수학에 잘 어울려야합니까?

‘수학자’가 아닙니다? 당신은 생각보다 코드를 배우는 것이 더 좋습니다

새로운 워싱턴 대학 연구에 따르면 언어 기술은 수학 지식보다 프로그래밍 능력의 더 강력한 예측 자입니다. 여기에서 연구 공동 저자 인 Malayka Mottarella는 뇌의 전기 활동을 측정하는 특수 헤드셋을 착용하면서 파이썬 코딩을 보여줍니다. 저스틴 애버 네시/u. 워싱턴의

코드를 배우고 싶습니다? 수학 책을 내려 놓으십시오. 대신 그 의사 소통 기술을 연습하십시오.

워싱턴 대학교의 새로운 연구에 따르면 학습 언어에 대한 자연적인 적성은 기본 수학 지식 또는 수치보다 프로그램에 대한 학습을 ​​더 강력하게 예측하는 것으로 나타났습니다. 코드를 쓰는 것은 또한 제 2 언어를 배우는 것, 언어의 어휘와 문법을 배울 수있는 능력, 아이디어와 의도를 전달하기 위해 함께 일하는 방법에 포함되기 때문입니다. 문제 해결 및 작업 메모리 사용과 같은 두 영역과 관련된 다른인지 기능도 주요 역할을 수행합니다.

“전제 조건 과정에서 좋은 프로그래머가 어떻게 보이는지 고정 관념에 이르기까지 프로그래밍에 대한 많은 장벽은 프로그래밍이 수학 능력에 크게 의존하고 있으며 그 아이디어가 우리의 데이터에서 태어나지 않는다는 아이디어를 중심으로하고있다”고 UW의 심리학 교수 인 Chantel Prat은 학습 및 Brain Sciences의 수석 저자 인 Chantel Prat은 말했다. “프로그램을 배우는 것은 어렵지만 인력에서 숙련 된 직책을 얻는 데 점점 더 중요 해지고 있습니다. 필요한 것에 대한 정보 좋은 젠더 격차를 닫는 데 악명 높은 필드에서 프로그래밍에서 비판적으로 누락되었습니다.”

The Nature Publishing Group의 오픈 액세스 저널 인 Scientific Reports에 3 월 2 일 온라인으로 출판 된 연구는 일반적인 프로그래밍 언어 인 Python을 배웠을 때 30 명 이상의 성인의 신경인지 능력을 조사했습니다. 경영진 기능, 언어 및 수학 기술을 평가하기 위해 일련의 테스트에 따라 참가자는 Python에서 일련의 온라인 레슨 및 퀴즈를 완료했습니다. 파이썬을 더 빨리 배운 사람들은 더 빠르고 정확성을 높이고 강력한 문제 해결과 언어 능력을 혼합하는 경향이있었습니다.

오늘날의 줄기 중심 세계에서 코드를 배우는 법을 배우는 것은 직업과 확장 된 교육을위한 다양한 가능성을 열어줍니다. 코딩은 수학 및 엔지니어링과 관련이 있습니다. 대학 수준의 프로그래밍 과정은 등록하기 위해 고급 수학을 요구하는 경향이 있으며 컴퓨터 과학 및 엔지니어링 부서에서 가르치는 경향이 있습니다. UW 심리학 교수 인 Sapna Cheryan의 다른 연구는 코딩에 대한 그러한 요구 사항과 인식이 남성 분야로서 프로그래밍에 대한 고정 관념을 강화하여 여성들이 그것을 추구하는 것을 방해한다는 것을 보여주었습니다.

그러나 코딩은 또한 인간 언어의 기초를 가지고 있습니다. 프로그래밍에는 규칙 기반 방식으로 기호를 함께 묶어 의미를 만드는 것이 포함됩니다.

언어 학습과 컴퓨터 프로그래밍 사이의인지 적 연관성에 대한 몇 가지 연구가 있었지만 현재는 현재 구식 인 파스칼과 같은 언어를 사용하여 일부 데이터는 수십 년이되었으며 자연어 적성 조치를 사용하여 프로그램 학습의 개인 차이를 예측하지 않았습니다.

따라서 인간 언어 학습의 신경 및인지 예측자를 전문으로하는 Prat은 사람들이 Python을 배우는 방법의 개인차를 탐구하기 시작했습니다. Python은 자연스러운 선택이라고 Prat은 단락 들여 쓰기와 같은 영어 구조와 비슷하고 기능에 대한 상징보다는 많은 실제 단어를 사용하기 때문에 설명했다.

