认识达内从这里开始

天文系大部分人没有受到过正规的计算机训练，都是半路出家，用的语言主要是：Python，IDL，C/C++，Fortran，Matlab等。老一辈的教授们用Fortran和C;IDL是一个类似Python的语言，因为有许多天文专用的package，所以受到青睐(但是仿佛只有天文学的人在用)。不过近期IDL在Python天文学package越来越猛的形势下，开始失去优势。Python越来越广泛，一方面因为容易上手，一方面因为很多天文的package是用Python写的了，比如很常用的AstroPy。Matlab也有少数人用，它有强大的代数和画图功能。C++适合大的collaboration一起写，所以我在天文系比较少见到(大家比较独来独往)，但是在粒子物理用的很多。

基本上，我们被建议需要学两类语言，一个是比较基础的，比如Fortran或者C，跑大程序、并行计算用。另外一个是高层次(High-level)语言，比如Python，IDL，Matlab，这些语言不用compile，可以快速地用来分析数据、画图、做简单运算用。当然高层次语言也可以用来做并行运算，但是速度很难上去。

观测VS理论

做观测和做理论的同学用的软件是很不一样的。比如做观测的有：高能天体物理用NASA HEASARC的软件，可见波段用NOAO写的IRAF，宇宙微波背景的用HEALPix。这些基本都需要在你决定研究方向后专门去学一下。

做理论的。。几乎每个研究组都有自己的程序。成千上万的程序在业界流通。有的时候一个项目里面要用数个程序(甚至是用不同语言写的)。所以基本上没有办法学好一个就一了百了，而是要把自己培养成万金油，拿到新的程序马上就要能跑。

宇宙学对计算机知识的极度渴求

宇宙学在近期从一个几个人一个组就能独立做的领域，变成一个大数据、大组织的领域。大部分的宇宙学项目，比如针对宇宙微波背景的刚做完的Planck、十年内要启动的欧洲ESO的Euclid、美国NASA的WFIRST、美国NSF的LSST，大都是千人级的大组织。未来的数据量也将变得非常庞大，比如LSST每晚的观测数据量是15TB——目前天文学届尚无法处理这的大数据。所以天文学越来越多需要计算机领域的帮助。一是处理初试数据的软件，二是分析数据的程序。

看到其他回应中说“数据挖掘、大数据技术等，抱歉我似乎没听说过有人用过”，我不赞同。宇宙学中有许多项目都需要用到大数据，比如Planck的官方论文就用了很多MCMC(马尔科夫链蒙特卡洛)，我和同事日常工作中需要用到有数万核的超级计算机、同时跑数千个任务。

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