滋賀大学データサイエンス学部ってどう思う？ YouTube動画>8本

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

パンフでも取り寄せた方がいいだろ

補助金、天下り、教授の儲け

>>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。

データwサイエンスwww

東大、東工、京大、阪大、早稲田が強い

>>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。

駅弁の理科系と文科系は違う。

講義の内容がよくなかった。

天皇陛下の謝罪を要求する！

関関




立同の落ちこぼれ

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

競技プログラマーの俺は余裕で卒業できた

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
○本日まで、Kindleバク安。
ちくま新書だけみたいだが、160円は嬉しい。８割引！

# 見たらおもしろかった

クラウド技術の進化が引き起こすその先の世界を、VR / AR、
機械学習、IoT などの領域で活躍されているスタートアップの
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？

>>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？

補助金詐欺で終わり

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

割り切れまつお(=^・^=)

＜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)

出版物も増えてるね。

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？

あわしろ氏の母校だっけ。

>>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。

RとPythonどっちが好き？

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。

t村は神

ただの職業訓練講

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。

ほぼ無料
https://newswitch.jp/p/26543
http://www.mi.u-tokyo.ac.jp/consortium/pdf/ws7_lecturenote02.pdf
https://mds.ouj.ac.jp/
https://www.ouj.ac.jp/hp/special/article/datascience.html
https://www.juce.jp/datascience/plf0305.htm

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。

ほんそれ
excelで計算するな

エクセルはドキュメント作成ソフトです

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。

ただの職業訓練講

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

Youtubeって儲からないんだな。



教育系YouTuberにならない方がいい7つの理由
（ヨビノリたくみ）

>>62
理系/文系の区別なんてどうでもいい。
必要なのはビジョン。課題発見力と課題解決力。
煮詰まった受験文化から未来は導けない。
しかし近い未来はSTEMの上にありそうだというだけの話。

例えば、数学系のYouTuber・鈴木 貫太郎は、
Microsoft から呼ばれて、暗号の講義をしたり、

講演・講義などの仕事も入るのでは？

>>67
そんな仕事、いつも定期であるわけじゃないだろ。

教育産業は学位や資格に繋がってないと安定しないんじゃないか。

今のところ転職やキャリアアップ等に明確につながる「何か」が必要。
そういう意味で、データサイエンスはブームであって今後安定するかどうか不安に思える。
滋賀大がDSの権威になって生産やマーケティングをリードする人材供給ができるなら、その点は経営者に「何か」があるとしてアピールできると思う。

個人がデータサイエンスの面白みや必要性を認識するのと、企業の経営者や人事が必要性や将来性を認識するのとでは、大きく話が変わってくる。
両方揃ってるのが良いわけだけど、カルチャーセンターでないなら、後者を重視する事になるんだろうね。
データサイエンス業界にはまだまだやる事はありそうだ。

いわゆるディープラーニング技術の成果 とDX政策が、ブームの理由だろ。

ビッグデータの提供を受けたりセンサから取得したり業務データを纏めたりする仕事がデータサイエンスの仕事の大半。
でもそこから先の仕事にスポットライトが当たってる。

企業は儲かるかどうかなわけで、こういう投資が金に結びつく経営戦略が必要だろ。

最もこういうのが出来てないと経営戦略なんてものも亀甲占いの域を出ないのかも知れないというニワトリと卵。

低い目標としては、文系学生もプログラミングになじめるってだけで人材育成を達成してるとも言える。従来の理系大学とそう変わらないけど、役人や銀行マンを育ててた文系大学としてはうまくやった。

中程度の目標としては、４年間で統計分野での実践的課題解決に取り組むことで、データ業界の中の上くらいの質の学生は輩出できるのかもね。あとは社会に出て個人が努力するしかないか。卒業生コミュニティを作って支援できれば良さそう。

高めの目標としては、やっぱり研究者やベンチャー企業を育てて欲しいところだな。ここを目指して転けたら木阿弥だけど。

従来的だな。小学生がネットで勉強する時代に。

最低もう一手は先を読んでないと確実に淘汰だな。

経済学部とのシナジーをどこまで高められるかじゃないかな。　経済学や経営って言った者勝ちみたいなところがあって、データドリブンじゃないから、そこにサイエンスを持ち込めればいいんだろうね。

なんでもデータで決まるはずっていうのも、考えがたい話だけどな。
全く新しいコトっていうのは、まずやってみないとデータも取れないし。実験計画法っていうものはあるけどな。

