天文學領域都需要哪些計算機技術？

用宇宙學領域以及系裡看到的狀況來報告一下：

1）語言

天文系大部分人沒有受到過正規的計算機訓練，都是半路出家，用的語言主要是：Python，IDL，C/C++，Fortran，Matlab等。老一輩的教授們用Fortran和C；IDL是一個類似Python的語言，因為有許多天文專用的package，所以受到青睞（但是彷彿只有天文學的人在用）。不過近期IDL在Python天文學package越來越猛的形勢下，開始失去優勢。Python越來越廣泛，一方面因為容易上手，一方面因為很多天文的package是用Python寫的了，比如很常用的AstroPy。Matlab也有少數人用，它有強大的代數和畫圖功能。C++適合大的collaboration一起寫，所以我在天文系比較少見到（大家比較獨來獨往），但是在粒子物理用的很多。

基本上，我們被建議需要學兩類語言，一個是比較基礎的，比如Fortran或者C，跑大程序、並行計算用。另外一個是高層次(High-level)語言，比如Python，IDL，Matlab，這些語言不用compile，可以快速地用來分析數據、畫圖、做簡單運算用。當然高層次語言也可以用來做並行運算，但是速度很難上去。

2）觀測VS理論

做觀測和做理論的同學用的軟體是很不一樣的。比如做觀測的有：高能天體物理用NASA HEASARC的軟體，可見波段用NOAO寫的IRAF，宇宙微波背景的用HEALPix。這些基本都需要在你決定研究方向後專門去學一下。

做理論的。。幾乎每個研究組都有自己的程序。成千上萬的程序在業界流通。有的時候一個項目裡面要用數個程序（甚至是用不同語言寫的）。所以基本上沒有辦法學好一個就一了百了，而是要把自己培養成萬金油，拿到新的程序馬上就要能跑。

3）宇宙學對計算機知識的極度渴求

宇宙學在近期從一個幾個人一個組就能獨立做的領域，變成一個大數據、大組織的領域。大部分的宇宙學項目，比如針對宇宙微波背景的剛做完的Planck、十年內要啟動的歐洲ESO的Euclid、美國NASA的WFIRST、美國NSF的LSST，大都是千人級的大組織。未來的數據量也將變得非常龐大，比如LSST每晚的觀測數據量是15TB——目前天文學屆尚無法處理這的大數據。所以天文學越來越多需要計算機領域的幫助。一是處理初試數據的軟體，二是分析數據的程序。

看到其他回應中說「數據挖掘、大數據技術等，抱歉我似乎沒聽說過有人用過」，我不贊同。宇宙學中有許多項目都需要用到大數據，比如Planck的官方論文就用了很多MCMC（馬爾科夫鏈蒙特卡洛），我和同事日常工作中需要用到有數萬核的超級計算機、同時跑數千個任務。我學校也有天文系和計算機系的教授們合作，用機器學習來分析天文學數據。在技術上，也有許多人用到大數據、機器學習。甚至有本專門為天文研究員而出的程序書：《Statistics, Data Mining, and Machine Learning in Astronomy》 作者：Zeljko Ivezic, Andrew Connolly, Jacob VanderPlas, and Alex Gray，網路的附帶教材可以在這裡看到：astroML: Python Datamining for Astronomy

也會時常見到做天文大數據博士生博士後，找不到天文的工作然後跑去google、facebook、華爾街做data scientist的。。導致現在看到data scientist的頭銜，腦海中自動出現「找不到工作的天文系學生」。。不過，工資也是翻了5倍的。。。

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