大手子会社かベンチャーか、又は就浪か｜掲示板スレッド

私大理系卒のことは分かりませんが
多分皆様が言われるように
AI職人のジャンルなのでしょうね。

東京ー旧帝の理系の場合は
就活で聞かれるのは、どの言語が得意かと言うことです。
ハッカソンに参加した人も多いですから
AI言語なんて、単なるツールです。
日本語や英語ができると言う程度ですよ

プログラマーなんて絶対にならないですよ。

AIエンジニアに必要な資格

ここではAIエンジニアに必要な資格を紹介します。 AIエンジニアとして活動するためには、必ずしも資格を有している必要はありません。 しかし、資格の取得は、AIエンジニアとしてのスキルを客観的に証明できることにつながります。実際にAIエンジニアとして実務を遂行する際の力となるでしょう。

基本情報技術者試験
「基本情報技術者試験」は、情報処理推進機構が認定する国家資格です。 ITエンジニアの登竜門とも称される資格で、ITに関わる人材に求められる、基本的な知識やスキルを有していることを証明してくれます。 AIエンジニアのみならず、ITを生業としていく人材にとって、もっとも基本的な資格といえるでしょう。

参照：情報処理推進機構ホームページ

「G検定」は、日本ディープラーニング協会が主催する資格試験です。 ディープラーニングの基礎知識を有し、事業に活用するスキルと知識があることを証明する資格です。試験範囲にはAIや機械学習の知識も含まれ、AIエンジニアにとって必要なスキルが、網羅的に得られる資格といえるでしょう。

参照：日本ディープラーニング協会ホームページ

E資格
「E資格」は、G検定と同じく日本ディープラーニング協会が認定する資格です。 この資格を受験するには同協会が主催する認定プログラムを2年以内に修了している必要があります。合格することで、ディープラーニングを実装できるスキルを有することが証明できるため、AIエンジニアとして活躍するためには、ぜひもっておきたい資格です。

Pythonエンジニア認定試験
「Pythonエンジニア認定試験」は、Pythonエンジニア育成推進協会が主催する認定試験です。 Pythonの専門知識を問う試験であり、「Python3エンジニア認定試験」と「Python3エンジニア認定データ分析試験」の2つがあります。 合格することで、AIエンジニアにとって必須であるプログラミング言語Pythonの知識を有していることを証明できます。

＞機械学習エンジニアと呼ばれることもあります。

データサイエンス（機械学習のアルゴリズム）なので、国もデータサイエンス基礎教育を推進している。
その中心にいるのが国立大学なので、文系でも国立大学卒は優位性あり。



＞◆　大学における数理・データサイエンス教育の全国展開」の協力校の選定　平成31年1月8日
　　　　　　　　文科省　　大学の数理・データサイエンス教育強化方策推進検討委員会

文部科学省では、平成28年度に学識経験者等の有識者で構成する「数理及びデータサイエンス教育の強化に関する懇談会」において、「大学の数理・データサイエンス教育強化方策について」をとりまとめるとともに、6大学を「数理及びデータサイエンスに係る教育強化」の拠点校として選定しました。この6大学においては「大学の数理・データサイエンス教育強化方策について」に基づき、自大学における全学的な数理・データサイエンス教育を実施するとともに、コンソーシアムを形成し、数理・データサイエンス教育の全国の大学への普及・展開に向け、全国的なモデルとなる標準カリキュラムや教材等の作成に向けた活動を実施


