一橋大学ソーシャル・データサイエンス学部 - 一橋大学
一橋大学ソーシャル・データサイエンス学部
0未来社会
2023/05/30 09:44 14098view
今、最も注目されているデータサイエンス学部、一橋大学ソーシャル・データサイエンス学部
* 最高です
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82背筋が寒くなる 2024/01/26 17:51
>>80 またか
*
67番から80番の書き込みは、同じ人物が時間をずらして、ただひたすらに同じことを書き連ねている偏執狂
あんた、大丈夫
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2024/01/26 17:51
>>80 またか
*67番から80番の書き込みは、同じ人物が時間をずらして、ただひたすらに同じことを書き連ねている偏執狂
あんた、大丈夫
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66背筋が寒くなる 2024/01/18 14:13
このスレッドに同じことを何度も何度も書き込んでいる人って、偏執狂？ それとも自分の主張ばかりを書き込んで掲示板の書き込みをハイジャック(乗っ取り)しようとしているの？？？
65. 63. 62. 61. 44・43. 38. 37. の書き込みは、言葉は少し違えど、みんな文系はダメで、理系が有利または優れている、と書き連ねていて【気味が悪い】！
または、理系が優れていると言いながら、「文系の努力、想像力、コミュニケーション力って、なんですか？」って、書きまくっている。
○○さん、あなたのしている事は本当にキモイですよ！ お願いだから掲示板の乗っ取りはやめてぇー！
*♀*
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2024/01/18 14:13
このスレッドに同じことを何度も何度も書き込んでいる人って、偏執狂？ それとも自分の主張ばかりを書き込んで掲示板の書き込みをハイジャック(乗っ取り)しようとしているの？？？
65. 63. 62. 61. 44・43. 38. 37. の書き込みは、言葉は少し違えど、みんな文系はダメで、理系が有利または優れている、と書き連ねていて【気味が悪い】！
または、理系が優れていると言いながら、「文系の努力、想像力、コミュニケーション力って、なんですか？」って、書きまくっている。
○○さん、あなたのしている事は本当にキモイですよ！ お願いだから掲示板の乗っ取りはやめてぇー！
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55名前を書き忘れた受験生 2023/09/10 05:07
データサイエンティストの認知バイアスを考えたらそこから生まれるものよりも害のほうが多そうだしメンテナンス以外はAIに任せたほうがいいのかもね
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2023/09/10 05:07
データサイエンティストの認知バイアスを考えたらそこから生まれるものよりも害のほうが多そうだしメンテナンス以外はAIに任せたほうがいいのかもね
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51名前を書き忘れた受験生 2023/09/06 11:35
>>46
日立ソリューションの例を出してるけど、知ってる？
大手IT企業は国公立理系院卒がほぼ半数以上を占める。
つまりは理系の知識や論理的思考が必須ってこと。
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2023/09/06 11:35
>>46
日立ソリューションの例を出してるけど、知ってる？
大手IT企業は国公立理系院卒がほぼ半数以上を占める。
つまりは理系の知識や論理的思考が必須ってこと。
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50名前を書き忘れた受験生 2023/09/06 11:31
>>49
ポイントは、文系の努力、創造力、コミュニケーション力だけでは太刀打ちできないということ。
ITやAIの世界は理系の知識や学力があってこその世界。
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2023/09/06 11:31
>>49
ポイントは、文系の努力、創造力、コミュニケーション力だけでは太刀打ちできないということ。
ITやAIの世界は理系の知識や学力があってこその世界。
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49名前を書き忘れた受験生 2023/09/06 10:34
>>48.
この人、文章の読解力がないんじゃない？？？
理系の知識だけでなく文系の努力、創造力、コミュニケーション力が必要だと書いてあるじゃん！
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2023/09/06 10:34
>>48.