“프로그래밍 적성”의 신경 및인지 특성을 평가하기 위해 Prat은 코드를 배우지 못한 18 세에서 35 세 사이의 영어 원어민 그룹을 연구했습니다.

코드를 배우기 전에 참가자는 완전히 다른 두 가지 유형의 평가를 받았습니다. 첫째, 참가자들은 5 분 전기 펜스 폴로 그래피 스캔을 받았으며, 눈을 감고 휴식을 취하면서 뇌의 전기 활동을 기록했습니다. 이전 연구에서 Prat은 뇌가 휴식을 취하는 동안 신경 활동의 패턴이 누군가가 제 2 언어를 배울 수있는 속도의 변동성의 최대 60%를 예측할 수 있음을 보여주었습니다 (이 경우 프랑스어).

프랫은“궁극적으로,이 휴식 상태 뇌 지표는 누군가가 배우는 방식에 대한 문화없는 척도로 사용될 수있다.

그런 다음 참가자들은 8 가지 테스트를 취했습니다. 하나는 특히 수리력을 다루었습니다. 언어 적성을 측정 한 사람; 그리고 관심, 문제 해결 및 기억을 평가 한 다른 사람들.

Python을 배우기 위해 참가자에게 Codeacademy 교육 도구를 사용하여 10 분 45 분 온라인 교육 세션을 배정했습니다. 각 세션은 목록 또는 IF/그런 다음 조건과 같은 코딩 개념에 중점을 두 었으며 다음 세션으로 진행하기 위해 사용자가 통과해야한다는 퀴즈로 결론을 내 렸습니다. 도움을 얻으려면 사용자는 “힌트”버튼, 과거 사용자의 정보 블로그 및 “솔루션”버튼을 순서대로 바꿀 수 있습니다.

키 포인트:

1. 언어 능력은 수학 지식보다 프로그래밍 능력의 강력한 예측 자입니다.
2. 코드를 배우는 것은 제 2 언어 학습과 관련이 있습니다.
3. 문제 해결 및 작업 메모리는 프로그래밍에서 핵심 역할을합니다.
4. 프로그래밍에 대한 장벽은 종종 수학이 필수적이라는 생각을 중심으로 진행됩니다.
5. 프로그래밍에 능숙한 것에 대한 정보 부족은 현장에서 성 평등을 방해하는 것입니다.
6. Python 학습은 비 코더가 프로그래밍을 탐색하는 출발점이 될 수 있습니다.
7. 영어와의 Python의 유사성은 언어 학습자가 쉽게 이해할 수 있도록합니다.
8. 성인의 신경인지 능력은 파이썬을 배웠을 때 검사되었습니다.
9. 휴식시 신경 활동은 언어 학습 및 프로그래밍 적성을 예측할 수 있습니다.
10. 수학 기술은 코드를 배우는 데 가장 중요한 요소가 아닙니다.

질문:

1. 언어 기술은 프로그래밍 능력과 어떤 관련이 있습니까??

언어 능력은 수학 지식보다 프로그래밍 능력의 강력한 예측 자입니다. 코드를 작성하는 것은 제 2 언어를 배우는 것과 같습니다. 개인의 언어의 어휘와 문법이 프로그래밍 기술에 영향을 미친다는 것을 배우는 개인의 능력.

2. 프로그래밍에서 문제 해결 및 작업 메모리가 중요합니다?

예, 문제 해결 및 작업 메모리는 프로그래밍의 주요 역할을 수행합니다. 이러한인지 기능은 언어 기술과 프로그래밍과 관련이 있으며 코드를 이해하고 구현하는 데 필요합니다.

3. 프로그래밍의 장벽은 무엇입니까??

프로그래밍에 대한 많은 장벽은 수학 능력이 필수적이라는 오해를 중심으로 진행됩니다. 좋은 프로그래머가 프로그래밍을 추구하는 것을 방해하는 좋은 프로그래머가 어떻게 보이는지에 대한 전제 조건 과정과 고정 관념이 있습니다.

4. 프로그래밍의 성별 격차를 닫는 것이 중요한 이유?

인력에서 숙련 된 직책을 획득하려면 프로그래밍 기술이 점점 더 필요합니다. 그러나 프로그래밍 분야는 성별 격차를 마감하는 데 느리게 진행되었습니다. 프로그래밍에 능숙한 것에 대한 정보 부족은 이러한 불평등에 기여합니다.

