计算机专业如果对神经科学感兴趣，编程能力重要吗？

纯神经生物学方向，懂一点电生理或者钙信号的滤波算法就行了，基本还是以湿实验为主。你说coding不是强项的话实验是你的强项吗？相信我，当你做了一年重复性极高的分子实验，或是扎了一年whole-cell recording，什么数据都没有，一年白干博士延毕的时候，你就会觉得coding能短期内知道结果是否正确是多么仁慈。临床神经科学偏医学，编程能力不重要，对临床病症相关的理解和经验的累积比较重要。

认知神经科学会接触到一些数学和编程的分析方法了，大部分实验以人的fMRI为主，实验负担比纯神经生物学方向要轻不少，会点低端编程和数学方法就能保证博士毕业了，但要有好的发现还是要强化数理编程方面的能力。和纯神经生物学方向一样代码以MATLAB为主。

计算神经科学强调对微观神经元活动的偏微分方程建模，人工智能强调网络整体各层间的连接框架。两者都需要具备较高的数理基础和编程能力，前者会更重视数学物理的理论基础，后者会更重视编程的实战，说实话我觉得这两个方向是最有前途的，进可科研退可企业。代码以Python为主。

神经工程学主要偏向硬件，像脑机接口一类的更偏材料一点，我认识的人在这个方向需要理解单片机和C&C++编程。

神经经济学，心灵哲学，神经教育学，神经美学这些小众领域，需要懂和神经交叉方向的对应知识，据我了解这些领域所需的coding能力肯定会弱于计算神经科学和人工智能。

比起纯计算机领域说实话神经科学领域里要求的coding能力可低多了，但是数据分析的基本思维还是要掌握，并能应用到实际问题的解决中，有本科coding背景的话神经科学实验室还是挺喜欢的，可以做些类脑方向推动神经网络可解释性领域的进程。未来各行各业coding肯定和英语一样是基础科目了，还是建议保持training。

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转自：“北美名校科研”微信公众号

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