データサイエンティストというよりも、日本に欠落してるマネジメント専門人材の育成という方向性を打ち出した方がブーム終了後もやっていけるはず。

いわゆる管理運営（マーケティング・流通、生産、技術）のマネジメントな。

経営人材→ミドル人材→現場人材のうち、現場人材が生産装置やアウトソーシングに入れ替わってるからな。
手足が動く若いミドル人材っていうのは、アリだろう。

次のブームということだと、VR／AR技術や教育との連携はやらんのかな？

まぁ技術情報や研究情報及びその動向の発信は、大学だからって何でも大っぴらに公開すれば良いってもんじゃないだろうしな。オープンクローズ戦略があってしかりだろう。
公開する場合もOBなどに限ってニュースレターか何かで流しておけばいいんじゃないかな。

企業は大学が何でもオープンにしたがるのを嫌うからな。
共同研究だと。

IT人材の轍を踏んだDS人材の粗製濫造のせいで、将来求人求職市場は玉石混交で悲惨な事になる。
此れを避ける手を打つべき。

DS人材と需要のコモデティ化とも言える。
ブランド力を付けるしかない。

何も田舎の滋賀で東大とVRの研究で競う必要なんてない。むしろ東大の研究成果を実用化する応用研究をやって、開発者やベンチャーを育てればいい。
人材育成も、飛行機みたいに自力で論文を読んで勝手に飛んでいく優秀な研究者タイプを育てるんじゃなく、技術コミュニケータ/トランスレータとして滋賀大が糸を引いてやる凧みたいな開発者タイプを育てればいい。DS技術の発展と陳腐化の早さを考えるとこれが現実的だろう。
もっとも現場でインプリメンテーションをやるにはそれなりに基礎学力が必要だろうけど。

DS技術の実装についての垂直分業だな。基礎研究は研究大学がやって、応用研究は地域大学がやって、商業的実装は企業でやる。
地域大学は手堅そうな基礎研究の種を拾ってきて実装へのレールを敷いてやるのを仕事にすべきだろう。

DSは用途が拡大中と言うかポータビリティの高い技術なだけにどの業界とも組み易いのだけど、DSしかできません/やりませんという人員を抱えておけるのは大企業に限られる。
大企業外だと経営方向か事業方向に活かせる能力や技術を持ってないと、DSを専らとするベンチャー以外に需要を見つけるのは難しいのでは？

マイナー言語の語学スペシャリストの需要と同じじゃない？本質的には。今はブームなんだけどさ。

それでマネジメント一般の能力を持つべき、となるのか。
もしくはIT系と言う大きな括りでSE等として働くか。
はたまた事務職か。

元々のニーズがあって、ブームがあるわけだから、その辺のポジションどりは悩まなくていいんのかな。

大学にも学生にもリスクはある、が何もしない或いは従来通りにやるよりはずっとマシな場合もある。
人生全て塞翁が馬。

ベンチャー企業こそ研究開発重視だから。

薄給で忙しい中小にポジションがなかったとして、悲しむことは無いか。

データサイエンスって機械学習とは別物だと思っていた。
ユーザーとしては使うことがあるかもしれないけど、その程度かと。

どの企業も応用で煮詰まってるから、AIや機械学習といった道具の使い方を学ぶより、想像力を鍛える方が重要なのかも

どこにどんなセンサを付けたら、どんなデータが取れそうかってことか。

>93

IT技術者とは違うのだよ、IT技術者とは！

スラック革新要員だな。

コンサルの内製化とも取れる。

DX人材な。
企業間、業界間でデータや取引を統一的に行うため、規格の標準化やフェアユースの知識が将来必要になるんじゃないかな。
サイロ化を避けて、サステナブルな効果を出すにはそういう全体適化やるしか無い。

100げっと

限定提供データはピアトゥピアしか見てないからな。

BYODの推奨CPUの指定の細かさは、先生の趣味なんだろうか？ベンチマークだなんて。

大阪の文系私立大学にまでデータサイエンス学部できるそうだね。

設備投資いらないからかね。
BYODだし。

立命館みたいに学部ごとどっか持っていかれそう

データサイエンス学部卒って有難がるのは日本企業だけで、数学科を取るGAFAは書類で落としそう
統計だけに特化って下位

Rは好きだけど、Pandasは好きになれない。

パンダは邪悪な生き物だよ

放送大学とコラボ

Surface Pro 使ってる学生

JupyterNotebook

てす

Σ(ﾟдﾟ；)ﾄﾞﾋｬｰ

(´д`)y━｡oO○

＞　データサイエンス学部卒って有難がるのは日本企業だけで、

ありがたがる企業があるの？
聞いたことがない。

滋賀大学なんて所詮は超ローカルの田舎大学。
人材なんて全くいない。
いなかっぺの馬鹿ばっかｗ