この人、文章の読解力がないんじゃない？？？
理系の知識だけでなく文系の努力、創造力、コミュニケーション力が必要だと書いてあるじゃん！
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45名前を書き忘れた受験生 2023/09/05 13:53
生成AIで関東大震災「新証言」を作成・・・「捏造」批判受け日赤の企画展中止
読売新聞 2023．09.04
日本赤十字社東京都支部が８月、関東大震災の体験記などを生成ＡＩ（人工知能）に読み込ませ、新たな「証言」を作って展示する企画展を計画したところ、ＳＮＳ上で「記録の捏造（ねつぞう）だ」との批判を受け、中止した。専門家は「情報の信頼性が担保されない生成ＡＩを使って、史実を伝えようとしたことは問題」と指摘している。
企画展は、８月２６日〜９月７日に東京都内で開く予定だった「１００年前の１００人の新証言 〜データとＡＩで紐解く、あの日に起きたこと。」。洋画家の二世五姓田（ごせだ）芳柳（ほうりゅう）氏が１９２５年に震災時の様子を描いた絵画（同支部所蔵）を基に、この絵画に描かれた人物がどのような証言をするか、生成ＡＩに作らせて、展示することを計画した。
同支部は、企画競争入札を実施して落札した都内のＩＴ企業に業務を委託。神戸新聞社や東京都墨田区などが大正や昭和時代に出版した体験記などの文献１５点、計約６０万字を生成ＡＩに読み込ませ、１００人分の「証言」を作ったほか、同絵画を基に２０人分の肖像も生成したという。
同支部は８月１８日、企画展の開催を発表。同絵画を基にした生成ＡＩによる少年の肖像と、生成ＡＩによる“新”証言として「毎日食糧を探していた」「震災孤児のための特別施設に収容されることになった」などの文章を紹介した。
これに対し、ＳＮＳ上では「歴史の捏造」「フェイクニュースだ」といった批判が続出。同支部にも企画の名称などについて多数の批判が寄せられ、同２４日に中止を発表した。
同支部の担当者は、企画について「被災当時を具体的にイメージし、災害への備えや教訓を自分のこととして学んでもらえればと考えた」と説明。「ＡＩを活用したフィクションのつもりだったが、『新証言』という言葉を使ったために意図が正確に伝わらなかった。より慎重な検討が必要だったと深く反省している」とした。
生成ＡＩに詳しい平和博・桜美林大教授の話「歴史的な事実は出典と共に示されることで真正さが担保されるが、生成ＡＩを通すことでその真正さを外部から検証しにくくなる。生成ＡＩによる肖像や『証言』はリアリティーがあり、日赤という公的機関が発信することで、『証言』の内容が事実として独り歩きする可能性もあった。犠牲者の尊厳を冒していると受け止められた面もあるだろう」
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2023/09/05 13:53
生成AIで関東大震災「新証言」を作成・・・「捏造」批判受け日赤の企画展中止
読売新聞 2023．09.04
日本赤十字社東京都支部が８月、関東大震災の体験記などを生成ＡＩ（人工知能）に読み込ませ、新たな「証言」を作って展示する企画展を計画したところ、ＳＮＳ上で「記録の捏造（ねつぞう）だ」との批判を受け、中止した。専門家は「情報の信頼性が担保されない生成ＡＩを使って、史実を伝えようとしたことは問題」と指摘している。
企画展は、８月２６日〜９月７日に東京都内で開く予定だった「１００年前の１００人の新証言 〜データとＡＩで紐解く、あの日に起きたこと。」。洋画家の二世五姓田（ごせだ）芳柳（ほうりゅう）氏が１９２５年に震災時の様子を描いた絵画（同支部所蔵）を基に、この絵画に描かれた人物がどのような証言をするか、生成ＡＩに作らせて、展示することを計画した。
同支部は、企画競争入札を実施して落札した都内のＩＴ企業に業務を委託。神戸新聞社や東京都墨田区などが大正や昭和時代に出版した体験記などの文献１５点、計約６０万字を生成ＡＩに読み込ませ、１００人分の「証言」を作ったほか、同絵画を基に２０人分の肖像も生成したという。
同支部は８月１８日、企画展の開催を発表。同絵画を基にした生成ＡＩによる少年の肖像と、生成ＡＩによる“新”証言として「毎日食糧を探していた」「震災孤児のための特別施設に収容されることになった」などの文章を紹介した。
