Yop !
 
Je suis en L2 maths et la plupart de mes collègues détestent les cours d'info, d'un autre côté mes potes en L2 info ne supportent pas les maths. Moi j'aime bien les deux
Ce sont quand même des domaines assez proches, alors je veux demander à tous ceux qui étudient une de ces matières s'ils aiment aussi l'autre ou non, pourquoi, et si ce n'est pas le cas, est-ce qu'ils n'ont pas l'impression de ne pas pouvoir profiter entièrement de leur domaine, puisque certaines branches sont très communes.
Est-ce qu'un informaticien qui est une grosse merde en maths ne devrait pas un peu se remettre en question ? Est-ce qu'un matheux qui ne connait rien aux algorithmes ne devrait pas s'y mettre ?
 
Allez, tout ça pour dire que physique/chimie ça pue

Ben moi j'ai été dans le même cas que toi; j'ai fait un DEUG MIAS info à Paris 7; j'aimais bien l'informatique mais j'aimais aussi beaucoup les modules de maths; en fait c'est vachement dépendants des enseignants : les profs de maths (au moins ceux que j'ai eu en deug) essayaient de nous interesser à leur matière et ils étaient plutot proches des étudiants; toujours prets à dialoguer; alors que mes profs d'info étaient totalement incompétents et laxistes.
 
Finalement j'ai fait une licence d'info; une maitrise systèmes/réseaux puis j'ai fini avec un Master réseaux; et les maths sont fondamentalement inutiles dans ces domaines pour le monde du travail; mais je suis content d'avoir ce bagage.
 
Un informaticien qui est une merde en maths DOIT se remettre en question; un informaticien monomaniaque qui ne pense que "info info info" toute la journée est un con. C'est une question d'ouverture d'esprit non ?
 
PS : dans certaines disciplines mathématiques; les matheux codent des algos (modélisation et simulation de réseaux de files d'attente.... calculs statistiques etc....)

quelqu'un qui est bon en math ne peut fondamentalement etre mauvais en info,du moins en info pure...

C'est marrant ca, j'ai assisté aux memes genres de "rivalités" dans mon ancienne université    
 
Grosso-modo, contrairement a ce qui est annoncé plus haut, il est tout a fait possible de faire carriere dans l'info sans etre une lumiere en maths.
 
La difference, c'est que sans etre bon en maths, on ne peut pas devenir TRES bon en Info. On n'a pas acces a certaines disciplines tres pointues, comme les files d'attentes ou la cryptographie.
 
Reciproquement, certains matheux purs avaient un peu de mal en Info. Ils s'imaginaient naivement qu'en etant forts en maths, ils seraient forts en Info, comme ca, directement. Ils avaient parfois des surprises, car l'Informatique a ses spécificités propres. L'info s'appuis sur les maths, mais l'info n'est PAS uniquement des maths.
 
Quand un matheux échouait en Licencve de maths, il "descendait" (sic) en Licence d'Info. Mais l'experience montre que ce n'est pas toujours aussi simple. Mon ancien binome était dans ce cas la, et apres avoir raté sa Licence d'Info, il est "remonté" en Licence de maths. Je m'en souviens encore, c'ets moi qui ai fait tout le boulot    J'étais a bout    
 
Plus généralement, les matheux qui acquierrent des compétences en Info peuvent devenir TRES forts dans ce domaine   Mais ce n'est pas automatique. Un gars qui se pointe avec un DEA de maths concurencera difficilement les Informaticiens sur les memes terrains.

 
Si tu peux developper, ca m'interesse comme raisonnement.

dans la conception d'alogrithme; il y a un processus de raisonnement qui est finalement semblable aux algorithmes mathématiques... et puis dans tout ce qui est preuve de programmes, finalement on en revient à faire des maths : raisonnement par induction; calcul propositionnel; calcul de prédicats...

 
Retourne sur tes Ciscos    

Je préçise : en algo il y'a surtout de l'intuition, les maths (appliqués) ne sont qu'un outil de mise en forme. Je connais des quéqué en maths qui te réduisent des compléxité de pb à tour de bras  

En 5 ans d'info; mes profs d'algo ont toujours utilisé une rigueur et un raisonnement mathématique pour leur conception d'algorithme; avec les preuves qui vont bien derrière. je sais que c'est pas le cas pour les codeurs dans le monde du travail; mais c'est assez souvent comme ça que c'est enseigné

Disons que les maths c'est un peu vaste. il y a les maths continues, discretes, l'analyse, la topologie, l'algèbre, les graphes, etc.
Je trouve perso que l'algo est une branche des maths au même titre que celles citées précédemment.
Donc être bon en maths ça veut dire quoi ? être bon dans tous les domaines des maths ?
On peut être bon en algo sans être bon en topologie comme on peut être bon en analyse numérique sans être un dieu en algèbre.
Ensuite l'informatique dans son sens large, c'est plus de la technique et de l'ingenierie que du raisonnement. C'est surtout de la méthode de travail, de l'organisation et des heures sup'

et des astreintes

Allez up !
 
Il y a plein d'informaticien ou d'étudiant en info sur hardware.fr
 
dites moi ce que vous pensez des maths !

