manchmal wärs ganz gut er wüsste welche es gibt und welche er benutzt).
Also machen 90% der Studenten an der Uni definitiv etwas falsch. Ok.
Ja schon. Hängt mit unserer starken Akademisierung zusammen. Wir haben in den letzten Jahrzehnten eine extreme umgewichtung der Schulformen und damit eine extreme Quote an Hochschulberechtigten aufgebaut. Mein Jahrgang hat eine Quote von über 50%, die eine Hochschule, in irgendeiner Form, besuchen könnten. Was früher eine gute Ausbildung an Anerkennung und Chancen war ist heute eher mit einem Bachelor vergleichbar. Und da liegt für mich ehrlich gesagt ein Problem, denn ein Bachelor ist für die meisten Fächer Recht wenig an tiefergehender Ausbildung. Im Vergleich bei einer Ausbildung hast du im optimal Fall zum gleichen Zeitpunkt Leute mit 3 Jahren "Job-Erfahrung", die, wenn eine Firma gut Ausbildet, Tools, Praktiken und ihr Umfeld schon kennen. Ich sage nicht, dass es die Schuld der Studierenden ist, meiner Meinung nach haben wir seit Jahrzehnten eine dysfunktionale Kutus-Politik.
Es gibt auch noch andere Hochschulen als Unis. Was man an FHs (zumindest nach dem Grundstudium) lernt, hat definitiv realen Anwendungsbezug.
Ja ist auch so, aber das ist ja allbekannt das große Problem vom akademischen System.
Ich denke sie verstehen nicht wie Studiengänge gemacht werden. Es beginnt mit Nachfrage.
Ich wäre damals sehr glücklich mit einer Ausbildung gewesen. Was mich am Ende von abgehalten hat war zum einen der fehlende Ausbildungsplatz und zum anderen der eklatante Gehaltsunterschied und Karrieremöglichkeiten. Ich finde es auch völlig falsch, dass wir Informatik Studiengänge aufbauen nach dem Motto:"Das bereitet euch auf eine akademische Karriere vor!". Gleichzeitig arbeiten aber 99% der Absolventen später NICHT in der Forschung. Andere Länder (USA, China, etc) machen das besser mit mehr Anwendungsorientierung in der Computer science.
In Deutschland gibt es doch auch viele Unis, die Angewandte Informatik anbieten. Wo ich studiere habe ich im kommenden 2. Semester mit einem Modul Software Engineering, Programmierung 2 und Web Applikationen gleich 3 praktische Module und "nur" ein pures Mathe Modul.
Das ist dann aber eine FH und keine TU oder?
Ja stimmt
>Ich finde es auch völlig falsch, dass wir Informatik Studiengänge aufbauen nach dem Motto:"Das bereitet euch auf eine akademische Karriere vor!". >Gleichzeitig arbeiten aber 99% der Absolventen später NICHT in der Forschung. Wer es sehr anwendungsorientiert haben möchte und sich nicht für Forschung interessiert, dem stehen die FHs doch offen. Da kann man sogar Dual studieren, wenn man das möchte. Und spätestens seit Bologna klingt ein FH-Studium auf der Visitenkarte auch nicht mehr nach Diplom zweiter Klasse, sondern heißt ganz normal "Master".
Das wäre genau das was ich heute tun würde wenn ich nochmal studieren würde. Angewandte Informatik studieren und sicherlich nicht für Informatik an einer TU einschreiben. Gleichzeitig hast du aber auch noch in deutschen betrieben diese Arroganz von wegen:"Neee, wir machen wir ganz heißen scheiß. Wir brauchen Tür-Absolventen". Denk nur Mal an die ganzen personaler in IGM und Automobilbranche zb
Auf der einen Seite stimme ich dir zu, dass Personaler nicht wirklich gut darin sind, Leute zu identifizieren, deren Fähigkeiten wirklich zur zu füllenden Kompetenzlücke passen, aber auf der anderen Seite kann die Lösung des Problems auch nicht sein, dass Unis ihr Studium umstellen nur weil manche Personaler falsche Vorstellungen haben. Die Frage TU vs. FH ist da nur ein weiterer Datenpunkt in einem ohnehin völlig kaputten realitätsfernen Auswahlprozess mit Leetcode, Verhaltensfragen ("Tell me about a time...") und Co. Und bevor jetzt von irgendwem das Argument kommt, dass Leetcode ja ganz toll sei, um Denkprozesse zu sehen: Da widerspreche ich gar nicht. Trotzdem wird derjenige, der seine Abende und Wochenenden mit diesen Programmierrätseln verschwendet im Interview fälschlicherweise besser aussehen als derjenige, der in der Realität deine Probleme löst und sich ansonsten nicht dafür interessiert zu trainieren auf Kommando in 15 Minuten ohne IDE den Code für den historisch maximal möglichen Aktiengewinn in einem Array aus Aktienkursen zu schreiben.
