Aunque sería bastante realista decir que eso es ampliable a un porcentaje alto de los que programan como actividad secundaria (necesitan resolver un problema y hacen un programa para ello). Se podría decir que hacer un programa sencillo está al alcance de casi cualquiera, pero programar bien y llevar adelante proyectos de programación no es lo mismo. Al menos, eso es lo que parece que detectan en la revista Nature, donde hablan de ello en Computational science: ...Error (...why scientific programming does not compute.) donde se comenta como algunos resultados científicos pueden ponerse en duda porque están basados en programas que no estaban muy bien hechos y sus resultados no son reproducibles (uno de los requisitos de la ciencia; yo, por mi parte, insisto en que eso se da en muchas otras ramas de la actividad humana, donde se funciona o ha funcionado muchas veces con programas menos-que-óptimos desarrollados con buena fe y buena voluntad y poco más).
Hacia el final se incide en la necesidad de que los científicos que lo necesiten tengan algo de formación en esos temas (en la línea de lo que proponíamos en Una cultura ingenieril y en Programadores y gente) y también contratar a profesionales (que para eso están):
In the long term, though, Barnes says that there needs to be a change in the way that science students are trained. He cites Wilson's online Software Carpentry course as a good model for how this can be done, to equip students with coding skills. Wilson developed the week-long course to introduce science graduate students to tools that have been software-industry standards for 30 years -- such as 'version control', which allows multiple programmers to make changes to the same code, while keeping track of all changes.
Vale la pena echarle un ojo al proyecto Software Carpentry que trata de acercar a los científicos los conocimientos necesarios en desarrollo de programas y lo que les rodea.
Referencia: Las consecuencias de los errores en la computación científica.
Fuente: fernand0
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