情報学部とデータサイエンス学部の学びと目的の違いについて｜掲示板スレッド

大学にお聞きください。
親身に回答いただけますよ。

ChatGPTさんの回答

「情報学部とデータサイエンス学部は、いずれもコンピューターサイエンスや情報技術に関連した分野ですが、学びの分野と目的にはいくつかの違いがあります。

情報学部は、広範な情報技術や情報システムに関する幅広い知識を提供することを目的としています。情報学部の学生は、プログラミング、データベース、ネットワーク、ソフトウェアエンジニアリング、人工知能、情報セキュリティなどの基礎的なコンピューターサイエンスの分野を学びます。また、情報学部のカリキュラムには、情報の収集、処理、保管、分析、伝達に関する理論や原則も含まれています。情報学部の学生は、情報システムの設計・開発やデータベース管理、ネットワーク管理、情報セキュリティ対策など、広範な情報技術に関連する職業に就くことを目指します。

一方、データサイエンス学部は、データの収集、分析、解釈に特化した学問分野です。データサイエンス学部の学生は、統計学、機械学習、データマイニング、データ可視化、予測モデリングなどのデータ分析技術を学びます。データサイエンス学部では、大量のデータから価値ある情報を抽出し、意思決定や予測に活用するためのスキルを養います。データサイエンス学部の学生は、ビッグデータ分析、マーケティング分析、金融分析、健康データ分析など、データを活用して問題を解決する職業に進むことを目指します。

つまり、情報学部は幅広い情報技術に関する知識を提供し、情報システムの設計・開発に携わることを目指す一方、データサイエンス学部はデータの分析と活用に特化したスキルを学び、データに基づく意思決定や問題解決に従事することを目指します。」


うーん。以前なら1分で生成していたこのくらいの作文。
5分かかったぞ。

ユーザー数が増えて、課金しないと使えないレベルになったか？

ものすごくざっくりで、大学によっても違うとは思いますが、情報学部は、今や文系もありで、コンピューターやシステムに関わる仕組みや決まりごと、使い方を学びます。
データサイエンスは、その中でもデータの処理に特化し、算数や数学などを使うことは必須?多いです。
語弊を恐れずにいうと、前者は仕組みがわかっていれば使える。
後者は自分で数式にあたるものを組み立てないといけない、というイメージです。
あくまでも、私の偏見も含んでいます。大学や学科、あるいは教員の捉え方によって全然違います。
大学によってはとりあえずかっこいい名前をつけて、教員も各分野の人を寄せ集めており、統一性も何もないでしょう。

お礼が遅れて申し訳ありません。
ちなさんは、わざわざChat GTP を使って調べてくれたんですね！　本当にありがとうございます。

ChatGTP によると、情報学部は幅広い情報技術に関する知識を提供し、情報システムの設計・開発に携わる理系(数学重視)の学問であるのに対し、データサイエンス学部はデータの分析と活用に特化したスキルを学び、データに基づく意思決定や問題解決というように、文系的な解釈を必要とされているので、文理融合学部と呼ばれているのでしょうか。

どうやら情報学部は、データサイエンス学部以上に数学が得意でないと、授業についていけないような感じですね。

私の知らないことを色々と教えてくださりありがとうございます。　☺️

私の質問に対するお便りをありがとうございます。

熱風さんは、情報学部はコンピューターやシステムに関わる仕組みや決まりごと、使い方を学び、コンピューターやシステムの仕組みが分かっていれば大丈夫。
データサイエンス学部ではデータの処理に特化し、数学の数式を自身で組み立てて解釈を導き出さなくてはいけないということでしょうか。

熱風さんのおっしゃりたいことは、

＞大学によってはとりあえずかっこいい名前をつけて、教員も各分野の人を寄せ集めており、統一性も何もないでしょう。

こちらだと思いますよ。

情報もデータサイエンスも、今風の名前だと思います。
内容がどうかが重要で、名称は単なる飾り文句のようなものです。

東京大学のデータサイエンティスト育成講座　Pythonで手を動かして学ぶデータ分析」（マイナビ出版）という本を読みました。

数学といっても、確率統計や、統計の推定・回帰・主成分解析あたりで、理工系にとっては馴染みのある分野です。あと機械学習とか。現在この領域を教えている人たちは、これらの分野から流れてきた人じゃあないかな。

ChatGPTの解答って、かなり的を射ている気がする。恐るべし。