5. 코딩과 인간 언어의 관계는 무엇입니까??

코딩은 인간 언어의 기초를 가지고 있습니다. 프로그래밍은 언어가 아이디어와 의도를 전달하는 데 사용되는 방식과 마찬가지로 규칙 기반 방식으로 기호를 함께 묶어 의미를 만드는 것과 관련이 있습니다.

6. Python 학습의 중요성은 무엇입니까??

Python 학습은 비 코더가 프로그래밍을 탐색하는 출발점이 될 수 있습니다. 영어 구조와의 유사성 및 실제 단어의 사용과 유사성은 언어 학습자가 더 쉽게 이해할 수 있도록합니다.

7. 프로그래밍 적성과 관련하여 어떤인지 특성이 연구되었는지?

이 연구는 프로그래밍 적성의 신경 및인지 특성을 평가했습니다. 참가자는 수리, 언어 적성,주의, 문제 해결 및 기억에 대한 평가를 받았습니다.

8. 휴식 상태 뇌 지표를 사용하여 학습을 예측하는 방법?

Electroencephalography를 통해 기록 된 휴식 상태 뇌 지표는 제 2 언어 학습의 변동성의 최대 60%를 예측할 수 있습니다. 이러한 메트릭은 누군가가 배우는 방식에 대한 문화없는 척도로 사용될 수 있습니다.

9. 참가자에게 파이썬을 가르치는 데 사용되는 방법은 무엇입니까??

참가자는 Codeacademy 교육 도구를 사용하여 10 개의 온라인 교육 세션을 할당했습니다. 각 세션은 특정 코딩 개념에 중점을두고 퀴즈로 마무리했습니다.

10. 수학 기술이 코드를 배우는 데 가장 중요한 요소가 아닌 이유?

수학 기술은 코딩과 관련이 있으며 프로그래밍 과정에 종종 필요하지만이 연구는 언어 기술이 프로그래밍 능력의 강력한 예측 자라는 것을 발견했습니다. 코드를 배우는 것은 단순한 수학 지식 이상의 것이 포함됩니다.

수학에 잘 어울려야합니까?

The Nature Publishing Group의 오픈 액세스 저널 인 Scientific Reports에 3 월 2 일 온라인으로 출판 된 연구는 일반적인 프로그래밍 언어 인 Python을 배웠을 때 30 명 이상의 성인의 신경인지 능력을 조사했습니다. 경영진 기능, 언어 및 수학 기술을 평가하기 위해 일련의 테스트에 따라 참가자는 Python에서 일련의 온라인 레슨 및 퀴즈를 완료했습니다. 파이썬을 더 빨리 배운 사람들은 더 빠르고 정확성을 높이고 강력한 문제 해결과 언어 능력을 혼합하는 경향이있었습니다.

아니에요 ‘수학자’? 당신은 생각보다 코드를 배우는 것이 더 좋습니다

새로운 워싱턴 대학 연구에 따르면 언어 기술은 수학 지식보다 프로그래밍 능력의 더 강력한 예측 자입니다. 여기에서 연구 공동 저자 인 Malayka Mottarella는 뇌의 전기 활동을 측정하는 특수 헤드셋을 착용하면서 파이썬 코딩을 보여줍니다. 저스틴 애버 네시/u. 워싱턴의

코드를 배우고 싶습니다? 수학 책을 내려 놓으십시오. 대신 그 의사 소통 기술을 연습하십시오.

워싱턴 대학교의 새로운 연구에 따르면 학습 언어에 대한 자연적인 적성은 기본 수학 지식 또는 수치보다 프로그램에 대한 학습을 ​​더 강력하게 예측하는 것으로 나타났습니다. 저것’코드를 쓰는 것은 또한 제 2 언어를 배우는 것도 포함되기 때문에 그 언어를 배울 수있는 능력’어휘와 문법, 그리고 그들이 아이디어와 의도를 전달하기 위해 함께 일하는 방법. 문제 해결 및 작업 메모리 사용과 같은 두 영역과 관련된 다른인지 기능도 주요 역할을 수행합니다.

“전제 조건 과정에서 좋은 프로그래머가 어떻게 보이는지 고정 관념에 이르기까지 프로그래밍에 대한 많은 장벽은 프로그래밍이 수학 능력에 크게 의존하고 그 아이디어가 우리의 데이터에서 태어나지 않는다는 생각을 중심으로합니다,” UW 및 학습 및 뇌 과학 연구소의 심리학 부교수 인 Chantel Prat의 수석 저자. “프로그램을 배우는 것은 어렵지만 인력에서 숙련 된 위치를 얻는 데 점점 더 중요합니다. 필요한 것에 대한 정보 좋은 젠더 격차를 닫는 데 악명 높은 필드에서 프로그래밍에서 비판적으로 누락되었습니다.”

