滋賀大学データサイエンス学部ってどう思う?
プログラミングと機械学習はほぼ確実にやると思うが他は何やるんだ?
機械学習ってのは統計とか最適数学も含むけど >>1
入学する学生が馬鹿なんだから
機械学習や統計学を教えても無駄。 >>1
竹村先生だし、統計学メインで
勉強すればよい。
理論統計学をしっかり学ぶべし。
機械学習やプログラミングは後でもよい。
というか後のほうがよい。 国立だし話題だから就職には有利だろうけど、卒業する頃には便利なツールが出来上がってそう >>4
エンジニアリング教えるのがメインだろうから国立大学受かる知能があれば余程のことがない限り大丈夫だろう。お前は駅弁大学生を舐めすぎだうんこ野郎 滋賀大学だぞ?馬鹿に決まってんべ?
エンジニアリングだと?
誰が教えんだよ?
データサイエンス学部の教員は理論統計学の教員を除けば、
糞ジジイと糞ババアの馬鹿とアフォばっかりじゃねーか?
なめてんのかクズ!
駅弁なんぞ低脳のクズしかいない! >>10
駅弁はバカじゃ入れねえし教員レベルは滋賀大学は高いだろ。学部長は数理統計の権威だしそれに準ずる人が教員になってるっての
「宮廷大以外はバカ大学ー」なんて2chでしか通用しない論理で生活してるなら改めた方がいいぞ。恥かくぜ
まず滋賀大学は数理統計の教育拠点校だぞ?
よく考えて書き込めよクズ >>11
日本語も読めない馬鹿なのか?
お前は数理統計以外の教員だな?
で、数理統計の先生の名声を借りて
自分が優秀だと言いたいのか馬鹿たれが!
滋賀大では数理統計学以外
勉強できない。
数理統計学以外の教員がゴミだから。
ま、竹村先生もゲーム友達が欲しくて
馬鹿教員を集めたんだろう。
先生らしいや。 講義の内容がよくなかった。
天皇陛下の謝罪を要求する! _,___
/ __`ヾ),_
/〃 (⌒゛`ヾv"ヽミ、
i / /´ _ニ=-=ニ .i l|
| 彳 〃_. _ヾ!/
| _ !" ´゚`冫く´゚`l
(^ゝ " ,r_、_.)、 |
ヽ_j 、 /,.ー=-、i リ <それはごめんなさい
__/\_ "ヽ ^ )ソ__ 竹村先生は駅弁の
|ヽ. | |` ー--ィ´i | 馬鹿に分かるようには
| > |、/□、/| < | 教えられないんだ 滋賀大学、関西?
神戸大学低下
神戸大学與三野禎倫准教授不倫 ここは馬鹿でもキチガイでも卒業できるんだから
何を言いたいのかわからん 雇口のあるウェブベンチャー受けに行くのめんどくさすぎるだろ 筑摩書房80周年記念大セール
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方々と一緒に議論するイベント「INEVITABLE ja night」。
これまで開催した 3 回のイベントには数多くの方にご参加い
ただきました。
しかしながら、イベントという限られた時間の中では語りつくせなかったことや、
取り上げることのできなかった話題も多数あります。そこで、こうした話題を取
り上げるオンライン番組「INEVITABLE TV」を定期的に配信することにしました。
INEVITABLE TV は、個性ある 3 人のナビゲーターが担当し、毎回素敵なゲストを
お招きして、楽しく面白い話を語っていただきます。
https://developers-jp.googleblog.com/2018/04/inevitable-tv.html 一期生の内定者が大学のHPに掲載されたのを見たけど、大手企業も多いけど、情報サービス、コンサル系にはあまり行ってなくて、ちょっと驚いた
これじゃあ、経済学部と変わらんじゃん
データサイエンスとか実はそんなに求められていないのか?
か、教育がイマイチ時流に合ってないのか?
ここんとこの難易度の高まりを見ると、他にも選択肢はあるんじゃないか、って言いたくなっちゃうな データサイエンスってなに?データサイエンティストになるには何学部?
https://youtu.be/P-OvBL_Qi7s >>23
例えば法学部出身の学生はみんな法律関係の職についていますか? >>25
文系はそうだが、理系は大学の学部の延長で就職先を決めるぞ
全て中途半端で専門性が身に付かなさそうなカリキュラムだけど
https://www.ds.shiga-u.ac.jp/about/ds/curriculum/ 法学部政治学科なら省庁に入って事務次官を目指すコースでは? AUTOプログラミングはまだ先だが、AIライブラリの進化は超早かったので、専門分野を持ってないデータサイエンティストなんて早々に消えるだろう 数学得意なかたに質問です
「f(x)=(x^100 +1)^100 +(x^2 +1)^100 +1 は x^2 +x +1 で割り切れるか。」
解き方も一緒におながいしまつ <生涯賃金が多い主な大学>
東京六大学で比較
東京大学 4億6126万円
慶應義塾 4億3983万円
早稲田大 3億8785万円
法政大学 3億8103万円
明治大学 3億7688万円
立教大学 3億7551万円
大卒平均 2億8653万円
(日刊SPA!2017.7.16) 本気なら、全寮制にして、彦根でスパルタでやるべき。 出身大学
「人間力」重視の採用を行っている結果、出身大学(院)も多様です。
平成20年以降、24大学(院)から97名を採用しています。
国公立大学
北海道大学、東北大学、東京大学、一橋大学、東京外国語大学、千葉大学、金沢大学、信州大学、名古屋大学、京都大学、大阪大学、神戸大学、岡山大学、広島大学、九州大学、大阪市立大学
私立大学
慶応大学、早稲田大学、上智大学、中央大学、東京理科大学、明治大学、立命館大学、同志社大学
国税庁総合職 採用実績
https://www.nta.go.jp/about/recruitment/jimukei/date/data.htm 滋賀大学データサイエンス学部の提携企業が凄すぎる。
公表ベースだけど早稲田大学や慶応大学(いずれも全学部)を圧倒的に凌駕している!!