これに対し、ＳＮＳ上では「歴史の捏造」「フェイクニュースだ」といった批判が続出。同支部にも企画の名称などについて多数の批判が寄せられ、同２４日に中止を発表した。
同支部の担当者は、企画について「被災当時を具体的にイメージし、災害への備えや教訓を自分のこととして学んでもらえればと考えた」と説明。「ＡＩを活用したフィクションのつもりだったが、『新証言』という言葉を使ったために意図が正確に伝わらなかった。より慎重な検討が必要だったと深く反省している」とした。
生成ＡＩに詳しい平和博・桜美林大教授の話「歴史的な事実は出典と共に示されることで真正さが担保されるが、生成ＡＩを通すことでその真正さを外部から検証しにくくなる。生成ＡＩによる肖像や『証言』はリアリティーがあり、日赤という公的機関が発信することで、『証言』の内容が事実として独り歩きする可能性もあった。犠牲者の尊厳を冒していると受け止められた面もあるだろう」
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42匿名データサイエンティスト 2023/08/28 09:03
◆ データサイエンティストの今後の展望：さらなる分化と淘汰の可能性について
個人的な感想
データサイエンティストという職業は良きにつけ悪しきにつけ2012-13年の黎明期に「データを扱う職業の筆頭」というイメージを世間に植え付けることにマーケティング的に成功してしまったので、それから10年以上が経っても未だに「データを扱う職業＝データサイエンティスト」という先入観を、ある程度以上の人々が持っているのかも知れません。
しかし一方で、実際にはデータサイエンティストという単一の概念から始まったこの職業は、現在ではどう見ても以下のような多彩な職種に分化していっているように見受けられます。
・データサイエンティスト（アナリストの延長）
・機械学習エンジニア（ソフトウェアエンジニアの延長）
・データアーキテクト（DBエンジニアの延長）
・データエンジニア
・アナリティクスエンジニア
・BIエンジニア
・MLOpsエンジニア
・……etc.
そして直近では、ここに生成AIベースのソフトウェア・システム開発を担う技術職が加わっていく流れが生じており、一時の「プロンプトエンジニア」ブームほどではないものの、主に機械学習エンジニア・データエンジニア・MLOpsエンジニア辺りの職種に「生成AIアプリケーション開発」ブームが勃興しそうだなという雰囲気を私は個人的に感じています。
その流れが他職種にどう影響するかは正直全然見通せない感じですが、例えば「私が働いている会社では今後生成AIアプリ開発に注力する」となれば他のデータ分析職種を採用する優先度は下がるという事態は起こり得ると考えています。一方で、「スーパーマン型への回帰」も強い傾向として見られており、どれか一つの領域にだけ特化した（そして残りの領域は不得手な）データサイエンティストは採用されなくなる or 追い出されるという未来予想図もあり得そうです。
いずれにせよ「分化と淘汰が進む」だろうというのが私個人の見立てですが、業界のパイ全体が広がっているのも事実なので、恐らく今からさらに10年後も何かしらの形でデータサイエンティストという職業は存続しているだろうと私は思います。
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2023/08/28 09:03
◆ データサイエンティストの今後の展望：さらなる分化と淘汰の可能性について
個人的な感想
データサイエンティストという職業は良きにつけ悪しきにつけ2012-13年の黎明期に「データを扱う職業の筆頭」というイメージを世間に植え付けることにマーケティング的に成功してしまったので、それから10年以上が経っても未だに「データを扱う職業＝データサイエンティスト」という先入観を、ある程度以上の人々が持っているのかも知れません。
しかし一方で、実際にはデータサイエンティストという単一の概念から始まったこの職業は、現在ではどう見ても以下のような多彩な職種に分化していっているように見受けられます。
・データサイエンティスト（アナリストの延長）
・機械学習エンジニア（ソフトウェアエンジニアの延長）
・データアーキテクト（DBエンジニアの延長）
・データエンジニア
・アナリティクスエンジニア
・BIエンジニア
・MLOpsエンジニア
・……etc.