・北見工業大学
大学間連携強化による数理･データサイエンス教育の促進・普及と文理融合実践教育への拡張

・東北大学
データリテラシ共通教育基盤

・山形大学
実学志向のデータサイエンス教育を推進する山形大学データサイエンス教育研究推進センター

・筑波大学
数理・データサイエンスの基礎的素養を身につけるための科目新設及び全学生への必修化

・宇都宮大学
文理融合型数理・データサイエンス教育推進事業－Society 5.0 の未来社会における地域変革の知の拠点

・群馬大学
ぐんま数理データサイエンス教育プログラム

・千葉大学
高大接続・学部・大学院に至るまで一貫した数理・データサイエンス教育とスマートラーニングによる全国・海外展開を含めた「千葉大学モデル」の構築

・お茶の水女子大学
シミュレーションでわかる文理融合データサイエンスプログラム

・新潟大学
データ駆動型社会に向けた人材育成強化

・長岡技術科学大学
実践的数理・データサイエンス教育の全学的展開とｅラーニングによる全国高専への展開

・静岡大学
数理・データサイエンス教育を全学共通教育科目として展開する教育体制の整備と地域大学コンソーシアムを基盤としたオンライン FD 活動の実践

・名古屋大学
東海型数理・データ科学教育における教養教育モデルの構築と普及

・豊橋技術科学大学
データ科学のものづくり技術への定着を促進する包括的教育環境の整備

・神戸大学
大学連携と産学地域連携を活かした数理・データサイエンス標準カリキュラムの開発と地域への普及

・島根大学
小規模総合大学における数理・データサイエンス教育の全学展開モデルの構築とその普及

・岡山大学
文系から理系までの学生を遍く対象とする数理・データサイエンス教育プログラム

・広島大学
地方創生に資する数理・データサイエンスの教材及び教育方法の開発・普及

・愛媛大学
データサイエンス教育の全学的な展開と四国地区への普及促進

・宮崎大学
数理・データサイエンスを活かした地域産業人材の育成に向けたカリキュラム・教材の開発

・琉球大学
未来価値創造に向けた島嶼地域型数理・データサイエンス教育普及展開事業

やはり大学で何を学ぶかってすごく重要ですね。
男子だと大卒で中小企業と大手企業の生涯年収格差が1億にもなるので、就活のためにもしっかり戦略を立てておかないと。

先日の若者の意識調査で、男女とも結婚相手に求める第一位は人柄でしたが男性が女性に求める第二位が経済力で話題になってました。
ちなみに女性が男性に求める第二位は家事育児分担能力でした。
そんな時代なんですね。

早慶は文系就職に強い大学です。特に慶応は東大に並ぶでしょう。
逆に理系は院卒でも、大手人気企業ではソルジャー扱いですよ。

たとえ同じ企業に入っても、クオンツ、データサイエンティスト、アクチュアリー、研究職などの理系専門職種は、国公立大卒だらけです。
しかも旧帝大だけでなく、早慶側が格下と思ってるような国公立大の学部卒も採用される。
なのに早慶含む私大卒は院卒でも滅多にいない。早慶理系院卒が多い職種はSEや、ITコンサルなどの営業職、現場に近い技術職です。
うちも今年就職活動組ですが、理系の国公立大と私大の扱いの格差には驚かされました。外資系でも同じですよ

学生数が多いので「◯名就職」という表現だと目立ちますが、実際は私大の雄といわれる早稲田でも凋落傾向にあります。


◎有名企業400社就職率ランキング

【2015年】
1位 一橋大学◇
2位 東京工業大学◇
3位 慶應義塾大学◆
4位 電気通信大学◇
5位 早稲田大学◆ ←←←
6位 大阪大学◇
7位 東京外国語大学◇
8位 上智大学◆
9位 名古屋大学◇
10位 京都大学◇
10位 東京理科大学◆

↓

【2022年】
1位 一橋大学◇
2位 東京工業大学◇
3位 豊田工業大学◆
4位 慶應義塾大学◆
5位 東京理科大学◆
6位 九州工業大学◇
7位 電気通信大学◇
8位 名古屋工業大学◇
9位 大阪大学◇
10位 国際教養大学◇
11位 名古屋大学◇
12位 早稲田大学◆ ←←←

例えば。アクチュアリー。
アクチュアリーは生命保険会社、損害保険会社、信託銀行の年金部門、社会保険を担当する公的組織（日本の厚生省や後身の厚生労働省、公的共済組織等）、あるいはアクチュアリー系コンサルティング会社などに所属して数理計算業務に携わっていることが多かったそうです。
つまり、司法・会計と同じ色合いを持つ専門職であり、それが数学的要素が強いってだけで文系理系は関係無い。
日本には2000人もいない職種で、必要に応じて企業が育成する程度。
そりゃー私大理系は少ない、いや皆無かもしれないですよ、この業界への就職。
だって、一般的に文系職の業界ですから。
そこを持ってきて、私大理系は営業に近い分野でって、話がおかしく無いですか？
国立理系でも同じでしょうよ、こんな業界への就職では。

スレの周辺話題で盛り上がっている中すみません。しかしが知らないだけさんの意見に全面同意です。

ベンチャーを経て大手子会社（規模は大企業）に転職しましたが、一長一短。
中年にとっては大手子会社の安定感は有り難く天国ですが、成長スピードに不満を持って辞める若い子は多いです。
ベンチャーの規模や社風にもよりますが、経験値を取るか働きやすさを取るか。
特定の技能を深めたくて、深められそうなベンチャーなら、数年必死で揉まれて肩書ももらってから安定感のある職場への転職も良いですね。

ベンチャーは人材不足がつきもので新卒でもどんどん仕事を任せざるを得ないこと、会社が若い分古くからの無駄なルールは少なく効率化されていたりして、業務時間内での成長スピードが早い。

大手子会社は、大手本体の古くからのやり方に縛られることも多く、本業以外のことに時間を取られたりもして成長スピードは遅い。
ただ、9月まで採用活動をしていた大手「子会社」は新卒確保に苦戦している分、新卒を大切に扱ってくれるはず。
研修は手厚く、業務時間を使っての勉強が許されたり、残業管理もしっかり。
業務時間中の成長は少ないながらも、余暇に自己研鑽して補う余裕もあると思います。

確かに女の子なら、経験値より働きやすさ重視で大手子会社を勧めますね。