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はてなキーワード: 情報科学とは
専攻ロンダランキング
超勝ち 医学部編入
SSS 【神大(国)、名大他医学部編入(国)】(難)..バイオ科目で受験可能、【群馬医】..面接重視
A 【慶大理工(私)、早稲田先進理工電気情報生命(私)】..バイオ科目で受験可能、【阪大基礎工(国)、東大京大化学(国)】...一部バイオ科目
B 【東大新領域(国)、東工大すずかけ(国)】...入試科目少、倍率低、【東北大医工学(国)】....バイオ科目で受験可能、【上智理工 (私)】...バイオ科目で受験可能、【名古屋大理学部物質理学専攻(化学系)A入試】...バイオ上等。他専攻はプレゼンのみ
C 【筑波大システム情報(国)】...入試科目少、倍率低、知能機能は実質機電系、【阪大情報科学(国)】...バイオで受験可能、【早稲田情報生産システム(私)】...専門科目なし
D 【NAIST(国)】...専門試験なし 【電通大IS(国)】...入試科目少、【豊田工業(私)】...入試科目少
E 【JAIST(国)、前橋工科(公)、会津大(公)、産業技術大学院大学(都立)、九州工業大学生命体工学(国)(生体と機械の融合がテーマ。実質機電系)】...専門試験なし、【徳島大電電(国)】..数学と英語のみ
ロンダに有利な分野?
・電気回路(デジタル回路も足りないが、アナログ回路はもっと足りない)
・制御・ロボティクス
・半導体
・パワーデバイス
・信号処理
・流体力学
・熱力学
・材料物性
・電力回路
・モーター
・有機合成
・高分子
専攻ロンダしやすいかもしれない大学院重点化した大学
・東京工業大学大学院・ 総合理工学研究科・社会理工学研究科・イノベーションマネジメント研究科
・京都大学大学院・エネルギー科学研究科・人間・環境学研究科・地球環境学舎
・東北大学大学院・情報科学研究科・生命科学研究科・環境科学研究科・医工学研究科
・名古屋大学大学院・ 国際開発研究科・情報科学研究科・多元数理科学研究科・環境学研究科
・筑波大学大学院環境科学研究科（修士）・生命環境科学研究科（博士）・システム情報工学研究科
・大阪大学大学院 言語文化研究科・国際公共政策研究科・情報科学研究科・生命機能研究科
・ 北陸先端科学技術大学院大学 (JAIST)
・ 奈良先端科学技術大学院大学 (NAIST)
専攻ロンダでお買い得（難易度に対するリターンが大きい）だと思う院
倍率が異様に低い上、試験形式が面接での口頭試問(教養数学物理)+成績証明書重視なので
専攻ロンダにとっては非常に都合がいい。
MS専攻は倍率が高いが他はそうでもない。東京という立地が素晴らしい。
地方国立の独立研究科なので倍率が低い。今年の筆記試験は１倍。
データ見る限り機電系研究室なら就職良好、小倉の近くなので地方国立にしては立地もよい
立地が悪いとか、Fランロンダばかりと陰口が叩かれてるけど
ほとんど試験勉強が必要なく専攻ロンダが可能な点が素晴らしい。
今のところ、卒業生無し。
専攻ロンダに成功した人の書き込み その1
715 ：就職戦線異状名無しさん ：2008/08/19(火) 18:04:54
東工大すずかけの機電受けるつもりが受験対策に時間つくれなくて諦めたけど
東工大院試スレ見たら今年はありえない高倍率、高難易度だったみたい
お得感異常だからこれから院試のやつに勧めておく
719 ：就職戦線異状名無しさん ：2008/08/19(火) 18:47:01
722 ：715 ：2008/08/19(火) 19:16:38
釣りじゃねーよ
たしかに東大かつ学部生なら工学部より経済学部のほうが生涯収入も多いだろうよ
凡人の俺には関係ない話だが
さて院試の話だが、筑波首都横浜（それに千葉とか電通農工）あたりの国公立は
宮廷大と違って外部から学生が全く入ってこない
院試は実質定員の概念がなく設定された足切りラインを突破すると合格なので
入試とは名ばかりの形式だけのものになってる専攻がたくさんある
機械電気は人気がないから教官は外からの学生をすごい欲しがってる感じだったよ
俺は本格的に勉強したのは２ヶ月だけで間に合った
探すと受験科目の少ない専攻もたくさんある
特定されない範囲なら知りたいこと答えるよ
723 ：就職戦線異状名無しさん ：2008/08/19(火) 19:28:57
＞722
