¿Será un buen científico un buen ingeniero si lo intentó?

Posiblemente, pero no necesariamente.

La manera en que lo veo,

  • La ingeniería tiene el objetivo de crear dispositivos útiles, y alcanzar ese objetivo a veces tiene el efecto de producir un doohickey que también tiene cierta novedad científica.
  • La ciencia tiene el objetivo de organizar y ampliar nuestro conocimiento, y alcanzar ese objetivo a veces hace que sea necesario crear e investigar un dispositivo que también es algo útil.

Algunas ciencias organizan y amplían el conocimiento que no se trata de artilugios específicos, y algunos artilugios muy útiles no tienen una nueva perspectiva que ofrecer. En otros casos, el mismo trabajo brinda beneficios en ambos sentidos, y ahí es donde creo que la ciencia y la ingeniería se encuentran: pueden informarse mutuamente.

No creo que podamos encontrar cualidades personales para determinar con precisión qué tan buenos serían todos los tipos de científicos e ingenieros en el trabajo de los demás, los requisitos de uno no siempre son relevantes para el otro. Algunas personas son buenas como ambas, pero creo que uno puede tener una habilidad fantástica para hacer cosas sin tener en mente una teoría innovadora de sus principios, y viceversa.

Sí, un buen científico puede aprender a ser un buen ingeniero.
En mi experiencia, es mucho más difícil para un buen ingeniero aprender a ser un buen científico.

Esto se debe a que la ingeniería se puede aprender ‘en el campo’ (trabajando en una empresa con otros buenos ingenieros), pero un buen científico necesita tener un mentor de nivel de doctorado y la experiencia académica.

A veces es lo contrario: no contrataré a un ingeniero como doctor o un doctor como ingeniero de base sin probar cuidadosamente si tiene los “malos hábitos” de su mundo.

Pero, por supuesto, también hay buenos puntos. Además, también depende en gran medida del tema y el contexto antes / después. Además, hay muchos tipos de ingeniería (p. Ej., I + D frente a codificación geek) y científicos (en su mayoría experimentos frente a la mayoría de modelos).