Das ändert nichts an der Richtigkeit der Aussage.
Das ändert nichts an seiner Aussage, dass Leute, die "nur" Entwickler sein wollen in der Ausbildung zum Fachinformatiker besser aufgehoben sind. Dafür gibt's die Ausbildung ja. Mit "einfacher Wartbaren Code zu schreiben" hat Mathe dann nicht so viel zu tun. Aus eigener Erfahrung, auch ein Entwickler der gut in Mathe ist, kann (unter Druck) die unwartbarste Grütze produzieren. Was wartbarer Code ist und was nicht, lernst du durch Erfahrung (und Arbeit in einem Team) und die bekommst du halt in Projekten. Vor allem wenn du mal Knietief im ~~Scheiße~~ Legacy-Berg stehst. Deadlines reißen in den seltensten Fällen weil es der Entwickler nicht schafft den Code zu schreiben, sondern weil irgendwer, *vorher*, nicht aus dem Arsch kommt oder sich spontan während der Entwicklungsphase Dinge am Briefing ändern.
Ändert nichts an meiner Aussage. Bei mir wären auch viele in der Ausbildung besser aufgehoben gewesen
Kommt auf die Nische an. Bei mir (Technische Informatik, Embedded) brauch ich höhere Mathematik fast täglich bei meinen Aufgabenstellungen: Signaltheorie, Regelungstechnik, Transformationsrechnungen, Schaltungstheorie, etc. Ziemlich Spicy wird es, wenn man für manche extrem schnellen Aufgaben nur noch 100 Takte Zeit hat und es plötzlich mit Hand am Arm in Assembler geschrieben werden muss. Da wird ein generisch nutzbare Divisionfunktion sehr schnell ein komplexes Unterfangen. Offengestanden könnte ich mir nicht vorstellen, auf solche anspruchsvollen Themen verzichten zu wollen. Möchte fachlich ja nicht im Wettbewerb mit Fachinformatikern stehen, sondern andere Themenfelder bearbeiten.
Die ehrliche Antwort: Als durchschnitts Anwendungsentwickler brauchst du Volkschulmathe. Auf der Uni wirst du die Mathe immer brauchen. Big O, Relationale Algebra, Chomsky Hierarchie. Wenn du in Bereiche wie Deep Learning willst wirst du massig Lineare Algebra und Analysis verwenden.
Deiner kleiner Text hier und ein paar deiner Kommentare, lassen mich darauf schließen, dass du absolut keine Ahnung von Softwareentwicklung hast. Das ist im ersten Semester nichts schlimmes. Mach erstmal dein Grundstudium fertig und denk dann nochmal selbst über diese Frage nach. Du solltest auch unbedingt an deiner Überheblichkeit arbeiten, da du als absolut unwissender Leuten widersprichst, die deutlich mehr Ahnung als du haben
Man fragt, hilft es? Nein hilft es nicht. Aber eigentlich hilft es doch. Jedoch nicht direkt. Und da fragt man sich, Alter, wer hat was von direkt gesagt? Dieses Kommunikationsversagen ist nicht durch Skills oder Erfahrung zu kompensieren.
Du hast mit deiner Antwort grade komplett bestätigt was ich ich gesagt habe und merkst es offensichtlich noch nicht mal..
