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投稿者: 一橋:出世起業、東工:技術? (ID:Ls2n4klFAZg) 投稿日時:2023年 09月 21日 18:27
一橋のSDSと東工の情報、関東で専攻を情報系に確定させるのには最高な学部だと思うのですが、どちらが良いでしょうか?
筑駒と開成の進学者数で見ると、一橋5:東工4となっています。定員に占める割合でいくと、一橋8.3%:東工4.3%となっています。
出世・起業を考えると一橋の方が上ですが、エンジニアとしての素養を高めたい場合は東工の方が上で悩ましいです。
東工と一橋では、入学時の数学力では東工>一橋だけど、卒業時の実務に関連する微積・線形代数・確率統計では東工≒一橋になる一方、東工は無駄な課題が多くて英語が疎かになり、英語力に関して一橋>東工なのが、出世で大差がつく原因でしょうか?
◯オープンワーク年収統計
ランク 大学名 55歳時年収(万円)
AAA 一橋大学 1,393
AAA 東京大学 1,351
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AA 京都大学 1,172
A 名古屋大学 1,106
A 神戸大学 1,101
BBB 慶應義塾大学 1,086
BBB 早稲田大学 1,061
BBB 東京工業大学 1,036
◯2016-2022年に新規上場した会社の社長輩出率
大学 社長数 学生数K 輩出率
一橋大学 11 4.4 2.52
東京大学 34 14.0 2.42
東京工業大学 7 4.9 1.44
--
慶應義塾大学 33 28.7 1.15
早稲田大学 34 37.9 0.90
横浜国立大学 6 7.3 0.83
京都大学 9 13.0 0.69
○出身大学別TOEICスコアランキング
https://career.nikkei.com/knowhow/career-improve/002359/
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【7328787】 投稿者: やはり (ID:5oktKK27p5o) 投稿日時:2023年 10月 28日 10:36
もともとの第一類や第五類などの系譜を持った東工大情報理工学院と、滋賀大や千葉大などと同様に流行の中で創部した一橋大SDSとは目的も違うので比較しようがない気がする。そもそも後者は多くを後期入試で理系の落ち葉拾いをする発想だし。
一橋大が研究大学にこだわり「サイエンス」に飛びついたとしか思えない。 -
【7328795】 投稿者: 抜本的な改革 (ID:TO3ljSCRfiw) 投稿日時:2023年 10月 28日 10:51
もう50年も前に情報学部が存在した東大や東工大から、深層学習・ニューラル・ネットワーク・アテンション機構等の研究は出てこず、IT分野で日本はほぼ全敗。
形式に拘り過ぎていたり、AIでは超重要な確率統計を軽視していたり、パズル問題を解くことに熱中して最先端を広げるステージに到達するのが遅過ぎたり(笑)
もっと実戦経験のある教授への人員入れ替えや、飛び級の容認等、抜本的な改革が必要では? -
【7328817】 投稿者: 通りすがり (ID:9Z408.jSZjM) 投稿日時:2023年 10月 28日 11:46
甘利先生の研究とかありましたけど…。計算機の性能など、時代の限界もあります。とにかく流行を追いすぎないことです。
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【7328818】 投稿者: 通りすがり (ID:9Z408.jSZjM) 投稿日時:2023年 10月 28日 11:52
データ・サイエンスはあらゆる学問領域で重要性が増していますから、一橋がデータ・サイエンスの学部を設けるのはしぜんなことだと思います。研究大学にこだわっているようには見えませんね。むしろ、たんに文科省に振り回されているだけなのでは。指定国立、国際卓越… バスに乗り遅れるな!状態です。そろそろ独自路線でいいのではないでしょうか。
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【7329001】 投稿者: 学部 (ID:5oktKK27p5o) 投稿日時:2023年 10月 28日 18:17
〉データ・サイエンスはあらゆる学問領域で重要性が増していますから、一橋がデータ・サイエンスの学部を設けるのはしぜんなことだと思います。
重要性増すのはその通り。でも確率統計などと同じく事象を分析するためのツール・手段でしかないのではないのか、というだけ。
学部は大きく、
人へのアプローチ 文系:法学部、理系:医学部
物へのアプローチ 文系:経済学部、理系:工・農学部
思想理念へのアプローチ 文系:文学部、理系:理学部
というのが大きな枠組みだと思っている。
かつvucaでボーダレスとなる中であえて小さく切り刻むのは、やはり「サイエンス」による研究費期待としか思えない。 -
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【7329014】 投稿者: 懸念 (ID:MmYVf2wmtck) 投稿日時:2023年 10月 28日 18:34
データサイエンスが重要になってきていると言っても、データはある時点のある側面を示したものでしかないから、データから理論を作り上げることはできない。あくまで既存の理論を補強したり、新たな理論への気付きを与えるものでしかない。そこを念頭に置かないと、見えるものだけで物事を判断してしまう危険がある。
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【7329218】 投稿者: 演繹片輪走行 (ID:dn2b0.s0N72) 投稿日時:2023年 10月 29日 09:19
こういう人間の脳の限界に縛られた価値観の持ち主が日本の理系教授等に多過ぎるのが、日本がIT・AIで全敗を続けている原因だよね。
https://www.nikkei.com/article/DGXZQOUC241K30U3A021C2000000/
"AIで変わる科学の営み、新たな「理解」がけん引"
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物理学からAI研究に転じた瀧雅人・立教大准教授は、観測した現象を単純な法則に押し込めるという今の化学は「人間の脳の記憶や演算能力の制限のもとで物事を把握するのに都合が良い方法に過ぎない」と指摘する。人間にとってはブラックボックスでも、膨大なデータから新たな発見ができるなら、それは新たな形の「理解と呼んでもいいと思う」と語る
人間が理解しながら進めることのできる科学は20世紀に大体やり尽くし「このままでは今後科学は減速する」と瀧氏は懸念する。AIの予測をベースにした新たな方法論で知識を得ることが今後の科学を牽引するとの見方だ。 -
【7329256】 投稿者: 懸念 (ID:wZb1zeQ5aYY) 投稿日時:2023年 10月 29日 10:02
膨大なデータからわかるのは、ある時点の事実の一部だけだよ。新たな発見に向けた気づきにしかならない。なぜそのようなデータになったのか考察して初めて新たな発見につながる。そしてその発見を普遍的なものにするには、理論を構築して他の分野に応用できるようにする必要がある。データしか見ないのは、目に見える事象しか追わないのと同じだよ。
まあ、自分の頭で考えることをやめて、膨大なデータとAIが導き出した理解に盲目的に従うのなら君の言う通りでいいけどね。
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