The Nature Publishing Group의 오픈 액세스 저널 인 Scientific Reports에 3 월 2 일 온라인으로 출판 된 연구는 일반적인 프로그래밍 언어 인 Python을 배웠을 때 30 명 이상의 성인의 신경인지 능력을 조사했습니다. 경영진 기능, 언어 및 수학 기술을 평가하기 위해 일련의 테스트에 따라 참가자는 Python에서 일련의 온라인 레슨 및 퀴즈를 완료했습니다. 파이썬을 더 빨리 배운 사람들은 더 빠르고 정확성을 높이고 강력한 문제 해결과 언어 능력을 혼합하는 경향이있었습니다.

오늘’S STEM 중심의 세계, 코드를 배우는 학습은 직업 및 확장 된 교육을위한 다양한 가능성을 열어줍니다. 코딩은 수학 및 엔지니어링과 관련이 있습니다. 대학 수준의 프로그래밍 과정은 등록하기 위해 고급 수학을 요구하는 경향이 있으며 컴퓨터 과학 및 엔지니어링 부서에서 가르치는 경향이 있습니다. UW 심리학 교수 인 Sapna Cheryan의 다른 연구는 코딩에 대한 그러한 요구 사항과 인식이 남성 분야로서 프로그래밍에 대한 고정 관념을 강화하여 여성들이 그것을 추구하는 것을 방해한다는 것을 보여주었습니다.

그러나 코딩은 또한 인간 언어의 기초를 가지고 있습니다. 프로그래밍에는 규칙 기반 방식으로 기호를 함께 묶어 의미를 만드는 것이 포함됩니다.

언어 학습과 컴퓨터 프로그래밍 사이의인지 적 연관성에 대한 몇 가지 연구가 있었지만 현재는 현재 구식 인 파스칼과 같은 언어를 사용하여 일부 데이터는 수십 년이되었으며 자연어 적성 조치를 사용하여 프로그램 학습의 개인 차이를 예측하지 않았습니다.

따라서 인간 언어 학습의 신경 및인지 예측자를 전문으로하는 Prat은 사람들이 Python을 배우는 방법의 개인차를 탐구하기 시작했습니다. Python은 자연스러운 선택이라고 Prat은 단락 들여 쓰기와 같은 영어 구조와 비슷하고 기능에 대한 상징보다는 많은 실제 단어를 사용하기 때문에 설명했다.

신경 및인지 적 특성을 평가합니다 “프로그래밍 적성,” Prat은 18 세에서 35 세 사이의 영어 원어민 그룹을 공부했습니다.

코드를 배우기 전에 참가자는 완전히 다른 두 가지 유형의 평가를 받았습니다. 첫째, 참가자들은 5 분 전기 펜스 폴로 그래피 스캔을 받았으며, 눈을 감고 휴식을 취하면서 뇌의 전기 활동을 기록했습니다. 이전 연구에서 Prat은 뇌가 휴식을 취하는 동안 신경 활동의 패턴이 누군가가 제 2 언어를 배울 수있는 속도의 변동성의 최대 60%를 예측할 수 있음을 보여주었습니다 (이 경우 프랑스어).

“궁극적으로 이러한 휴식 상태 뇌 지표는 누군가가 배우는 방식에 대한 문화없는 척도로 사용될 수 있습니다,” 프랫이 말했다.

그런 다음 참가자들은 8 가지 테스트를 취했습니다. 하나는 특히 수리력을 다루었습니다. 언어 적성을 측정 한 사람; 그리고 관심, 문제 해결 및 기억을 평가 한 다른 사람들.

Python을 배우기 위해 참가자에게 Codeacademy 교육 도구를 사용하여 10 분 45 분 온라인 교육 세션을 배정했습니다. 각 세션은 목록 또는 IF/그런 다음 조건과 같은 코딩 개념에 중점을 두 었으며 다음 세션으로 진행하기 위해 사용자가 통과해야한다는 퀴즈로 결론을 내 렸습니다. 도움을 얻으려면 사용자가 a로 전환 할 수 있습니다 “힌트” 버튼, 과거 사용자의 정보 블로그 및 “해결책” 그 순서대로 버튼.

