搞科研是否需要具备很强的编程能力？这确实是一个值得探讨的问题，尤其在现代科学研究高度依赖数据和计算的背景下。在本文，AJE将详细解答这个问题，我们会例举一些典型的学科，用数据和实例尽量全面的解释这个问题。
首先，科学研究中的编程技能主要体现在数据处理和分析方面。数据科学是一个典型的例子，该领域的工作通常涉及大规模数据集的处理、分析和可视化。这些任务需要使用多种编程语言和工具，如Python、R、SQL等。例如，Python可以调用很多现成的库和简便的语法，成为数据科学家最常使用的编程语言之一。R语言则因其在统计分析方面的强大功能而广受欢迎。
对于需要处理和分析大量数据的科学领域，如生物信息学、天文学和气候科学，编程技能几乎是必需的。在生物信息学中，研究人员经常使用Python和R语言来处理基因组数据，并使用机器学习算法来发现新的生物标志物。天文学家则利用编程来分析大量的观测数据，处理图像和模拟宇宙现象。气候科学家依赖编程来处理复杂的气候模型和大量的气象数据，以预测未来的气候变化。
然而，并非所有的科研人都需要具备很强的“敲代码”能力。在一些领域，科学家可以使用现成的软件工具进行数据分析。例如，在社会科学和心理学研究中，许多研究人员依赖于统计软件如SPSS或Stata来进行数据分析，而不需要掌握太多的编程知识。此外，一些可视化工具如Tableau和Power BI允许研究人员通过图形用户界面进行复杂的数据分析和展示，进一步降低了编程的门槛。
虽然，对于很多科研人来说，编程能力不是必须的，但对于学术青椒来说，还是建议学习基本的编程技能，你会发现，随着职业发展，会写代码真的对科研效率的提升非常重要。比如，你如果刚踏入数据科学领域，有很多现成的，拿来就能用的工具，好像并不需要自己去写代码，但随着经验的增加，就需要你拥有编写和优化算法的能力，以解决更复杂的问题。
这几年生成式AI的发展，让科研人看到了曙光，事实上，AI已经开始对科学研究产生了深远的影响。AI技术，特别是机器学习和深度学习，正在改变科研人的工作方式。
通过使用复杂的算法，AI可以处理和分析大量数据，比人类手动敲代码更快、更准。例如，在药物研发中，AI可以通过分析大规模生物数据集，加速新药的发现和开发过程。还有我们在往期文章《AI正在改变人类与宇宙互动的方式》中已经提到过，AI正帮助天文学家更高效的分析观测数据，探索宇宙的奥秘。这些例子非常多，比如气候科学、基因组学、医学等等都在利用AI加快科学研究。
总之，AI技术的发展为科学研究带来了巨大的变革，提升了科学家的研究能力和效率，推动了科学的不断进步。随着AI技术的进一步发展，其在科学研究中的应用将会更加广泛和深入。
但是，这并不意味着科研人以后就不需要“敲代码”了，科研人不需要像程序员那样精通编程知识，即便有AI的加持，科研人仍然需要懂一些代码知识，当然，这要因学科而异。
哪些学科对编程能力的要求高？
我们列出了Top 10，供大家参考：
- 数据科学与大数据：数据科学家需要熟练掌握编程语言如Python、R，以及SQL和NoSQL数据库管理技能。他们必须具备机器学习、深度学习和数据可视化能力，以处理复杂的数据分析任务。
- 计算机科学与人工智能：计算机科学和人工智能研究人员需要高度精通编程，特别是对于开发算法、编写神经网络和处理大规模数据。这些领域的研究涉及大量的编程任务，如实现机器学习算法和处理大数据。
- 计算物理学：在计算物理学中，编程是必不可少的，用于模拟和分析复杂的物理系统。研究人员通常使用Python、C++或Fortran来编写高效的数值模拟程序。
- 生物信息学：生物信息学研究人员需要编程来分析生物数据，特别是在基因组学和蛋白质组学中。Python和R是常用的编程语言，用于处理和分析生物大数据。
- 天文学：我们前文已提到，天文学研究涉及大量数据处理和数值模拟，研究人员通常需要使用Python、C++或Matlab进行数据分析和模型计算。
- 经济学和金融学：现代经济学和金融学研究越来越依赖于编程技能，特别是R和Python，用于统计分析、经济模型构建和金融数据处理。
- 化学信息学：化学信息学研究人员使用编程来模拟化学反应和分析分子结构，通常使用Python、R和专门的化学模拟软件。
- 心理学与社会科学：虽然心理学和社会科学领域对编程的需求相对较低，但越来越多的研究涉及数据分析和统计建模，因此Python和R变得越来越重要。
- 环境科学：环境科学研究常常需要处理和分析环境数据，使用Python和R进行数据分析和地理信息系统（GIS）操作。
- 生物医学研究：虽然传统生物医学研究不要求很高的编程能力，但随着大数据和生物信息学的发展，Python和R的使用变得越来越普遍。
总之，编程能力并不是每个科研人都需要必备的，但对于一些领域来说，编程能力是必不可少的，它能够大大提高研究效率和成果的准确性。即便是掌握基本的编程知识仍能为你的研究过程提供很大便利。无论如何，数据和计算是大多数学科的基本构成，会写代码能让你的研究更有效率，也是你的额外竞争力。
