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【7306069】一橋のSDSと東工の情報ではどっちが将来有利になりますか?

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
--
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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  1. 【7353670】 投稿者: DSは経済学部だよね  (ID:zp51ffRxMM.) 投稿日時:2023年 12月 06日 08:30

    東工大とは目指すものが違うと思うよ。

  2. 【7353676】 投稿者: 材料工学でもDS革命  (ID:mqFN7BcOMZI) 投稿日時:2023年 12月 06日 08:36

    タンパク質のDS的構造予測(アルファフォールド)→創薬進歩に続き、素材探索においてもDS的アプローチが奏功し、革命を起こし始めました。

    日本の理系教育は極端に演繹的手法に偏り、帰納的手法が軽視されてきました。このエデュにもやたらモデル・構造に拘る化石が出現しますがw


    「ディープマインドが材料革命、700以上の新素材をAIで探索」
    https://www.technologyreview.jp/s/323163/google-deepminds-new-ai-tool-helped-create-more-than-700-new-materials/
    "新材料を見つけ出そうとするとき、科学者は元素周期表にあるさまざまな元素を組み合わせる。しかし組み合わせの数が膨大なため、やみくもに進めては効率が悪い。そこで研究者は既存の構造をもとにして、見込みのありそうな新しい組み合わせが見つかることを願いながら、少し手を加えていく。それでもなおこの作業は骨が折れるもので、かなりの時間がかかる。また、既存の構造を基にしていることから、予期せぬ発見の可能性が制限されてしまう。

    こうした制約を乗り越えるべく、ディープマインドは2種類の異なる深層学習モデルを組み合わせた。一方のモデルは、既存の材料の要素に変更を加え、10億種類以上の構造を生成する。そしてもう一方は、既存の構造を無視し、化学式だけを基準にして新材料の安定性を予測する。この2つのモデルの組み合わせによって、可能性は大きく広がった"

  3. 【7353763】 投稿者: 効率化にはなるが  (ID:UMWgUmuDJRw) 投稿日時:2023年 12月 06日 10:51

    > 日本の理系教育は極端に演繹的手法に偏り、帰納的手法が軽視されてきました。このエデュにもやたらモデル・構造に拘る化石が出現しますがw

    DSで適当な薬や素材を探すことができても、なぜそれが適当なのか理論を人が確立させないと誰も使わないよ。その薬や素材を使って何か重大な問題が起きたときにDSでは責任を取れないからね。まあDSは理系人にとって、手間のかかる作業から逃れ本来の考える時間を増やせるツールだから、ありがたいものではあるんだけど。

  4. 【7353773】 投稿者: 被害者  (ID:B/7oYYAgeZk) 投稿日時:2023年 12月 06日 11:11

    はいでた。新データ→モデル(理論)改善→新データ→モデル(理論)改善、の歴史を理解できない日本の理系教育の被害者化石がw

  5. 【7353778】 投稿者: ヨコから  (ID:K.8YNwzRiok) 投稿日時:2023年 12月 06日 11:19

    「なぜそれが適当なのか理論を人が確立させないと」
    → 発見だけでなく、それを確立させて理論化させていくのもDS側の人材になるのが理解できないのですか?

  6. 【7354017】 投稿者: 効率化にはなるが  (ID:0fRSeJeEDW.) 投稿日時:2023年 12月 06日 17:37

    > 発見だけでなく、それを確立させて理論化させていくのも

    大量のデータのそれに基づく結論だけでどうやって理論化するの?どうやってやるのかを示していないのだから、理解できるわけないじゃん。

  7. 【7354018】 投稿者: 効率化にはなるが  (ID:0fRSeJeEDW.) 投稿日時:2023年 12月 06日 17:40

    > 新データ→モデル(理論)改善→新データ→モデル(理論)改善、の歴史

    だから、新データを得るのが効率化されるだけだろ、と言っているんだよ。革命的でも何でもないね。

  8. 【7354187】 投稿者: 卒業生は  (ID:qPg3djEKOQo) 投稿日時:2023年 12月 06日 20:53

    まだ出ていないけど、データサイエンスの専門家に
    2000万円出すんだね。

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