地方国公立大学という選択　進路に迷ったら（時事解説委員室から）｜掲示板スレッド

なぜ自分の研究専門領域を素人の情報学部に聞けば簡単に済むという発想が理解できません。

指摘されているとおり単なるツールであって研究対象ではありません。

最終的にそれを指導、評価するのはその文系学問領域の研究者なのに。

日本では、文系学部で院進しても社会で優遇されることが少ないのが現状(MBAでさえも)ですが、これからは変わってくるかもしれません。
米国のアマゾンでは、経済学博士号をもつ専門家だけでも、100人以上も採用しているといわれています。
経済学的素養がベースにあるデータサイエンティストの需要が高まっているのだと思います。

＞なぜ自分の研究専門領域を素人の情報学部に聞けば簡単に済むという発想が理解できません。


というか、法学部の教授で下記の全てをカバーすることは無理

数理科学基礎：
統計学の基礎と、多変量解析や時系列解析などの古典的なデータ解析理論を、用語や基礎方程式を中心に、講義と演習に基づき平易な数学の範囲で教授する。

基本データツール：
ツールの概要や利用例を、デモンストレーションや体験を交えて幅広く学ぶ。データ解析ツールの基本的な利用スキルを学修する。


・講義科目：より高度な科目

機械学習：
機械学習の理論を講義形式で学び、回帰や分類等の典型的な問題に対する機械学習の応用例を紹介する。さらに、ディープラーニングにおけるネットワーク表現のバリエーション、入力・出力情報の表現方法など、ディープラーニングを用いるために考慮すべき点を教授する。

実世界データ処理学：
実世界データを扱う上で必要となる事項について学修する。データ倫理、プライバシ保護、データ前処理、クレンジング、データエラー検出、正解データラベリング、データ量と計算量、過学習などを対象とする。

パターン認識：
識別、分類、変換等のパターン処理技法を学修する。

ドメイン数理知識：
解析するデータの背景知識を数理的に理解することを目的に学修する。この講義は、様々な分野に関する講義を実施する。

データツール：
データ解析ツールの先端的な利用スキルを学修する。

プロジェクトマネジメント基礎：
実データを活用した課題解決をグループで進めるための基本事項及びスキルに加えて、解析結果を可視化、文書化する技法、及び、そのプレゼンテーション法を学ぶ。

実世界データ演習：
課題について、社会人と学生が混成チームに分かれて課題解決に向けたグループワークを実施し、改題解決に関する提案（コンサルテーション）を行う

こういう

> それなら聞くけど東京から下宿までして名大に行くと（略）早稲田、慶応に行くより費用かけた分のメリットって何？

という下宿代コストを考慮してどうかというのはピント外れだよね

大学選ぶのは子供がどこかに行きたいと考えるか、まず第1だから、私立医大や海外大等を除けば、下宿代などのコストは主要な判断要素にならない

コストを踏まえて選ぶべきというなら、学費が文系でも私立大は国立大より年間50万円程度高いがそんなコストかけるメリットあるの？ということになる

そもそも首都圏の私立大でも下宿率は30〜40%くらいいるから下宿は特殊なことではないし

子供が行きたい大学に行かせられるなら行かせりゃ良いだけの話

あなたの言うデータサイエンス領域の教育カバーの概念論ではありません。ましてやその全ての領域を法学部でカバーすべきという話では全くありません。

それを活用した研究・指導が名大の文系専門領域で学生に充分なものが成り立つか？

ツールとして活用した文系専門領域研究でちゃんと評価できるか？

これには当然その研究領域での専門家である必要があり、ツールの研究者ではありません。

次に仮に成り立つ場合にデーターサイエンスは一部領域であり、それを含めて名大が早大、慶大と比較して総合的に文系領域で優位にあるか？

仮に優位にあった場合、首都圏から早大や慶大を辞退して、下宿してまで名大に行かせる価値があるか。

もともとの議論は最後の比較論の話です。

あなたの言う教育カバーを法学部だけでは無理なのは当たり前の話です。

私含めて名大に集中砲火を浴びせるのもなんですが、名古屋大学の情報学部はなぜかホームページの教員の欄がなってない。京大の総人とよく似ている。こういう学際系でありかつ大きくない組織の中の実態は、あまり外には流れてこないが、どうもねえ。

慶應より当然地帝とか、公認会計士は事務屋とか、芳ばしい人はもうでてこないのかな。
持論をぶってくれた方が盛り上がるのに。

まだ子どもは中学生ですが、信州大学とマーチ（立教、青学）なら前者を選ばれる方が多いですか？