そして直近では、ここに生成AIベースのソフトウェア・システム開発を担う技術職が加わっていく流れが生じており、一時の「プロンプトエンジニア」ブームほどではないものの、主に機械学習エンジニア・データエンジニア・MLOpsエンジニア辺りの職種に「生成AIアプリケーション開発」ブームが勃興しそうだなという雰囲気を私は個人的に感じています。
その流れが他職種にどう影響するかは正直全然見通せない感じですが、例えば「私が働いている会社では今後生成AIアプリ開発に注力する」となれば他のデータ分析職種を採用する優先度は下がるという事態は起こり得ると考えています。一方で、「スーパーマン型への回帰」も強い傾向として見られており、どれか一つの領域にだけ特化した（そして残りの領域は不得手な）データサイエンティストは採用されなくなる or 追い出されるという未来予想図もあり得そうです。
いずれにせよ「分化と淘汰が進む」だろうというのが私個人の見立てですが、業界のパイ全体が広がっているのも事実なので、恐らく今からさらに10年後も何かしらの形でデータサイエンティストという職業は存続しているだろうと私は思います。
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40海外在住 2023/08/27 14:04
◆ ChatGTP（生成AI） が答えた一般的な欠点について
ChatGTP の一般的な欠点は、以下のような点が挙げられます。
・知識の限界：私の知識は2021年までのものであり、それ以降の情報は持っていません。また、事実と異なる情報を提供する可能性もあります。
・文脈の欠落：ChatGTPは過去の会話履歴を持っていません。そのため、先に進むにつれて文脈を失い、一貫性のある会話が崩れることがあります。
・誤った情報：ChatGTPはトレーニングデータから学習したものであり、信頼性の低い情報や偏った意見も含まれる可能性があります。
・応答の曖昧さ：質問に対して明確な回答をすることができない場合もあります。適切な情報が不足している場合や、質問が曖昧な場合に発生します。
・倫理的懸念：AIは悪用される可能性があります。誤った情報の拡散、プライバシーの侵害、差別的な内容の生成などの倫理的懸念が存在します。
・意図の理解の欠如：ChatGTPは会話の背後にあるユーザーの真の意図を理解することが難しい場合があります。そのため、適切な支援やサポートを提供できないことがあります。
これらはChatGTPが持つ一般的な欠点ですが、技術が進化しているため、これらの問題に対処する改善が行われている可能性があります。
◆ AI（人工知能）について
AIはさまざまな分野で非常に価値のあるツールとなっています。データサイエンスや機械学習の分野では、AIは膨大なデータの処理や複雑なモデルの構築、高度な予測能力などに活用されています。しかし、AIも完全な解答を持つわけではありませんし、【あくまでツールやサポートの一部】です。
AIは情報を提供し、問題解決の手助けをすることができますが、【成功するためには人間の努力や創造性が不可欠】です。データサイエンスやビジネスの領域では、AIを活用することで競争力を高めることができますが、【それは努力や専門知識を持った人間の指導や適切な活用に依存しています】。
【AIは私たちが持つ能力を補完し、新たな可能性を開拓する手段です】。そのため、AIを活用することで効率化や収益の最大化を目指すことは価値があると言えます。ただし、結果を得るためには努力や適切な戦略が必要です。
※ どんなに AI（人工知能）が進化しても、やはり人間による作業は無くならないと思います。
特にビジネスを円滑に進める上では、相手がどのような考えを持っているかを察して、空気を読む事が重要になる場面が多くあります。そして、その空気を読むという行動が、後々の大きなチャンスに繋がっていくというケースも決して少なくありません。
「相手の気持ちを察して空気を読む」といった行動は、人間だからこそできるものであり、AI(人工知能）が簡単に行えるものではありません。ただ AI(人工知能）は過去のデータに基づく予測が得意であり、AIが最善と判断したものが正しい可能性があります。 しかし、それはあくまでも「そのビジネスに関わる人間の心理」を差し引いた上で導き出されたものに過ぎません。
そのため、AIを活用して業務効率化を図っていくことも重要ではありますが、必ずしもすべての業務にAIを活用できるわけではないと考えておいた方が良いでしょう。言い換えれば、AIでは難しい「相手の気持ちを汲み取る必要のある業務」においては、私たち人間の力に頼らねばならないのが現実です。