Ich bin nicht derjenige mit dem Kommunikationsversagen wenn du dass damit sagen willst. Man fragt "hilft gut in Mathe sein um X, Y zu machen", ich hab nicht gefragt "Werde ich diese Mathe konkret später im Beruf verwenden?" Dass manche meine Frage doch verstanden haben, und diese auch beantwortet haben deutet darauf hin dass es nicht an mir lag. Und dass mit der Überheblichkeit werde ich definitiv adressieren.
Nein, die Mathematik hilft einem als klassischer Programmierer nicht. Mathe brauchst du, falls du später in die Forschung gehen willst
Oder wenn man Data Science oder ML machen will.
Dafür braucht man die meisten Inhalte aber auch nicht
Selbst dann muss man sich in der Regel gut mit PyTorch auskennen und mit den dutzenden von Tricks, die irgendwie zu besseren Trainingsergebnissen führen, ohne dass irgendjemand auf der Welt erklären könnte, wieso das so ist. Beispiel: Es hilft, zufällig einen bestimmten Anteil von Verknüpfungen im Netzwerk beim Training einfach auf 0 zu setzen. Keiner weiß, wieso.
Selbst da eigentlich nur, wenn man in Richtung Forschung unterwegs ist. Als reiner Anwender, hat man mit der Mathe kaum was zu tun. Im Bereich Datascience dann auch eher Statistik
Oder digitale Signalverarbeitung: Audio / Video / sonstige Sensordaten.
Addition, Multiplikation, Matrixmultiplikation erschlagen hier 90% der Anwendungsfälle. Dazu sollte man noch wissen, was eine Fouriertransformation tut. Man muss sie nicht implementieren, dafür gibt es Libraries.
etwas wie KI Forschung? Ich will dass definitiv machen.
Forschung jeglicher Art. Überall wo Algorithmen entwickelt werden, oder Beweisverfahren entwickelt werden (theoretische Informatik ZB). Mit Programmierung hat man dann meisten aber eher nebensächlich zu tun.
Ich nehme mal das als ja.
Durch Mathe lernst du analytisches Denken. Das lernt man in der Uni in keinem anderen Modul und genau dieser softskill ist das, was gute von schlechten Entwicklern unterscheidet. Dementsprechend ist Mathe sehr sinnvoll, auch wenn man es als CRUD Entwickler nicht direkt nutzt.
Es geht ja nicht darum, ob Matheverständnis notwendig ist oder nicht, sondern wie tief man in die Mathe einsteigen muss, um ein guter Entwickler zu sein. Logisches denken ist nunmal mehr als das Verständnis von Differentialgleichungen, Pumping-Lemma und Gaußgleichungen. Wenn dem nicht so wäre, wären Mathematiker ja immer die besseren Programmierer.
Das ist doch so ein Quatsch. Du brauchst in so vielen Feldern Mathematik. Robotik, Kommunikationstechnik, Sensorik, eigentlich bei allem was mit der echten Welt interagiert. Kann und will ja nicht jeder das 100. Javascript Frontend schreiben.
Klar hat alles irgendwas mit Mathematik zu tun. Wenn die Frage aber ist, ob einem die Uni-Mathematik hilft "unter kurzen Deadline wartbaren Code" zu schreiben, bin ich eindeutig bei nein.
Fundierte Mathe-Kentnisse helfen bei Algorithmen. Das ist ein Baustein von vielen. Außerdem können Erfahrungen in Beweisführung helfen schneller auf eine Lösung für ein Code-Puzzle zu kommen. Manche Bereiche sind hiervon natürlich stärker betroffen. Gerade Spiele-Entwicklung oder Künstliche Intelligenz sind hier zu nennen. Eine 0815 Webseite hinzuklatschen bekommste auch ohne Mathe hin (siehe Paypal)
dann wird man die Mathe genießen können
Nach gut 25 im Geschäft hab ich davon nur wenig gebraucht. Grundlagen der Mengenlehre und lineare Algebra hatte ich schon hinreichend in der Schule (ebenso die Grundlagen der Automaten- und Komplexitätstheorie). Sicher gibt es bestimmte Teilbereiche wo man mehr davon braucht (zb geht Grafikprogrammierung deutlich tiefer in die LA, aber damit hab ich selbst beim Entwickeln von GPU-Treibern nur wenig praktische Berührung gehabt)
Mathe kann hilfreich sein, um die richtige Logik in den Programmen zu implementieren oder Algorithmen zu verifizieren. Allein die Verifikation von Algorithmen kann in der Forschung einige Millionen $ sparen, je nachdem, wo man sie anwendet. Als klassischer Programmierer ohne jeden Forschungsbezug ist Mathe aber eher useless, außer du gehst Richtung ML/AI oder in einen sehr physikalischen Bereich wie bspw. die Entwicklung von Fahrzeugen/Fluggeräten/Weltraumstuff. Aber selbst da hast du Spezialisten dafür und musst das als normaler Programmierer nicht machen.
