データサイエンス系学部学科が続々誕生 就職好調 数学は必須？ [蚤の市★]
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データを分析し、社会課題の解決に生かすデータサイエンス。各地の大学で来春、関連の学部学科が「新設ラッシュ」を迎えそうだ。一橋大や順天堂大など、国公私立を問わず開設予定が相次ぐ。日本のデジタル化の遅れが叫ばれる中、文系理系の垣根を越えて動き出している。（編集委員・宮坂麻子）
一橋と東大理Ⅰ、理Ⅱの併願？ 順天堂は文系もOK
新設予定の中で注目を集めるのが、一橋大のソーシャル・データサイエンス学部だ。1951年に商、経済、法、社会の4学部態勢になって以来、72年ぶりの新設学部となる。
商業学校から始まり「社会科学系の総合大学」として歩んできた。デジタル時代の中、既存学部の知見やノウハウとデータサイエンスを融合させてビジネスを革新し、社会課題を解決する人を育てることを狙う。
同大のウェブマガジンで就任予定の新学部長は、求める人物像として「まず問われるのは、基礎力としての数学の素養」としている。データサイエンスには統計や計算が不可欠。「得意ではなくても、アレルギーがない、嫌いではないことは最低条件」とする。その上で「社会や経済への関心の高さ」「社会課題を自ら見つけ出し、データを自らそろえて分析し、解決への道筋を提言する主体性」も求める。
入試も数学重視の配点だ。学…(以下有料版で、残り2482文字)
朝日新聞 2022/11/26 6:30
https://www.asahi.com/sp/articles/ASQCT66HVQB0ULZU00H.html?iref=sptop_7_05 >>917
こちとらツールやライブラリを使ったデータ分析が専門なのですが... 数値眺めただけでデータ分析ができるなどというやつはほぼ１００％詐欺師だと思ふ 麻生は要らないと言っていたな。
まあ、だから政治家にしかなれなかったのだろうけれど。 ああ、このスレでもIDかぶりがあるが>917とIDがかぶってるが
これは別人の書き込みであると公告。
このスレの話題は前にカキコしたので興味深いカキコにレス
>>882
文系に限った話かどうかは知らないが
（まあしばしば理系の素養のないやつを文系扱いするカキコが散見するが
その文系的な素養もない奴に文系を名乗られちゃ困るよなｗｗｗ）
偏差値については、よくわかってない2ちょんねらは散見するよね
あれねえ、なんだろ？ ある種の戦闘力みたいなもんだと思ってんのかねｗ
>>919
最近の受験のことはしらんが現代文の試験に…小説分野のことだと思うが
「登場人物の気持ち」なんて答えさせる問題とかあんの？ｗ
ってか国語とか現代文って別にそういうの答えさせる科目じゃねえと思うけど。 お絵描き下手くそなので
ＡＩの力借ります
5年以上の努力分 >>761
最近はこの辺の分野にも代数幾何学が結構使われる
グレブナー基底とか >>761
あと、統計手法を幾何学的に調べようというのもあって、微分幾何学が応用されてる 高卒だけど仕事では普通に
Student-t検定とかMann-whitney検定とか
カイ二乗検定とかF検定を使ってる
これだけ出来れば理系は名乗っても良い？ >>146
普通にプロペンシティスコアマッチングとかでバイアスをサニタイズするだろ 数学をやっている人しかデータサイエンス学部に入学できないのは差別です。 >>929
１つわかることはお前さんが駅弁理系か同レベルの私大理系だということ。 >>914
スポーツ系学部は異次元の特殊学部だからな
早大スポ科とかも コンピューターがやれる仕事
絶対に騙されるな
バイオの二の舞いぞ >>905
新課程では文系は数Ⅲはやらないけど数Cはやることになってるよ >>12
独自学科作ったほうがアカポス増える
既存の学部学科でアカポス掴めないオーバードクターの救済になるぞ 医者だけど計算論的精神医学という分野が面白いよ
>>916
数学科から学校の先生が負けってよくいうけど、全然理解できない。いい仕事じゃん。少なくとも保険会社とかよりは。 >>949
金なら保険会社だろうが、
仕事のやりがいなら教員だと思う。
国の財政が悪化してるので、公務員の給料が今まで通りかは？だが。 政府からの依頼でデータ改竄、隠蔽の仕事が大量にくるな。 >>899
うーん
俺はこの手の学科を卒業してるんだけど、あんまりオススメしないなー
京大や東工大なら研究志向だと思うけど、研究では数学者の凄さをまざまざと見せつけられたってのがホンネだよ
工学系出身者に比べて数学科出身者は圧倒的少数派なのに、突き抜けたすごい業績の人は数学者ばかりだったから
上で書いてる人もいるけど、数学の応用範囲がどんどん広がってきてて、修士くらいまでは純粋数学をやったほうが良いんじゃないかと思ってる
