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【3200573】名古屋大学と早稲田大学の評価

投稿者: 勇み足   (ID:kP5c.SCnyco) 投稿日時:2013年 12月 08日 15:54

名古屋大学と早稲田大学の評価を知りたいです。

娘が関西で一応名古屋を目指しているのですが、ふと早稲田大学が気になりました。
知り合いで優秀な子が早稲田大学に進学されたからです。娘が早稲田大学にも興味を持ち始めています。

関西では名古屋大学の評価が高いですが、首都圏の知り合いと話したところ早慶は絶大だそうです。総合的にはどちらがいいのでしょうか?

皆さんのご意見聞かせてください。

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  1. 【5983326】 投稿者: 文系は大差ない  (ID:JXjBJiT6efQ) 投稿日時:2020年 08月 16日 01:40

    > 名古屋大学のデータサイエンス教育は、早稲田大学の2017年に設立されたテータサイエンス研究所と比較して差がつくような顕著な成果をあげているということですよね。

    データサイエンスって何か理解していないでしょ。昔からあるいくつかの学問をくっつけて横文字にしただけなのに、成果をあげているのかと問うのは正直笑ってしまう。

  2. 【5983349】 投稿者: 恐れながら  (ID:4P4sZ2NCqro) 投稿日時:2020年 08月 16日 03:29

    大学のQSランキングは確かに雇用主の評価も基準に入っていますが、400を超える科目別のランキングは雇用主の評価は関係ないのですが。○○大学××学部のランキングではありません。

    国公立大学、私立大学関係なく就職には力を入れてます。「大学は就職専門学校ではなく、研究の場だ!」なんて言ってる大学は何処もありません。

  3. 【5983373】 投稿者: 文系は大差ない  (ID:rWyg5IDkNIg) 投稿日時:2020年 08月 16日 06:46

    ならば、QS科目別ランキングがどんな指標で評価されているのかわかるものを、URLでいいから提示してもらえないか。それを見て判断する。

    なお、大学は学問をしにいくところ。その結果がいい就職につながるだけ。最初からいい就職を目的で行くのならそこは就職専門学校と変わらない。

  4. 【5983380】 投稿者: 今の議論はそこではない  (ID:DFr7yrpaOn2) 投稿日時:2020年 08月 16日 07:05

    学問としてはおっしゃるとおり。

    なのに複数の名古屋大学推しの方々が名古屋大学のデータサイエンスに関する記事をあちらこちらに貼り付けている。名古屋大学はすごいと主張しています。今回も名古屋大学が早稲田大学に差をつけているものとして主張して方がいらっしゃいます。

    だからあえてたずねているのです。

    私は遠い昔、大学生であった頃、重回帰分析やクラスター分析といった多変量解析使用しているので別に新しい領域だとは思ってません。

  5. 【5983421】 投稿者: はて?  (ID:S99x/eVcRoE) 投稿日時:2020年 08月 16日 08:04

    >ならば、QS科目別ランキングがどんな指標で評価されているのかわかるものを、URLでいいから提示してもらえないか。それを見て判断する。

    自分で調べられないのか、こいつ。

  6. 【5983434】 投稿者: 文系は大差ない  (ID:KPPKx37xmUA) 投稿日時:2020年 08月 16日 08:22

    こっちで見つけたからといって同じものを見てるかわからないだろ。それに言い出しっぺが先に示すのが世の常だよな。

  7. 【5983435】 投稿者: 今日も灼熱日  (ID:5vxINz0eNj6) 投稿日時:2020年 08月 16日 08:24

    別に大学ランキングに就職という指標があっても構わないと思うよ。日本なら早稲田大にだけこの指標が加わってる訳じゃないし、名古屋大にも平等に就職指標は適用されている。なぜそんなに就職外しに拘るのか不明。
    早稲田大であれ名古屋大であれ、学生の就職には力を入れているのは間違いないでしょう。名古屋大は学生の就職はほったらかしで、就職実績が早稲田大に比べて大きく劣るなら別ですが、そんなことはない。むしろ就職率は確か早稲田大より上じゃなかったっけ?

  8. 【5983438】 投稿者: 思考停止  (ID:KpeGolTpPbU) 投稿日時:2020年 08月 16日 08:25

    投稿者: 今の議論はそこではない(ID:DFr7yrpaOn2)
    投稿日時: 2020年 08月 16日 07:05

    私は遠い昔、大学生であった頃、重回帰分析やクラスター分析といった多変量解析使用しているので別に新しい領域だとは思ってません。




    データサイエンス力として、機械学習、画像処理・動画処理、音声処理、言語処理などが求められている。
    「遠い昔」に学んだものと同じで、「別に新しい領域だとは思ってません」と思い込むのは、思考停止。

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