La mayoría de los ingenieros necesitarán habilidades de programación a lo largo de sus carreras, desde hace un par de décadas, y en el futuro hasta que el concepto de computadoras se vuelva obsoleto. (Eso podría ser mucho tiempo).
Muchas ramas de la ingeniería requieren la simulación de circuitos, estructuras de acero, vehículos, procesos industriales, etc. Como mínimo, se verifica la geometría para verificar que no haya colisiones entre las piezas, se mida el material utilizado, se verifiquen los diseños de los procesos de fabricación, etc. Gran parte de esto se hace con algunas herramientas ampliamente utilizadas: Matlab, pspice (o ngspice), AutoCAD, Catia. Casi siempre, a menos que haya sido contratado para reinventar algo, deberá escribir scripts, complementos, definir formas o acciones personalizadas o nuevos semiconductores, o de alguna manera adaptar el funcionamiento de sus simuladores y herramientas de diseño a sus proyecto. La fluidez en Python, Matlab y un par de otros idiomas pone a uno por delante de la competencia.
Además, analizar y graficar datos de experimentos y del campo a menudo no se puede hacer con el software enlatado de presionar un botón. Se puede hacer mucho análisis sin programación, pero definitivamente se encontrará con problemas con la frecuencia suficiente para que sea necesaria alguna programación. Ejemplos: limpiar datos de fallas debido a conexiones temporalmente defectuosas a sensores, o filtrar vibraciones de alta frecuencia para ver mejor las variaciones a más largo plazo, ajustar curvas teóricas a datos empíricos o enfocarse en ciertos detalles. Nuevamente, vale la pena conocer Matlab, Python, tal vez Julia o R o C ++.
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Finalmente, es posible que deba configurar un experimento en el laboratorio. Cuando una computadora controla el equipo, puede reproducir fácilmente un experimento y tener un registro de lo que sucedió, en forma de código fuente, junto con los datos obtenidos. LabView es popular para esto, pero de nuevo, Python es excelente, y creo que Matlab también puede ejecutar equipos. Incluso utilicé Go para ejecutar un experimento de laboratorio, y debido a sus gorutinas y su capacidad para manejar datos de bajo nivel, corrió círculos alrededor de Python.
De manera más general, el software ha ido creciendo en importancia mientras que la electrónica y la mecánica han reducido los sistemas a un mínimo de sustancia física. Los sensores y los extremos frontales de RF se conectan directamente a microprocesadores o FPGA, y las salidas se potencian con un mínimo de componentes para conducir luces, motores y actuadores. Ejemplos: radio definida por software, cámaras digitales, automóviles. Cualquier buen ingeniero electrónico, mecánico o de sistemas necesita saber algo de los principios por los cuales el software está diseñado y cómo funciona.