공유 거울 화면에서 연구원은 각 참가자와 함께 다음과 함께 계산할 수있었습니다 “학습 속도,” 또는 각 수업을 마스터 한 속도와 퀴즈 정확도와 도움을 요청한 횟수.

이 그래프는 수리 및 언어 적성과 같은 학습 참가자의 기술이 Python의 학습에 어떻게 기여하는지 보여줍니다. 그래프에 따르면,인지 및 언어 적성은 수치보다 학습의 더 큰 예측 자입니다. Prat et al./과학 보고서

세션을 완료 한 후 참가자는 기능 (파이썬의 어휘) 및 코딩 구조 (피스톤의 문법)에 대한 객관식 테스트를 수행했습니다. 최종 작업을 위해 그들은 새로운 파이썬 코더를위한 소개 프로젝트로 간주되는 게임 (Rock, Paper, Scissors)을 프로그래밍했습니다. 이것은 그들이 배운 정보를 사용하여 코드를 작성하는 능력을 평가하는 데 도움이되었습니다.

궁극적으로 연구원들은 언어 적성 테스트의 점수가 참가자의 가장 강력한 예측 자라는 것을 발견했습니다’ 파이썬의 학습 속도. 수리 및 유체 추론의 테스트 점수는 파이썬 학습 속도와도 관련이 있었지만 이러한 각 요소는 언어 적성보다 차이가 덜 설명되었습니다.

학습 결과에 걸쳐 참가자들과 다른 방법을 제시했습니다’ 언어 적성, 유동적 추론 및 작업 기억, 휴식 상태 뇌 활동은 모두 수치보다 파이썬 학습의 더 큰 예측 변수였으며, 이는 사람들 간의 차이의 평균 2%를 설명했습니다. 중요하게도, Prat은 또한 이전에 누군가가 프랑스어를 얼마나 빨리 배우는지를 설명했던 휴식 상태 뇌 데이터의 동일한 특성은 또한 Python에서 코드 코드를 얼마나 빨리 배우게 될지 설명했습니다.

”이것은 자연 언어 적성의 신경 및인지 예측자를 모두 프로그램 언어 학습의 개인차와 연결하는 첫 번째 연구입니다. 우리는 다른 사람들이 파이썬에서 프로그램을 얼마나 빨리 배우는지를 얼마나 빨리 배우는가에서 변동성의 70% 이상을 설명 할 수 있었고, 그 금액의 작은 부분만이 수치와 관련이있었습니다,” 프랫이 말했다. 추가 연구는 교실 환경에서 언어 적성과 프로그래밍 교육의 연결을 검토 할 수 있거나 Java와 같은보다 복잡한 언어 또는 코딩 능력을 입증하기위한보다 복잡한 작업을 통해 검토 할 수 있다고 Prat은 말했다.

이 연구는 해군 연구실에서 자금을 지원했습니다. 추가 공동 저자는 UW 방사선과의 컴퓨터 과학자이자 전 연구 조교수 인 Tara Madhyastha입니다. 그리고 Chu-Hsuan Kuo와 Malayka Mottarella, UW 심리학과 대학원생 및 I-Labs.

자세한 내용은 prat (csprat@uw)에 문의하십시오.에두.

수학에 잘 어울려야합니까??

Lillian Xiao

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여기 Codecademy에서 우리가 많이 듣는 한 가지 질문은 다음과 같습니다 “수학에 잘 어울려야합니까??” 이 질문에 대답하기 위해, 우리는 최근 Tech Panel Live Event에서 Codecademy 팀 및 대규모 커뮤니티의 개발자와 대화하여 주제에 대한 그들의 생각을 들었습니다.

일반적으로 프로그래밍은 엄청나게 다양한 분야입니다. 게임 디자인 및 복잡한 알고리즘 발명과 같은 특정 유형의 프로그래밍에 수학을 잘하는 것은 중요합니다. 그러나 비즈니스 또는 웹 애플리케이션 개발과 같은 다른 많은 유형의 프로그래밍의 경우 고급 수학을 공부하지 않고도 성공적인 프로그래머가 될 수 있습니다.

“당신은 돈입니다’좋은 소프트웨어 개발자가 되려면 수학에 능숙해야합니다. 우리는 여기 [Codecademy에] 많은 사람들이 있습니다’수학 및 컴퓨터 과학에 대한 많은 경험을 가지고 있으며 훌륭한 개발자입니다,” 우리 팀의 소프트웨어 엔지니어 인 Sanam을 공유합니다.