トヨタ、ダイハツ、三井住友フィナンシャルグループ、NTTドコモ、NTTコミュニケーションズ、伊藤忠、平和堂、オムロン、大阪ガス、NEC、東京海上日動、第一生命、田辺三菱製薬、エーザイ、帝国データバンク、クレディセゾン、あいおいニッセイ同和損害保険
僅か開設4年でこの実績。これって。スタンフォード大学流の手法を持ち込んだ竹村先生の力なのか? >>32
ソウル大学や北京大学は生涯じゃなく単なる年収が億ってる。 医局みたいに、DSが求められる就職転職先を卒業後も斡旋すべきだね。
日本のソフトウェア業界は玉石混交で、レールはないから。 大学の強いブランド戦略が必要だな。
流行り廃りに影響されないためには。
ブームに乗るのは悪くないが、それが去った後のことも考えとかないと。 Webに露出するのは良いが、ネットのDS分野に東大京大慶應UTuber商業が出てきてる。これらとの比較で優位に立つことが必要。もはや先行者利益は尽きてクオリティ勝負が始まってる。
さてどんなクオリティが示せるか?次の一手が気になる。 ブランド形成のためにも、まずはコミュニティを作るのはどうかと思う。
卒業生を営業マンと捉え直すなんてどうかな。
経済学部があるし、そんなアプローチはとっくに検討済みだろうか。
ボーダレスな時代、チャンスと捉えて栄えて欲しい。 Webに無償の入門コンテンツやマニアックなのは増えたけど、高卒程度から初めて確率・統計から機械学習までの実践を一通り経験して業界の全体像を俯瞰できるくらいの一貫したコースは大学の学部じゃないとできないだろうね。
ひたすら無償でYoutubeで学び続けるというのは現実的じゃない。書籍でも入門の域をでると途端に不親切になる。
ただ、学生がそのへんのアドバンテージを理解してモチベーションを維持できるような講義じゃないとね。 大学のネットのデータサイエンス講座は作りが荒くって分かりにくいけど、無料だからこんなもんか。
しかしYoutuberの方が分かりやすいし、学校のディスプロモーションになってるかも。 レールの上あるいはオンロードを高速で走るのと、オフロードを走るのとでは学習方法も適切な教材も異なるからな。
大学で学ぶのは、基本的には4年間レールの上を走れるっていうありがたいこと。
Youtube等で実務者から話を聞いて知識を繋げていくのは、効率が悪い。行きたいところへいけるけど。
目的がはっきりしてるならYoutube,データサイエンティストになりたいなら大学だろうな。 データサイエンスの学部や学科が沢山できてるらしいけど、ツイッターみてるとExcelやPowerPointの使い方やってるとこもあるみたい。客寄せのための看板の掛け替えも多そうだな。 作業として見てるから、単なるExcelの使い方講座になってるのかもよ。
背景にある学術的なところを理解するようにしないと、パソコンスクールになってしまうんじゃないかな。
PowerPointは論外だと思うけど。 「大学生のための〜」は、ある程度ベースの知識を持って、繰り返してみればわかりやすいと思う。
入門書籍と比べてもわかりやすい方だと思う。
ただ、動画ゆえに自分で考えてみる時間が与えられないから、止めつつ見るか、繰り返し見るかが必要だろうね。 滋賀大も千葉大も駅弁とはいえ国立なんだから、まだましだが、
Cラン以下にもデータサイエンスやAIを称する学部が増えてる(おそらく私学助成金が増額されてる)
算数から始めるのだろうか みんな本心は大学でデータサイエンスを教えてもらえるのをうらやましいと思ってる。
大学ブランド最優先で、学部の選択は顧みないで受験してきたのが多いから。
退学者が多いのも、学部でろくに勉強しない学生が多いのも、大学ブランドのせいなんだな。 社会人が大学に戻って勉強するようになると、大学ブランドはかわるだろうな。
というか、研究室ブランド、先生ブランドになるだろう。
今は過渡期。
そのうちいやでも高収入につながる知識や、優れた人材育成のできる先生が評価される時期が来る。
でなきゃ、日本は後進国と並ぶ国になってく。 なんで後進国と並ぶ国になっていくか?
それは、リソースベースの経営が成り立たなくなるから。企業は地域資源に付加価値をつけて高く世界に売ることで成立してる。人材と知的財産でしか先進国は維持できない。 大量生産/大量消費時代は、才能のある極わずかな人間を核に、手足となる勤勉な同質性の高い人材だけで維持してきたが、多様性/小規模の時代は、核を育てなきゃいけない。
解けるように作られた問題を効率的に解く人間が核になれるか?
高偏差値人材は勉強方法を知っているから強いというのは本当だろうか?
データサイエンスはその辺も証明して/暴いてくれるのかもな。 >解けるように作られた問題を効率的に解く人間
言いたいことは判るが
それは文系なら当てはまるが
理系はそこまで馬鹿じゃないぞ 受験生です。
ストレスからかこの数日プログラミングの本に手を出して読んでいます。特にアルゴリズムが面白く感じるので後期での受験を考えています。
後期の二次試験に数学がなく英語とグラフ読み取りとあるのですが、これはもしかして文理が混在している状態なのでしょうか?
だとするとデータサイエンスといってもそれほどプログラミング詰めて学ばないのでしょうか? >>63
数学が基礎だとすると、プログラムも英語も出来て当たり前のツール
ほとんどのAIに関する最新情報は英語か中国語で提供されるし