Klassische und "moderne" Informatik

Als ich mich vor einigen Jahren bei einem medizinischen Forschungsinstitut beworben habe, wurde ich von zwei Abteilungsleitern unabhängig voneinander gefragt, was mich im Informatikstudium am meisten interessiert hätte. Ich antwortete: Algorithmen. Der eine sagte daraufhin nichts, der andere: "What? But that's what computer science was like 50 years ago!"

Wahrscheinlich hatte er eher Dinge wie Data Mining oder Machine Learning erwartet, weil diese dem, was am Institut gebraucht wird, näherkommen. Tatsächlich sind Data Mining und Machine Learning ja relativ moderne Dinge, weil sie sehr arbeitsspeicher- und rechenzeitintensiv sind und deswegen erst seit einigen Jahren wirklich in der Praxis angewendet werden können. Aber ich vermisse dabei die Eleganz, die die Genialität des Programmierers auszeichnet. Data Mining und Machine Learning sind eher "brute force", also Holzhammermethode. Deswegen reizten mich diese Subdisziplinen der Informatik, die ich selbstverständlich auch in meinem Studium kennen gelernt habe, weniger.

Mir ist aber klar, dass gewisse Dinge eben in der Praxis gebraucht werden und es nur von Vorteil sein kann, darüber gute Kenntnisse zu haben. Nur: Meiner Erfahrung nach eignet man sich halt das am besten an, was einen persönlich (intrinsisch) interessiert und nicht nur deswegen, weil es von einem Arbeitgeber erwartet werden könnte.