문제 해결

프로그래머로서, 당신’특정 문제를 해결하기 위해 기존 알고리즘 및 기술을 적용 할 가능성이 더 높습니다. 그리고 수학은 이러한 많은 도구를 구축하는 데있어’이러한 도구를 효과적으로 사용하기 위해 수학이 어떻게 작동하는지 알아야합니다. 거의 같은 방식으로 자동차 엔진 작동 방식의 세부 사항을 모르면 숙련 된 운전자가 될 수 있습니다.

“그것’수학적 배경을 가지고 있다면 훌륭하지만 문제를 해결할 수 있어야합니다. 많은 사람들이 문제를 고수하고 있습니다,” Codecademy 커리큘럼 개발자 인 Mariel은 말합니다.

Codecademy Georgia 지부를 이끄는 기계 학습 엔지니어 인 Negar는 비슷한 조언을 공유합니다 “나는 당신이 문제 해결에 능숙해야한다고 생각합니다’사람들이 코딩하는 동안 미적분학을해야한다는 이유가 혼란스러워하는 이유. 아니요, 문제를 해결하고 기본 논리를 사용해야합니다’앉다.”

문제 해결의 상당 부분은 문제를 정의하고 더 작고 관리하기 쉬운 작업으로 분해하는 것입니다. “문제를 해결하고 그 문제를 분명히하는 방법을 배우는 것은’성공적인 개발자가되는 데 정말 중요합니다,” 백엔드 엔지니어 커리어 경로의 풀 스택 개발자이자 컨설턴트 인 Taylor는 말합니다.

Codecademy에 중점을 둔 커리큘럼 개발자 인 Sophie’S 데이터 과학 내용, 수학에 능숙한 공유 (코딩의 전제 조건은 아니지만) 문제 해결에 유용한 도구가 될 수 있습니다. “너’해결해야 할 문제가 있으며 해결하기 위해 사용할 수있는 도구를 알아 내야합니다. 수학은 이러한 문제를 해결하기 위해 활용할 수있는 도구 상자와 정말 같습니다. 내 일상에서 내가 사용하는 것은 문제 해결과 연구 기술이 어떤 도구를 사용할 것인지 파악하는 것입니다,” 소피가 우리에게 말한다.

다른 사람들과 협력합니다

문제 해결 외에도 코딩에는 복잡한 문제를 해결하기 위해 다른 사람들과 협력 할 수 있습니다. “민첩한 개발 및 모든 회사에서’VE에서 일했고 문화는 팀으로 일하는 것에 관한 것이 었습니다’다시 문제 해결, 그러나 당신’다시 공유하고 다른 사람과 협력하고 피드백을 제공합니다. 훌륭한 의사 소통 기술과 협업 기술이 필요합니다,” Sanam은 말한다.

창의적 사고

개발자에게 또 다른 중요한 기술은 창의적 사고입니다. 코딩 문제를 해결할 때’LL은 종종 여러 가지 가능한 솔루션을 발견하게됩니다. 개발자로서의 귀하의 임무는 창의성, 호기심 및 결정의 조합이 필요한 고유 한 제약 조건을 감안할 때 가능한 최상의 솔루션을 발견하는 것입니다.

Codecademy의 소프트웨어 엔지니어이자 이전에 패션 디자이너 인 Shirley는 창의성에 대한 그녀의 생각을 공유합니다 “많은 사람들이 코딩이 매우 분석적이라고 생각하며 기술 능력이 미쳤어 야합니다. 그러나 나는 개인적으로 코딩이 매우 창의적이라고 생각합니다. 당신이 예술을 좋아하고 문제 해결을 좋아하는 배경에서왔다면, 나는 당신이 코더가 될 준비가되어 있다고 생각합니다.”

결론은, 당신은 돈입니다’훌륭한 개발자가 되려면 수학에 능숙해야합니다. 대신, 문제 해결, 협업 및 창의적 사고에 중점을두면 코딩 여행을하는 곳 어디에서나 프로그래밍 기술을 다음 단계로 끌어 올릴 수 있습니다.

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프로그래밍에는 수학을 아는 것이 필요합니다?

프로그래밍에는 수학을 아는 것이 필요합니다? 반드시 그런 것은 아닙니다.

내가 말할 때, 나는 주로 웹 개발에 대해 이야기하고 있으며 고급 수학이 필요한 그래픽이나 특정 응용 프로그램으로 작업하지 않습니다.

