理工系砂漠・東京

なんだそれ？
早稲田は昔、東京専門学校でしたが改善されていたら良いのですが。

＞筑波大の共テ免除推薦（学校推薦型）は、理工学群だと前回実績で倍率2.7、
充分に高い、(私文サイドの言い分の)全入には程遠い

＞推薦入試に落ちて一般入試でリベンジも結構あるとか。
共テ＋二次の準備もしていますし、受験のチャンスとしては増えるのがメリット

＞総合入試の枠（要は進振り枠）
唯の個人的な憶測なのですが、学科別募集だと第2志望や第3志望の学科で合格の回し合格があるからかな？と　それを先送りして一括で合否判定
マッチング以外にも、各学科の専門科目に対して思ってたのと違ったを周知や修正しての学科や専攻の選択をする機会にもなる気がします

エデュでは実態と異なる奇妙なスレが乱立しているけど、本当に崖っぷちにあるのは首都圏の私大だと思う。

半数が日東駒専未満。
BFも二桁。

東北・北関東中心に地方から学生を集めてきたが、地方の少子化と都内の家賃上昇でもう学生が集められなくなっている。

国の施策は理系転換を勧めているが、東京の私大は学部構成に偏りがあり、結果として理工系が極端に少ない。

とはいえ、私は日本の大学・大学院進学率は先進国では低いと思ってるので、大学を闇雲に潰して、首都圏も僻地のように大学進学率30％台とか？そうなるのが良いとも思えません。

最近では明治学院大で情報数理学部が爆誕したが、ああいう動きは増えていくのだろうか。
設備費がかかるハードウェア系の情報や機電系は国立大や出自が工科大学の所でないとなかなか無理として、ソフトウェアや機械学習、応用数学などはできそうだけど。

ただ、学費が安くならない以上、地方からの上京はもう望めないので、首都圏の中堅の学生（特に中堅私立）が、イージーモードで指定校推薦で私文ルートというのから脱する風潮ができないと、レベルは上がらないのではと思うけど…。

>最近では明治学院大で情報数理学部が爆誕したが、ああいう動きは増えていくのだろうか。

ひとつの問題は教員不足でしょうね。データサイエンティストなら民間にいたほうが力を発揮して何倍も稼ぐことができるし、私大における教育活動（の苦痛に）耐えられるかどうか…。教員公募をしたとて、応募数が少ないのではないでしょうか。

50代以上なら大手JTCで在職中に博士号取った人もそれなりに居そうだし、役職定年の元エンジニアで都内で転職したい人はそれなりにいらっしゃいそうですがね。
他は、純粋数学とか理論物理とか、民間就職が難しい分野の研究者？

戦後に発展した産業、出版社・新聞・テレビ・広告などは、首都圏集中政策と進学率上昇と私大定員の拡大とうまく適合したと言えるのでは？

電通がまとめている各媒体（上記に加えてラジオやフリーペーパーなども含む）へ流れ込む広告料金の統計見ていたら、テレビと新聞が長らく1, 2位でしたが、新聞への金額がまず下がり始め、今やリーマンショック前の三分の一ぐらい。テレビへの資金流入も減少傾向です。

2018年ごろに広告料の流入先において、インターネットがテレビ業界を追い抜いたと騒いでいたけど、今やテレビ業界への資金流入の倍近くに膨れ上がっている。

リーマンショックの前と今では、学生の就職先も激変している。理系の就職先も、リーマンショック以降の変化は大きい。あまり年寄りがコメントしても実態と離れてしまっている可能性が高い。（自省を込めています）

終身雇用も元に戻らないでしょう。自分の子供には変化に対応できる力を身につけてもらうしかないです。

理系の範囲はどう考えられているのでしょう？

海外のように自然科学、社会科学、人文科学に分けて考えての自然科学なのでしょうか？
それとも、理系的手法を用いて研究すればすべて理系？

例えば経済学は、経済の動きを理系的手法で分析する学問です。ですから、海外では理系範囲で考えられることも少なくありません。

最近流行りのデータサイエンスも、ビッグデータの集計や分析には社会学的方法が採られることもあって、研究テーマによっては、社会学と切り離せない分野だったりします。

これらのこともあって、統計検定などは、経済学部、社会学部などの学生も積極的に受けていたりもします。

「理系砂漠」の理系が何を意味するのか、よくわかりません。
単純に文系と理系を対比、対決させたいがための話なら、底が浅いと思います。
文理不可分のジャンルも少なくないからです。

スレタイに「理工系」ってあるんだから、理工学部・理学部・工学部についての話だと思いますが…。

データサイエンスについては数ページ前にこんなやり取りがありました。

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（横です）

全く横なんですが、

大きなデータを扱う理系の多くの分野、例えば医療データの統計分析なんか有名で以前からビジネスにもなってるし、お医者さん自身も自分で分析して論文書いたりしてる。SPSSユーザレベルかもしれないけど、判別分析やROCがわからない人はさすがにいないんじゃないかと思う。

さらに衛星画像や航空写真みたいな画像使う系や、観測データ使う系は、ガチ機械学習で分析してみるのが普通だし、Rでランダムフォレストにかけてみるとか、そんなことができる人いくらでもいる。

最近では、昆虫とか化石の研究者みたいな一番遠そうな人達でも、決定木であれこれ、とか。

そういう、専門は別に持っていて自分で機械学習やってみる系の人と、データサイエンティストの差別化って、どうなんだろう。

文系分野のデータ分析を手伝うことを想定してるのかなあ。
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（手段と目的）

> そういう、専門は別に持っていて自分で機械学習やってみる系の人と、データサイエンティストの差別化って、どうなんだろう。

データサイエンスは手段であって目的ではないからね。データ分析はどこに注目するかが重要だから、別に専門を持っている人なら自ら活用できる。データサイエンティストは他人に使われるだけだと思うな。
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