¿Qué tan necesario es el conocimiento de ciencias de la computación para una carrera basada en una licenciatura en ciencias cognitivas / neurociencia cognitiva?

Answer 1

El único error que las personas suelen tener sobre la informática es que está ligado a un lenguaje. Mientras que la mayoría de la gente argumenta que la informática es más una forma de pensar (y para algunos, una forma de vida). La programación es una sintaxis, pero la ciencia de la computación es comprender cómo manipulamos los datos para que hagan lo que queremos. La habilidad más importante que la mayoría de los ingenieros de software no es su dominio de un idioma, sino su capacidad para analizar un problema realmente complicado y utilizar todas sus herramientas y recursos, y habilidades de pensamiento crítico, para abordar / resolver ese problema. Los neurocientíficos cognitivos más exitosos que he conocido en mi carrera son aquellos con formación en ingeniería, no porque puedan programar a través de cualquier idioma, sino porque tienen un enfoque sistemático para comprender un problema difícil y oscuro. El desafío con la ciencia cognitiva es que la mente humana es increíblemente compleja, y somos cuerpos caminando con enormes trozos de datos que se emiten desde nuestro cerebro. ¿Cómo utilizamos un enfoque sistemático para entender esos datos complejos? Yo diría que los enfoques de la informática son quizás la mejor forma inicial de abordar este tipo de preguntas con respecto a la mente humana, porque la ciencia de la computación se creó para abordar este tipo de preguntas.

Entonces, para responder a su pregunta, ¿es la ciencia de la computación absolutamente necesaria para “investigar” la ciencia cognitiva o la neurociencia cognitiva? Probablemente no. Uno podría pasar mucho tiempo con el álgebra lineal y estadísticas avanzadas para responder preguntas interesantes sobre el comportamiento humano. Pero, ¿el conocimiento de la informática le permitirá comprender profundamente algunos de los mecanismos que subyacen a nuestros procesos cognitivos? Con el advenimiento del “big data” y el aumento del poder computacional solo a partir de esta década, diría que sí, ya que este enfoque sistemático es la clave para desbloquear algunas de las preguntas más amplias de las complejidades de la mente humana. Además, de manera pragmática, saber cómo manipular realmente los datos en un lenguaje de scripting (por ejemplo, R, python, matlab) no hace daño en hacer un progreso real en la investigación en estos dominios.

Answer 2

Por lo que he visto hasta ahora, necesitas

1. Algún álgebra lineal y manipulaciones matriciales.
2. Conceptos básicos de los circuitos eléctricos y las matemáticas relacionadas (resistencia, capacitancia, voltaje, etc.)
3. Experiencia en programación moderada en Matlab o Octave.
4. Alguna idea de los ingredientes químicos (como sodio, potasio y calcio), sus propiedades y comportamiento, y los procesos electroquímicos en el cerebro.
5. Partes del cerebro y sus funciones, es decir, anatomía y fisiología.
6. Capacidad para construir o manipular redes neuronales artificiales mediante programación.

Heavy Comp. No son necesarios temas científicos como compiladores, sistemas operativos, arquitectura de computadoras, combinatoria, autómatas, máquinas de estado, bases de datos, ingeniería de software y gráficos.

Answer 3

Esta respuesta es más relevante para una carrera de investigación de la escuela de posgrado:

Además de las otras respuestas, sus requisitos de conocimiento de fondo diferirían en función de si desea ingresar a un dominio más cognitivo o de neurociencia de más sistemas. Como estudiante de posgrado en ciencias cognitivas, debe tener conocimientos básicos de R, Python, E-prime / Presentation, Matlab, SAS, MPlus.

Digo esto porque, en términos generales, en un programa de ciencia cognitiva debería poder trabajar con modelos estadísticos y aplicarlos a sus datos, así como analizar, interpretar e informar hallazgos que podrían ser datos en diferentes formatos, es decir, EEG (forma de onda), fMRI , MEG, datos PET o quizás desee codificar datos cualitativos.

Opinión personal: no es necesario dominar ninguna de estas habilidades, pero debe tener una idea general de codificación en un idioma y luego el resto (creo) se aprende mejor en el trabajo, a menos que sea lo suficientemente afortunado como para tener alguna experiencia ya. Dicho esto, aprendí más sobre las habilidades de programación de la capacitación en línea en lugar de una clase formal. Además, para programas como R, pocas personas pueden decir que conocen “R”. Es mejor elegir los paquetes relevantes con R y aprender a usarlos (por ejemplo, LME, ggplot).

Answer 4

En los laboratorios de neurociencia cognitiva / computacional en los que trabajo, la experiencia en ciencias de la computación varía mucho.

Una habilidad esencial es poder codificar , especialmente Matlab, R o Python. No tenía ni idea de cómo hacer esto antes de comenzar mi doctorado pero, con el apoyo de otros estudiantes, logré aprender Matlab en aproximadamente 6 meses.

Un conocimiento básico de Linux también sería extremadamente útil. Cuando se manejan grandes volúmenes de datos, como M / EEG o fMRI, a menudo es necesario usar Linux para hacer uso de muchos núcleos para realizar sus análisis.

Aparte de eso, diría que todos los demás conocimientos de informática son opcionales , pero extremadamente útiles . Después de todo, el cerebro mismo dibuja muchas similitudes con las computadoras. Hay muchos cursos en línea disponibles que pueden ofrecerle una ventaja computacional competitiva cuando se trata de una carrera en neurociencia cognitiva (por ejemplo, la caja de herramientas de Data Scientist en Coursera o Introductions to Linux en edX).