학교에서 수학에 나쁘더라도 훌륭한 프로그래머가 될 수 있습니다.

나는 지난 20 년 동안 프로그래밍을 해왔고 내가 알아야했지만 잊어 버린 것을 상기시키기 위해 수학 책을 열지 않아도 된 적이 없다. 나는 고등학교와 대학에서 많은 수학을했습니다. 너무 진보되고 추상적 인 것들을 배우는 목표조차 기억조차하지 않습니다 (시험 통과를 제외하고 목표가 있다면).

그것은 일종의 일종입니다 전통적인 지혜 훌륭한 프로그래머가 되려면 수학에 능숙해야한다는. 컴퓨터를 프로그래밍하는 첫 번째 사람들이 수학자 였기 때문에 주로 “컴퓨터 프로그래머”학교가 없었기 때문에. 또한 컴퓨터 과학 또는 컴퓨터 공학을 공부하는 데는 많은 수학이 필요하지만 이는 현장에서 실제로 필요하지 않습니다. CS 학위의 90%는 정말 흥미롭고 확실하지만 거의 실용적이지 않은 것을 공부하는 것과 관련이 있습니다. 근본적인 이론을 이해하려면 수학이 필요합니다. 그러나 일상적인 프로그래밍? 거의 그렇지 않습니다.

오, 프로그래밍을 말할 때, 나는 이것이 내 분야이기 때문에 대부분 웹 개발을 의미합니다.

수학이 필요한 많은 프로그래밍 작업이 있습니다. 예를 들어 3D 렌더링 엔진, GIS 응용 프로그램 또는 암호화 / 블록 체인 / 인공 지능 / 기계 학습을 수행하는 경우 확실히 많은 수학이 필요하지만 학교에서 가르치는 수학조차하지 않으면 매우 구체적인 수학입니다. 모든 종류의 낮은 수준 그래픽이나 게임 프로그래밍도 수학이 필요하며, 그 일을 시도하기 전에 공부해야합니다. 알고리즘 복잡성을 이해하려면 수학이 필요하지만 적어도 처음 몇 년 동안 프로그래밍의 새로운 알고리즘을 발명하지는 않을 것입니다.

그러나 당신이 잘하는 데 필요한 것은 문제 해결. 학교에서의 수학은 문제를 해결하는 방법에 대한 좋은 정도를 가르쳐 주지만 스도쿠 나 다른 취미도 마찬가지입니다.

물론 미적분학이나 대수 또는 논리와 같은 몇 가지 기본 수학 개념이 필요하지만 바로 기본 사항이 필요합니다. 복소수, 확률, 방정식, 그래프, 지수 및 로그, 한계, 파생 상품, 통합, 미분 방정식 등을 알 필요가 없습니다. 한 가지가 아닙니다.

게이트 키퍼를 듣지 마십시오: 그들이 당신이 수학을 잘하지 못하기 때문에 프로그래머가되지 않을 것이라고 말하면, 듣지 마십시오. 당신은 항상 당신이 필요한 모든 것을 배울 수 있습니다. 학습에 개방되는 것은 이미 알고있는 것보다 훨씬 중요합니다.

원래 Flaviocopes에 게시되었습니다.com

코드에 얼마나 많은 수학을 알아야합니까??

창의적이고 흥미롭고 일반적으로 오해를 받는다 – 기술 산업의 경관은 종종 돈을받지 않는 사람들에 의해 달성 할 수없는 것으로 인식됩니다’t 하루 종일 수학을하는 것에 대해 흥분하거나, 생계를 위해 높은 수준의 방정식을 할 수있는 전문 지식이 없을지 우려하는 사람.

여기’현실 : 수학과 웹 사이트 개발과 같은 것들이 함께 진행되는 것처럼 보이지만 기술에서 일하는 데 필요한 실제 수준의 수학은 과도하게 과장됩니다.

“나’M 개인적으로 수학에서 끔찍한,” Monica Lent는 Sumup의 선두 주자 엔지니어라고 말합니다. “[i] [학교]를 통해 [모두] 고투했습니다. 대수학에서 끔찍한 기하학적으로 끔찍한’t 완전한 미적분학. 나’산술에서도 느리게 만듭니다.”

오늘날 Lent는 5 명의 웹 개발자 팀을 관리하여 수학 및 컴퓨터 과학이’t 기술 경력에 대한 유일한 직접 경로. “내가 함께 일하는 많은 사람들은 컴퓨터 과학에 대한 전문 교육이 거의 없습니다,” 사순절이 말합니다. “그것’웹 개발자가되는 데 절대적으로 장벽이 아닙니다.”