どこらへんのランクのバイオから入ったの？学部と機電の専攻とのギャップは？
例えばバイオ系ロボやってるところとか志望したの？
725 ：就職戦線異状名無しさん ：2008/08/19(火) 19:46:06
＞723
志望理由は単純に「興味がなくなったから」
文集は無理
ただし先輩の内定先はロンダ、専攻変え含め全員一流メーカーがずらり
推薦も充実してるし選び放題
俺はTOEIC400で終わってたんだが教官が下駄履かせたかもしれん
727 ：就職戦線異状名無しさん ：2008/08/19(火) 20:05:07
＞725
今4年なの？
だったら脱バイオ第一号だぜ！
728 ：就職戦線異状名無しさん ：2008/08/19(火) 20:07:12
脱バイオｗ
ちなみに就活してた？もししてたらどんな状況だった？
731 ：就職戦線異状名無しさん ：2008/08/19(火) 20:26:07
＞727
４年
このスレで脱出を決意した
＞728
全くやらずに院試に集中
電通大の情報システム研究科はTOEIC100専門200の配点だが
専門で小論文を選べる＋半分弱がボーダーで倍率1.3程度だから滑り止めに使える
それを工業製品として実現することへ興味がわきました」でおっけー
736 ：就職戦線異状名無しさん ：2008/08/19(火) 20:48:20
あと俺の知ってる有用情報は・・・
それぞれだいたいの合格ラインとか
電通大情報システム研究科→TOEIC500専門半分弱（小論文選択可）←就職良好
東北大機械→外部の倍率1.5倍の穴場（受験生はたいした学歴じゃない）
TOEIC500、専門半分くらい
筑波システム→学部成績かなり重視、倍率かなり低い
専門知識全くいらない
首都大システムデザイン→航空以外かなり倍率低い、教養数学とほんのちょっとした専門
TOEIC500簡単な筆記六割
NAIST情報→倍率二倍と少し大変、就職かなり良し、どんどん倍率上がるから受けるなら当然１回目
基礎数学３問について聞かれ二問答えれば良い
事前に書いていく小論文（実質志望理由書）を超重視
外部倍率五倍の難関
自信あるならどうぞ
すずかけ→2ちゃんに騙されるな
筆記で受ける時は実質外部倍率おそらく２～三倍
受けるなら入試科目と倍率要チェック
バイオが数学勉強するなら石村園子のやさしく学べるシリーズが神
これで知ってることだいたい全部だ。
専攻ロンダに成功した人の書き込み その2
250 ：就職戦線異状名無しさん ：2008/09/29(月) 23:37:47
学部で就職できなかったので地底大学院の化学受けたら受かりました
さようならバイオｗｗｗｗｗｗｗｗｗｗｗｗｗｗｗｗｗｗｗｗｗｗｗｗｗｗｗｗｗｗｗｗｗｗｗｗｗ
251 ：就職戦線異状名無しさん ：2008/09/29(月) 23:41:27
おめ！！！！！！！！
研究室の分野は？
252 ：就職戦線異状名無しさん ：2008/09/29(月) 23:44:10
254 ：就職戦線異状名無しさん ：2008/09/29(月) 23:59:14
＞251
合成系ですｗｗｗｗｗｗｗｗｗｗｗｗｗ
専攻ロンダに成功した人の書き込み その3
661 ：就職戦線異状名無しさん ：2008/10/16(木) 01:56:35
662 ：就職戦線異状名無しさん ：2008/10/16(木) 09:00:13
機電に行った奴が今までいるかどうかは重要じゃないだろ
みんなと一緒の進路なんて言ってたらピペド一直線じゃないか
663 ：就職戦線異状名無しさん ：2008/10/16(木) 09:01:10
＞661
おめ。
669 ：就職戦線異状名無しさん ：2008/10/16(木) 20:05:10
＞661
まじか、おめ
しかも機械。すげー
671 ：就職戦線異状名無しさん ：2008/10/16(木) 20:21:34
＞663
673 ：就職戦線異状名無しさん ：2008/10/16(木) 21:03:02
＞671
バイオからも入りやすい？入試対策どうした？知能機能の就職ってどう？
676 ：就職戦線異状名無しさん ：2008/10/16(木) 22:25:55
＞673
入試はTOEIC(100点)、成績(200点)、口頭試問＋面接(300点)
口頭試問は
問題は簡単な割りに多少間違えたからと言って落ちない。
俺はTOEIC630／730、成績Aが３割強、Bが４割、口頭試問は３分の２ぐらい正答
で受かった。
就職はこれ↓