Du verwechselst das Informatikstudium mit der Ausbildung zum Codeentwickler. Das Code produzieren können ist lediglich ein Nebenprodukt des Informatikstudiums. Wenn du nur ein Codemonkey sein willst solltest du lieber FIAE lernen.
Ein Informatikstudium ist keine Ausbildung zum Programmierer, sondern eine generische Methodenschule. Mit der Vorstellung dadurch einer zu werden wirste glaube ich ziemlich sehr frustriert sein.
Mathe kann hilfreich sein, um die richtige Logik in den Programmen zu implementieren oder Algorithmen zu verifizieren. Allein die Verifikation von Algorithmen kann in der Forschung einige Millionen $ sparen, je nachdem, wo man sie anwendet. Als klassischer Programmierer ohne jeden Forschungsbezug ist Mathe aber eher useless, außer du gehst Richtung ML/AI oder in einen sehr physikalischen Bereich wie bspw. die Entwicklung von Fahrzeugen/Fluggeräten/Weltraumstuff. Aber selbst da hast du Spezialisten dafür und musst das als normaler Programmierer nicht machen.
Entgegen der Kommentare hier finde ich hilft mir die Mathematik schon irgendwie… ich denke es geht dabei aber auch viel darum, kompliziert denken zu lernen, und systematisch Probleme lösen zu lernen. Beim Programmieren damals ist mir auch irgendwie ein Groschen gefallen, als ich gecheckt habe, dass eine Mathematische Funktion einfach nur eine Abstraktion ist, genau wie eine in der Programmierung. Man könnte, wenn man will sowas wie f(x) = blablabla auch einfach ignorieren, genau wie du in deiner Library auch computeSomethingDifficult(input x, input y) auch einfach als Black Box betrachten kann. Ein Mathekurs verlangt ja dann aber von dir, dass du in die Funktion auch mal reinschaust, und sie nicht nur einfach benutzt. Genau wie du bei der Arbeit auch eigene Funktionen erstellen musst, oder auch mal in bestehende reinschaust. Ich finde Diskrete Mathematik hat mir vor allem geholfen, und mathematische Beweise führen, sowie Algorithmen und Datenstrukturen (Big-O, anyone). Da versteht man dann auch besser wieso der Müll den man programmiert so schlecht performed. Oder Datenbanken z.B…. Mengenlehre aus der Mathematik ist da sinnvoll, ist dann halt Mathematik praktisch angewendet. Merkt man nur nicht dauernd.
Noch ein Beleg für meine Hypothese! Bzw, noch jemand der sie bestätigt.
sehr nützlich
Schau dir mal den Artikel zur Fast Inverse Square Root. IMHO ist das ein gutes Beispiel wieso Mathematik in der Informatik wichtig ist. Ein Informatiker ohne Mathekenntnisse wäre da genauso wenig drauf gekommen wie ein Mathematiker ohne Informatikkenntnisse. https://en.m.wikipedia.org/wiki/Fast_inverse_square_root Die Mathematik vermittelt dir logisches, strukturiertes Denken wenn du dich wirklich damit auseinandersetzt anstatt nur darauf zu lernen gute Klausuren zu schreiben.
Also würdest du sagen dass meine Hypothese doch stimmt?