A chier/pourri/inutiles   tout quoi
(sauf la recherche operationnelle ou optimisation combinatoire (graphes, etc..) et l'arithmetique pour la crypto, et l'algebre pour les matrices)

 
Etant donné que la structure même de l'informatique pure (graphes,algo,lambda calcul etc) repose sur une forme d'axiomatique mathématique très rigoureuse,le gars bon en math est un peu familiarisé.....Par contre lorsqu'il s'agit effectivement de passer à des parties plus techniques (dév,reseau,etc) là çà dépend

Dans tout ce qui est dev, ok ; mais pour ce qui est BD, conception ... on sort un peu du cadre des maths. La question est evidemment de savoir si on considere ces domaines comme faisant partie de l'info pure ou pas.

 
C'est le même problème que le physicien et l'ingénieur en electronique. L'ingé qui fait de la conception de système n'a pas besoin de tout connaitre du fonctionnement physique des composants. On peut très bien concevoir de magnifiques amplificateurs à transistor sans rien connaitre de la physique très compliqué qu'il y a derrière. Une connaissance empirique du fonctionnement des transistors est largemment suffisante. Je pense que c'est la même chose en informatique: la plupart des systèmes d'informations exigent juste le respect d'un cahier des charges, de couts et de délais.
 
Les informaticiens sont souvent plus des spécialistes IT (système d'information) que des computer scientists ... c'est la dur loi du sport!

 
Attention aux BD, on ne sort pas tant que ca des maths    
Les BD reposent sur l'algebre relationnel => maths (mais qui ne servent pas dans le cadre d'une utilisation "intuitive", effectivement!)
Et quand on regarde comment fonctionnent les algebres servant de base aux Datawarehouses => maths!
Dans un domaine connexe, le data-mining, la encore => maths!    
 
etc...
 

Ce qui est aussi affolant c'est le nombre de personnes qui se pointent
en L1 info en pensant qu'ils n'auront pas de maths à faire... ca fait bien
souvent des réorientations en socio

Oui oui, mais il faut cependant bien différencier les "maths appliquées" des "maths théoriques". Un gars déboussolé en théorique sera peut-être excellent en appliquées, qui est le domaine d'application de l'agorithmie. Ensuite, sur des choses peut-être plus complexes telle que les "comportements intelligents" / apprentissage / mimétisme... des modèles mathématiques très poussés peuvent être mis en action (automates finis, arbre de recherche en profondeur n...) mais cela restera tout de même de l'appliqué, pas de démo transcendantale a faire. Bon, je ne dis pas que lors des justifications de choix de démarche sur de gros projets, une démo mathématique pour justification d'efficacité en temps n'est pas la bienvenue mais sa résultante se voit le plus souvent durant les tests alors...  
 

nan, faut pas exagérer.
le niveau de maths est tout de même assez basique. Rien de transcendant. Pas besoin d'avoir un niveau d'agregation de maths pour faire ce que tu dis.
algèbres servant de base aux DW => maths : boff... faut quand même rapidemment dépassé le cadre de l'algèbre si tu veux faire un vrai DW. C'est typiquement de l'ingénierie. Il existe différentes méthodologies qui ne demande pas à tout redémontrer par les axiomes d'Armstrong par exemple.
 
data-mining => maths : est-ce encore de l'informatique ? en tout cas la dimension informatique est bcp moindre que l'exemple de DW précédemment cité. C'est de l'analyse automatique de données. Tu fais appel au matheux statisticien pour qu'il ponde un algo de fouille de données et toi tu saisies les valeurs des paramètres, tu fais tourner le biniou et tu envoie le résultat à l'analyste métier qui l'interpretera. Si tu as du bol ou les compétences, tu peux avoir ces différentes casquettes mais la partie data de data-mining c'est surtout la mise en place justement de DW.

Ce que vous dites est très intéressant, on peut effectivement étendre le débat maths/info au débat science/ingénieurie.
 
L'informatique étudiée à l'université est-elle une informatique scientifique ou d'ingénieurie ?

 
Tout dépend du cursus que tu poursuis à l'Université.

 
Oui, on est d'accord: si on se passe des maths, on devient alors "utilisateur". Seuls les gars forts en maths peuvent concevoir les systemes... que d'autres (comme moi   ) utiliseront.
 
Quand aux algebres qui servent de base aux DW, j'ai eu l'occasion de m'y frotter. Si c'est "bof", je ne comprend plus rien, car il n'ont pas encore mis en place de solution aussi fiable que pour l'algebre relationnel des BD. C'est un domaine en pleine evolution, toujours en cours de recherche. Plusieurs algebres se battent en duel, mais aucune ne represente la solution ideale, et les recherches se poursuivent. C'est tres pointu.
Le datawarehouse n'est pas encore un domaine mature.
 
De meme, le data-mining est justement un domaine ou l'Info et les maths cohabitent fortement. Est ce encore de l'info? Oui et non. Ce sont des maths appliquées a l'informatique. De nombreux centre de recherches en informatique travaillent sur ces questions.
 
J'ai un niveau assez médiocre en maths. Cela ne m'empechera pas de travailler dans le data-mining ou le datawarehouse, mais je ne ferais jamais partie des equipes qui concevront les outils que j'utiliserais    Ceci dit, dans l'industrie, cette catégorie de d'emploi ne doit pas etre tres fréquente.

 
Effectivement, tout depend de la filiere.
Les filieres Master Recherche + These n'ont pas grand chose a voir avec les master Pro ou les IUP.
Les deux logiques existent.

Je rajoute aux précédents messages que le titre du Topic est erroné. Ce n'est pas "Maths Vs Info" mais "Maths ET Info". Cela serait bien plus juste et réaliste    
 
Ensuite on débat de l'importance du "ET" et de son implication