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2023/08/27 14:04
◆ ChatGTP（生成AI） が答えた一般的な欠点について
ChatGTP の一般的な欠点は、以下のような点が挙げられます。
・知識の限界：私の知識は2021年までのものであり、それ以降の情報は持っていません。また、事実と異なる情報を提供する可能性もあります。
・文脈の欠落：ChatGTPは過去の会話履歴を持っていません。そのため、先に進むにつれて文脈を失い、一貫性のある会話が崩れることがあります。
・誤った情報：ChatGTPはトレーニングデータから学習したものであり、信頼性の低い情報や偏った意見も含まれる可能性があります。
・応答の曖昧さ：質問に対して明確な回答をすることができない場合もあります。適切な情報が不足している場合や、質問が曖昧な場合に発生します。
・倫理的懸念：AIは悪用される可能性があります。誤った情報の拡散、プライバシーの侵害、差別的な内容の生成などの倫理的懸念が存在します。
・意図の理解の欠如：ChatGTPは会話の背後にあるユーザーの真の意図を理解することが難しい場合があります。そのため、適切な支援やサポートを提供できないことがあります。
これらはChatGTPが持つ一般的な欠点ですが、技術が進化しているため、これらの問題に対処する改善が行われている可能性があります。
◆ AI（人工知能）について
AIはさまざまな分野で非常に価値のあるツールとなっています。データサイエンスや機械学習の分野では、AIは膨大なデータの処理や複雑なモデルの構築、高度な予測能力などに活用されています。しかし、AIも完全な解答を持つわけではありませんし、【あくまでツールやサポートの一部】です。
AIは情報を提供し、問題解決の手助けをすることができますが、【成功するためには人間の努力や創造性が不可欠】です。データサイエンスやビジネスの領域では、AIを活用することで競争力を高めることができますが、【それは努力や専門知識を持った人間の指導や適切な活用に依存しています】。
【AIは私たちが持つ能力を補完し、新たな可能性を開拓する手段です】。そのため、AIを活用することで効率化や収益の最大化を目指すことは価値があると言えます。ただし、結果を得るためには努力や適切な戦略が必要です。
※ どんなに AI（人工知能）が進化しても、やはり人間による作業は無くならないと思います。
特にビジネスを円滑に進める上では、相手がどのような考えを持っているかを察して、空気を読む事が重要になる場面が多くあります。そして、その空気を読むという行動が、後々の大きなチャンスに繋がっていくというケースも決して少なくありません。
「相手の気持ちを察して空気を読む」といった行動は、人間だからこそできるものであり、AI(人工知能）が簡単に行えるものではありません。ただ AI(人工知能）は過去のデータに基づく予測が得意であり、AIが最善と判断したものが正しい可能性があります。 しかし、それはあくまでも「そのビジネスに関わる人間の心理」を差し引いた上で導き出されたものに過ぎません。
そのため、AIを活用して業務効率化を図っていくことも重要ではありますが、必ずしもすべての業務にAIを活用できるわけではないと考えておいた方が良いでしょう。言い換えれば、AIでは難しい「相手の気持ちを汲み取る必要のある業務」においては、私たち人間の力に頼らねばならないのが現実です。
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39中堅私大DS学部生 2023/08/22 15:08
今、話題のAI(人工知能）とデータサイエンス、どちらも最高の仕事をやり遂げるのはごく一部の人たちだと思います。 最近、アメリカで働くあるデータサイエンティストの方のつぶやきの記事を読みました。
その人のつぶやきが興味深かったので、少し述べてみたいと思います。
AIエンジニアにもDSにもハード（コンピュータ・機械）の部分を扱うエンジニアとデータをもとに浮かび上がった課題を分析して、それをどう顧客に ビジネスとして活用できるかの企画や提案の部分を受け持つアナリストの領域があるそうです。
このデータサイエンティストの方の言葉によると、AIやデータサイエンスのビジネスにおける顧客となるベンチーャーキャピタルなどの投資家やその投資家たちに雇われたマネージャーたちが、データから得られた意思決定ではなく、彼らの欲している意思決定に沿った企画や提案を求めているという現実について語っていました。