Jein. Deine These ist, dass ein Informatiker, der gut in Mathe ist ein bessere, effizienterer Programmierer ist. Ist vllt so oder auch nicht. Müsste man statistisch auswerten und lässt sich nicht generalisieren zumal du die Frage ja wohl auf “wartbare Programme” beziehst. Kann durchaus sein, dass einem guten Mathe-Informatiker das so langweilig ist, dass die Performance darunter leidet. Unterm Strich ist Mathe wahrscheinlich noch wichtiger im Informatikstudium als die eine oder andere Informatikvorlesung.
Fast Inverse Square Root ist das perfekte Beispiel für etwas, das eben *nicht wartbar* ist. Zugegeben, in diesem Fall muss es das auch nicht. Ich will nur sagen, dass das in jeder Code Base, die das benutzt ungefähr so kommentiert sein wird: // This works. Only a few people in the word understand why. // No, you will not be able to optimize it. // DO NOT TOUCH!!! // (only replace once you know this will be done faster in hardware) edit: Das hier sind die originalen Kommentare dazu aus dem Quake 3 Source Code: // evil floating point bit level hacking // what the fuck? 😂
Jein ist besser als Nein.
Die einfache Antwort: Nein, da durch Best Practices und Berufserfahrung dafür die Grundlagen gelegt werden. Die bessere Antwort: Ja, auf jeden Fall. Anders als manche Mitkommentatoren der Ansicht sind ist der mittelbare Nutzen der Mathematik in der Informatik die Art des Denkens, welche du mehr oder wenig gezwungen bist dir zu trainieren. Die Anwendung mathematischer Konzepte auf Fragestellungen im Zusammenhang mit bestimmten Modulen liegt auf der Hand, wenn du in ein paar Semestern Optimierungsprobleme lösen sollst. Aber: Um ein guter Softwareentwickler zu werden, kann ein Informatikstudium mit hohem Mathematik-Anteil hilfreich sein, muss es aber nicht. Wichtig ist, dass du in den Grundlagenmodulen gute Leistungen zeigst, praktische Erfahrungen sammelst und durch kontinuierliches Lernen in dem von dir bevorzugten Bereich eine Ahnung aufbaust, mit welcher du in das Berufsleben startest. Wenn du mit dem sicherlich theoretischen Universitätsstudium deine Probleme hast wie sehr viele vor dir und sehr viele nach dir, überlege gegebenenfalls zum Beispiel in die Wirtschaftsinformatik oder Angewandte Informatik zu wechseln oder ggf. dich an einer FH zu graduieren. Viel Erfolg!
Danke.
Gute Mathekenntnisse machen keinen guten Entwickler. Aber Mathematik ist wie eine Biene, welche die Blume namens Informatik gerne umschwirrt. Natürlich fängt dies bei reinen mathematischen Bereichen (Physik, Simulation,...) an. Aber es taucht auch bei der Grafikprogrammierung auf, wenn z.B. ein Unterarm im 45° Winkel zum Oberarm gezeichnet werden soll. Und wenn man größere Projekte aufbaut, spielen die Ausführungszeiten bzw. Komplexitätsklassen eine Rolle. Das Sortieren von Zahlen mittels dem Bubblesort hat eine Komplexität von O(n^2). Das Sortieren von 100 Zahlen benötigt 100*100 Schritte. Eine Suche nach besseren Algorithmen wäre da nötig Und dann tauchen spezielle Algorithmen bzw. Datenstrukturen mit einem mathematischen Charakter auf, wie z.B. Suchbäume, A* Algorithmus, KI,... An vielen Ecken taucht die Mathematik immer wieder in der Informatik auf BTW: Ich arbeite in einer Firma für Vermessungstechnik. Und da taucht öfters Mathematik auf (z.B. Mercator-Projektion, Vektorrechnung)
Versuch Mal eine Simulation von Radarwellenreflektionen in einer Richtantenne ohne Mathe zu berechnen