自分の分野の最近の日本人で突き抜けてる人は、京大の純粋数学で博士号取ってから転向してきた人だったけど、その分野のトップ雑誌の論文数が東大教授の3倍、世界最高の論文賞受賞、若くしてその分野の一番大きな国際学会のFellow、地方旧帝大の教授だったけど、外国の大学に引き抜かれたね 何この捏造上手量産学科・・この手の人材が国とかから求められてるって感じか・・ >>950
ヨコからだけど
＞ 仕事のやりがいなら教員
ワロタ
千差万別の保険ケース処理の理論構築の面白さを知らない寝言かと いかにして顧客や相手に保険金を払わないか、が保険の仕事では求められる 極々一部を除いて機械学習土方にしかなれんぞ
普通の奴は専門分野＋機械学習にしとけ AIの発達でこれからもじゃんじゃん今ある仕事がなくなっていくだろうから
新規性の強いものに飛びつくのは、生存戦略としては正しいと思うわ
レガシーなことやってたら、生きていけるかどうか予想もつかん ちゃんと高校でデータキャラやってきたのか？こいつらは？ データサイエンスなんて、国公認の詐欺に使われるだけだからな
コロナで学んだだろ データサイエンス学んで 青果の仕入れ担当 とか コンビニの仕入発注とか出来るようになるのかな。 おれ統計検定2級に受かってデータサイエンティストの肩書を名刺に書くんだ！ ガチで数学やってた人って、ギャンブルや宝くじ大好きだよな
負けると分かっていてパチ行ったり馬券や宝くじ買う >>956
統計一級持ってるけどアクチュアリー一生取れる気せんわ
保険屋なめられすぎだよなちょっと
>>964
金融屋で数理統計やってる知り合いみんな公営ギャンブルか先物やってる
株は買えないからね 研究開発の分野にデータサイエンス学科から行くのではなくて、
レガシーな経験と勘で仕事をこなしているような所が日本には多すぎるからちゃんとメトリクス入れてデータドリブンの戦略を立てましょうってことでしょ
そりゃバリバリの理系には敵わないけど、文系しか行かないような職場にもデータドリブンの風が吹くことに意味があるんだと思う。
DXに繋がって効率化にもなるし。 >>811
Mathematicaは今は実質無料で使える
Wolfram EngineというのとJupyter Notebookを組み合わせると、
計算能力はそのまま、ユーザーインタフェースは若干使いづらいMathematicaのできあがり
あと計算は今はMATLABだけでなくPythonやRで書いちゃう人たちも多いんじゃないかな。
PythonだとNumPy/SciPy/SymPy/jaxなんかを使って。
jaxはCUDAでも計算できるから簡単にCUDA試せるし自動微分もついてる。まだ自分は試せてないけど… >>948
学校の先生が負け組なのではなく、
大学に残って研究の道を選んだのが負け組 データサイエンスは糞の役にも立たないけどデータエンジニアリングが本当に必要とされてる まさか人工知能(AI)が実用化されるとは思わなかった
ディープラーニング 、ビッグデータ、データマイニング
■人口知能
https://ja.m.wikipedia.org/wiki/%E4%BA%BA%E5%B7%A5%E7%9F%A5%E8%83%BD
・17世紀初め、ルネ・デカルトは、動物の身体がただの複雑な機械であると提唱した（機械論）。
・1642年、ブレーズ・パスカルは最初の機械式計算機を製作した。
・チャールズ・バベッジとエイダ・ラブレスはプログラム可能な機械式計算機の開発を行った。
・バートランド・ラッセルとアルフレッド・ノース・ホワイトヘッドは『数学原理』を出版し、形式論理に革命をもたらした。
・1943年ウォーレン・マカロックとウォルター・ピッツは「神経活動に内在するアイデアの論理計算」と題する論文を発表し、ニューラルネットワークの基礎を築いた。
・1956年に行われた、ダートマス会議開催の提案書において、人類史上、用語として初めて使用され、新たな分野として創立された。
・1979年、福島邦彦がネオコグニトロンを発表し、文字認識に使用し、後にこれが畳み込みニューラルネットワークへと発展する。
畳み込みニューラルネットワーク（たたみこみニューラルネットワーク、英: Convolutional neural network、略称: CNNまたはConvNet）は層間を共通重みの局所結合で繋いだニューラルネットワークの総称・クラスである。
機械学習、特に画像や動画認識に広く使われる。
・画像処理におけるディープラーニングの有用性が競技会で世界的に認知された2012年頃から急速に研究が活発となり、第三次人工知能ブームが到来[11]。
【理工学的な概要】
深層学習を利用するには線形代数学・確率論・統計学といった大学レベル以上の数学や、データ科学（データサイエンス）の知識が必要となる。
脳シミュレーションを行うには神経科学、社会分析には社会学など、応用する分野の知識も必要となる。
さらに実装するにはプログラミングの知識も必要となる。 レス数が950を超えています。1000を超えると書き込みができなくなります。