特に今はやりの訳の分からない新しいプロジェクトを受け持つときは大変だそうです。ビジネスのドメイン知識はないが新しいことを始めたい投資家の要望、そしてそのお金を払うのは彼らです。
AIにしてもDSにしても、ビジネスとして企画や提案を持ち込むのはお金を払う投資家たちなので、この顧客たちにどのように説明してビジネスの成果に繋げるのは並大抵のことではないそうです。ここで最も重要になるのはコミュニケーション力が有るか無いかだそうです。
コミュニケーション力が達者でない人はハード（機械・プログラム）を扱う領域に方向転換する人も多いそうです。
このつぶやきを読んでどんなにAIが進歩しても、それをビジネスに繋げるにはコミュニケーション力のある人の存在は必要不可欠だと思いました。 ビジネスって、ハード（機械・プログラム）を扱う人とコミュニケーション力がある人が協働して初めて成功するものだと思いました。
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2023/08/22 15:08
今、話題のAI(人工知能）とデータサイエンス、どちらも最高の仕事をやり遂げるのはごく一部の人たちだと思います。 最近、アメリカで働くあるデータサイエンティストの方のつぶやきの記事を読みました。
その人のつぶやきが興味深かったので、少し述べてみたいと思います。
AIエンジニアにもDSにもハード（コンピュータ・機械）の部分を扱うエンジニアとデータをもとに浮かび上がった課題を分析して、それをどう顧客に ビジネスとして活用できるかの企画や提案の部分を受け持つアナリストの領域があるそうです。
このデータサイエンティストの方の言葉によると、AIやデータサイエンスのビジネスにおける顧客となるベンチーャーキャピタルなどの投資家やその投資家たちに雇われたマネージャーたちが、データから得られた意思決定ではなく、彼らの欲している意思決定に沿った企画や提案を求めているという現実について語っていました。
特に今はやりの訳の分からない新しいプロジェクトを受け持つときは大変だそうです。ビジネスのドメイン知識はないが新しいことを始めたい投資家の要望、そしてそのお金を払うのは彼らです。
AIにしてもDSにしても、ビジネスとして企画や提案を持ち込むのはお金を払う投資家たちなので、この顧客たちにどのように説明してビジネスの成果に繋げるのは並大抵のことではないそうです。ここで最も重要になるのはコミュニケーション力が有るか無いかだそうです。
コミュニケーション力が達者でない人はハード（機械・プログラム）を扱う領域に方向転換する人も多いそうです。
このつぶやきを読んでどんなにAIが進歩しても、それをビジネスに繋げるにはコミュニケーション力のある人の存在は必要不可欠だと思いました。 ビジネスって、ハード（機械・プログラム）を扱う人とコミュニケーション力がある人が協働して初めて成功するものだと思いました。
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38名前を書き忘れた受験生 2023/08/21 14:47
データサイエンティストは日本では難しいらしい。
NHKの特集でもやっていたが、実質データサイエンティストとしての仕事につけない人がほとんどだそう。
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2023/08/21 14:47
データサイエンティストは日本では難しいらしい。
NHKの特集でもやっていたが、実質データサイエンティストとしての仕事につけない人がほとんどだそう。
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37名前を書き忘れた受験生 2023/08/20 18:37
>>33
結局、そこが問題で、それができるのは理系の人間って事になるよね
自分も最初、データサイエンス学部って、いいなって思ったけど、いろいろ調べて理系情報に進学した
新設学部だと就職実績もないから、就活が不安っていうのもあったし、元々理系志望だったから
受験生はできるだけ多くの情報を集めて、悔いのない進路を選ぶようにした方が良いよ
IT系は目まぐるしく変化してるから
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2023/08/20 18:37
>>33