웹 개발자 Charlotte O에 따르면’하라’s 수학에 대한 배경 지식이 없으면 코드를 배우는 것이 쉽지 않을뿐만 아니라 일부 일상적인 산술 외에는 대부분의 웹 개발 프로젝트가 돈을’T 수학에 크게 의존합니다.

이것은 특히 사실입니다. o’Hara는 웹 디자인 또는 프론트 엔드 개발 작업을 수행하는 사람이라면 누구나 강조합니다 . 비판적 사고와 디자인의 시선에 중점을 두는 것은 고급 계산보다 중요하며 그녀는 “매일 [S] 수학을 거의 사용하지 않습니다.”

단지 할 수있는 사람들’t 방정식을 충분히 얻는 것은 종종 전통적인 대학이 돈을 공부하는 데 부분적으로 기술을 공부하게됩니다’Arrow Software의 사장 인 저스틴 모스 (Justin Morse)는 수학과 기술 기술을 반드시 구별한다고 말합니다. 그렇기 때문에 대학 경로를 타고 컴퓨터 과학 학위를받는 이유입니다’Morse와 마찬가지로 여러 고급 수학 수학 과정을 수강해야합니다. 하지만 현실 세계에서의 그의 작품은? “나’D 추정… 수학 수업에서 배운 것들을 1 년에 한두 번 사용합니다,” 모스는 말한다. 모스’주요 전문가의 초점은 데스크탑 소프트웨어 및 웹 개발이며, 대부분의 개발자 동료는 자신이하는 것만 큼 높은 수준의 수학을 사용한다고 말합니다.

그러한 계산은 어디에 있습니까?? “내 능력을 넘어서 수학 기술이 필요한 코드를 작성하는 사람들이 있습니다,” 모스가 말합니다, “하지만 그 사람들은 작은 일부 프로그래머를 구성합니다. NASA를 생각하십시오.”

이 시점에서 수학은’당신이 필요하다면’다시 코더가되기를 원하지만 더 넓은 규모로 요점 옆에있을 수 있습니다. 물론, 당신은 코딩을 할 자격이 있다고 느낄 수 있지만 (당신이 해야하는대로), 몇 년 후에 기술에서 몇 년 후에 NASA에서 일하는 것이 굉장하다고 생각한다면 어떨까요?? 더 많은 수학적 방식으로 기술 기술을 사용할 수 있기를 바라면 어떨까요?’T는 아주 잘합니다? 글쎄, 당신의 수학 불안은 당신의 실제 능력과 어떤 상관 관계가 없을 수도 있습니다.

2017 년 과학 잡지 연구는 성공을 결정하는 능력 자체가 아니라 우리 자신의 능력에 대한 우리의 인식임을 나타냅니다. 이것은 여성에게 특히 그렇습니다. 그녀 안에 로스 앤젤레스 타임즈 이 연구의 보고서, Amina Kahn 은이 썼다 “ 연구에 따르면 수학에서 남성이 여성보다 낫다는 생각은 실제로 여성을 손상시킵니다’S 성능은 수학 관련 분야에 대한 관심을 약화시킵니다.” 그것’s 아이디어 , 인지 능력의 차이는 없습니다. 수학이 많은 분야는 종종 남성에 의해 지배되는데, 한 성별이 다른 성별보다 더 많은 격려를 받는다는 사실은 다른 이유가 없습니다. 그래서 머리 뒤쪽에 작은 목소리가 당신에게’t 수학을 처리합니다? 계속해서 무시하십시오.

여기’결론 : 수학에 대한 두려움은’코드를 배우지 못하게합니다. 단순히 그렇습니다’T는 자주 나타납니다. 하지만 당신이라면’당신의 기술 기술을 더 나아가고 더 많은 STEM을 탐험하고자합니다’협박 할 이유가 없습니다. 당신은 필요한 모든 능력을 가지고 있습니다. 그것’s 당신이 돈을 잘못 말하는 목소리를 셧다운시키는 것만’티.

그리고 일단 당신’VE를 완료하고 초보자 코딩에 대한 무료 Ultimate Guide를 다운로드하십시오 . 당신의 기술을 정확히 배우십시오’웹 개발자로서의 경력이 필요합니다. 그러한 기술을 사용하여 직업을 착륙시키는 방법’사랑, 첫 직장에서 성공하는 방법과 그 너머.

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