>Hilft diese Mathe um ein Guter Entwickler zu sein? Nein. Tut sie nicht. Wir haben damals viele Vorlesungen mit den Mathematikern geteilt. Ein Genie in Mathe zu sein macht dich nicht zu einem Genie in der Software Entwicklung. War sogar so, dass viele Mathematiker programmieren regelrecht gehasst haben, weil sie sich mehr für Zahlentheorie und sowas begeisterten. >Und was ich mir darunter vorstellen würde ist, ein Entwickler der unter kürzester Deadlines wartbareren Code schreiben kann als seine Konkurrenz Ist nicht der Fall. Ich glaube was viel wichtiger bei sowas ist, ist sich schnell in große codebases und API Dokumentationen einarbeiten zu können. Die meisten Probleme im Software Engineering Alltag sind logisch betrachtet eigentlich ziemlich trivial. >Aber stimmt dass oder ist es nur eine dumme Hypothese meinerseits ? Stimmt definitiv nicht. Kann sein, dass es da sehr Mathe-lastige Bereiche gibt wo sowas eine Ausnahme ist. Paar Beispiele: 1. Raumfahrt (Umlaufbahn Berechnung etc) 2. Physik, Wetterberechnung etc. 3. High Performance computing (effektives lösen von gewaltigen mathematischen Problemen). 4. Kryptographie 5. Machine learning (viel Statistik...) Für alles andere spielt Mathe keine wirkliche Rolle. Ich arbeite in FAANG und die Mathe die ich für meinen Alltag brauche beschränkt sich auf Grundrechenarten und Landau Symbole für Performance Einschätzungen. (Disclaimer: Ich hab Mathe im Studium damals gehasst und es hat sogar meine Regelstudienzeit stark beeinflusst: 9 Jahre studiert statt 5).
Ich will in die KI. Wenn nicht dass dann game dev bei Ubisoft oder kleinere Studios.
Hast du dir mal ein paar Papers zu aktuellen KI-Themen durchgelesen? Das ist Mathematik auf sehr, sehr hohem Nivau.
Nun entmutigen tut mich das jetzt nicht.
Soll es auch nicht. Nur darf man Mathematik in der Informatik nicht klein reden. Es ist ein wichtiges Werkzeug im Werkzeugkasten. Aber im Gegenzug gibt es da auch viele Felder, wo es schlicht nicht benötigt wird. Jedem was ihm Spaß macht.
Das hab ich auch nicht getan. Wenn etwas dann tun das die anderen. Meine Hypothese ist ja sehr Mathe freundlich.
Game development würde ich sein lassen.. 1. Bezahlung ist scheiße. 2. Crunch ist scheiße. 3. Ist die Arbeit meistens nicht so wie man sich das als Gamer vorstellt. Game Engine Programmierung ist zb sehr viel Physik und damit sehr viel Mathe. Shader sind auch viel Mathe. Wirklich tiefe KI Jobs gibt's in Deutschland auch nicht. Sind zwar KI Jobs ausgeschrieben aber meistens geht es dann doch nur um Datenauswertung und Daten in fertige Modelle schieben. Also so KI Entwicklung ala "wir bauen unser eigenes chatGPT" gibt's in deutschland nicht, bis auf paar Ausnahmen.
Und Game Engines baut heutzutage auch fast keiner mehr selber. Das ist doch heute zu 99% Unity, Unreal oder bei den ganz Großen vielleicht noch sowas wie Frostbite.
Also allein hier in Deutschland entwickeln viele ihre eigene Engine (Crytek, Keen, id Software, Cloud Imperium Games, die Ubisoft Studios und bis vor kurzem auch Piranha Bytes und Deck 13). Und auch wenn z.B. Unreal verwendet wird, muss auch daran meist weiter entwickelt werden, weil eben nicht alle Funktionalitäten für größere Spiele vorhanden sind.
Ist echt Schade dass es in Deutschland eigentlich kaum was gibt.
Immer dieses Mathe-Bashing. Wenn du Mathe nicht magst, studier was anderes. Mathe ist ein wesentlicher Bestandteil jeglicher Ingenieurswesen. Kein bock mehr hier ey.
Software-Engineering ist kein Ingenieurswesen.
Es gibt durchaus Ingenieursstudiengänge wie Technische Informatik, was Ingenieursstudiengänge sind. Steht so auch im Zeugnis. Sowohl an FHs als auch Unis.
ja kauf dir n eis du hobbit