De ninguna manera es una lista completa, pero estos cursos vienen a la mente de inmediato:
1) Eqns de diferencia parcial. y una buena comprensión del cálculo en general.
2) Opción obvia: métodos numéricos . Cualquier enfoque de ciencias computacionales basado en ingeniería requerirá la discretización de PDE para resolverlos numéricamente. Es bueno tomar algunos cursos avanzados de métodos numéricos que ponen un gran énfasis en la codificación de varios esquemas numéricos.
Lo que lleva a la siguiente parte …
3) Programación : no puedo enfatizar esto lo suficiente. Debe tener una buena comprensión de un lenguaje como Fortran, C o C ++. Otros lenguajes como Python, Java y MATLAB, etc. no ofrecen la velocidad que ofrecen los primeros 3. Se necesita práctica para desarrollar buenas habilidades … (sí, todavía usan Fortran, y por una buena razón).
Finalmente, puede requerir algunos otros cursos relevantes para el área de aplicación de su investigación, pero 1) – 3) son efectivamente cruciales para cualquier persona que trabaje en esta área, en mi opinión. Al final, las ciencias computacionales generalmente se trata de describir un fenómeno en un conjunto de ecuaciones y luego “convertirlos” a una forma que una computadora pueda entender. ¡Los métodos numéricos y la programación gobiernan el gallinero!
Y sí, practica. Un montón de práctica de programación (también conocida como depuración).
- ¿Cuáles son los principales campos de la ciencia e ingeniería de materiales?
- ¿Los cursos de ingeniería en el Imperial College tienen un enfoque teórico o práctico?
- ¿Qué es más difícil de ingeniería o finanzas?
- ¿Dónde trabajan las personas con un título en ingeniería civil de la Ivy League después de graduarse?
- ¿Puedo obtener una maestría en ingeniería nuclear después de una licenciatura en ingeniería mecánica?