結局、そこが問題で、それができるのは理系の人間って事になるよね
自分も最初、データサイエンス学部って、いいなって思ったけど、いろいろ調べて理系情報に進学した
新設学部だと就職実績もないから、就活が不安っていうのもあったし、元々理系志望だったから
受験生はできるだけ多くの情報を集めて、悔いのない進路を選ぶようにした方が良いよ
IT系は目まぐるしく変化してるから
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36名前を書き忘れた受験生 2023/08/20 18:29
>>34
ほんとに第三者？
第三者なら冷静に人の意見も聞けばいいのに。
自分が理解できない事をキモイで終わらせるのは、頭がよろしくない印象。
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2023/08/20 18:29
>>34
ほんとに第三者？
第三者なら冷静に人の意見も聞けばいいのに。
自分が理解できない事をキモイで終わらせるのは、頭がよろしくない印象。
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35名前を書き忘れた受験生 2023/08/20 16:41
>>34
悪口というか真実じゃない？
デーサイやるなら文系より理系の方が良いは当然の指摘だろうし、データサイエンティストもAIに取ってかわられる職業だというのも真実。
今から、学部を選ぶ人はよく考えた方が良いって事でしょう。
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2023/08/20 16:41
>>34
悪口というか真実じゃない？
デーサイやるなら文系より理系の方が良いは当然の指摘だろうし、データサイエンティストもAIに取ってかわられる職業だというのも真実。
今から、学部を選ぶ人はよく考えた方が良いって事でしょう。
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34嫌がらせの書き込みにうんざり 2023/08/20 10:50
ここで【名前を書き忘れた受験生】として一橋大 DA学部の悪口の書き込みを連ねているヤツは、相当に執拗なヤツだね！ 本人は分からないのだろうけれど、第3者のオレから見てもキモイ！！！
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2023/08/20 10:50
ここで【名前を書き忘れた受験生】として一橋大 DA学部の悪口の書き込みを連ねているヤツは、相当に執拗なヤツだね！ 本人は分からないのだろうけれど、第3者のオレから見てもキモイ！！！
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32名前を書き忘れた受験生 2023/08/20 08:02
>>29
ほんとそう思う。
データサイエンスをやりたいなら理系で学んだ方が良い。
理系情報系に進めば、その中にデータサイエンス学は含まれてるね。
国公立理系大学のデーサイのコースで学んだ方が文系で学ぶデーサイより優位。
企業も文系でデータサイエンスをやった人間と理系でやった人間なら、間違いなく理系の学生を採用するだろうし。
本当にデーサイやりたいなら、理系に進む方が確実に大手IT系でやっていける力がつくし、就活でも有利という意見に納得。
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2023/08/20 08:02
>>29
ほんとそう思う。
データサイエンスをやりたいなら理系で学んだ方が良い。
理系情報系に進めば、その中にデータサイエンス学は含まれてるね。
国公立理系大学のデーサイのコースで学んだ方が文系で学ぶデーサイより優位。
企業も文系でデータサイエンスをやった人間と理系でやった人間なら、間違いなく理系の学生を採用するだろうし。
本当にデーサイやりたいなら、理系に進む方が確実に大手IT系でやっていける力がつくし、就活でも有利という意見に納得。
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もし推薦で入るとしたら、亜細亜大学経営学部経営学科と立正大学データサイエンス学部DS学科ではどちらがお勧めだとおもいますか？
2026/02/16 08:24 
7件 亜細亜大学掲示板 3444view
2026/02/16 08:24 7件 亜細亜大学掲示板 3444view