http://www.iit.tsukuba.ac.jp/about/job.html
678 ：就職戦線異状名無しさん ：2008/10/17(金) 00:12:58
＞676
よく口頭試問って言うけど、それってどんなこと聞かれるの？
679 ：就職戦線異状名無しさん ：2008/10/17(金) 00:28:58
＞678
覚えてるのは
∂e^(xy)／∂x
２階常微分方程式の簡単な問題
専攻ロンダに成功した人の書き込み その4
635 ：就職戦線異状名無しさん ：2008/04/23(水) 21:30:01
生まれだったから、生まれ故郷に近くなってよかった。
学部の研究は・・・どうでもいいだろ。
院は物性よりの化学系かな。
いいというわけではないらしい。
それでも同期で就職に困ってる人はいませんでした。
修士卒業のころは、氷河期の真っ只中（2000～2001）でしたけどね。
一番就職いいのは巷で聞くところでは、化学合成とからしいです。
まず、就職がないということは、絶対にありえないと。
専攻ロンダに成功した人の書き込み その5
318 ：就職戦線異状名無しさん ：2008/04/17(木) 07:10:11
典型的な文系・生物系タイプの自分には量子力学が理解出来ません。
138 ：名無しゲノムのクローンさん ：2008/06/20(金) 21:28:51
なんといっても全学生が他大からきてるっていうのが安心できます。
量子力学とか半導体工学とか最初は難しくて苦労しましたが今では
かなり理解できるようになりました。なんといってもウンコ生物より楽しい！！
みなさんの専攻ロンダ成功を祈っています。
専攻ロンダに成功した人の書き込み その6
369 ：名無しゲノムのクローンさん ：2008/10/20(月) 01:15:58
719 名前：就職戦線異状名無しさん[sage] 投稿日：2008/10/17(金) 23:01:36
その時は他分野からバイオに入るよ
これで何人目かな？ まあ、２ｃｈもそこそこ役に立ったのかねｗ
378 ：名無しゲノムのクローンさん ：2008/10/22(水) 17:12:57
＞369
その書き込みをした人です
http://www.seospy.net/src/up9595.jpg
http://www.seospy.net/src/up9596.jpg
名残惜しくはまったくないが、最後に挨拶をしておこう
さｗｗよｗｗうｗｗなｗｗらｗｗバｗｗイｗｗオｗｗ
380 ：名無しゲノムのクローンさん ：2008/10/22(水) 17:33:11
＞378
おめ
意外と専攻ロンダ成功が多いなｗ
この調子で転部スレのやつも頑張ってくれろ
382 ：378 ：2008/10/22(水) 17:39:08
わかりますた
naist物質については、小論と面接だけでTOEICは今年から廃止されましたので他分野からも入りやすいと思いますよ
ただし、大学院に入ってやりたいことと学部での研究内容についてかなり突っ込まれて聞かれます。
志望する研究室に入れるとは限りませんが、コンタクトは先にとっておいてやりたい研究テーマも具体的に決めておくといいと思います。
383 ：名無しゲノムのクローンさん ：2008/10/22(水) 17:46:31
専門なしで入ったってことは、これから勉強すること
2年前、31歳で職業プログラマになって楽しくお仕事してる身としては、何を悲観してるのか全然理解できないのです。
中学でプログラミングに出会ったのは一緒。でもN88-BASIC。Cは大学上がってからかな－。大学と言っても医学部なんですが。
やっぱ自分は医療に全然向いていないという確信を持てたのが研修医3年目というかレジデント1年目の26歳で、しかもそこですぐにはプログラマに転身はしませんでした。
百科事典なんかで見て用語だけ知ってた情報科学のいろんな概念に憧れてて、こういうのわからないまま職業プログラマにはなりたくないと思って、理工学部と院行きました。20代終わりの時間なんて1年だって無駄にしたくはないけど。このへんの学費とかについては研修医時代の稼ぎが有難かった。
情報科学自体は最高におもしろくて無駄な時間じゃなかったけど、まあこれが仕事に直接役に立ったりはしません(笑)。教養ってやつ。Javaとかデザインパターンとかの実用面のスキルもちょっとは手に入れたけど、こういうことは専門学校と特に変わらないレベルでしょう。
年収とか、医学部の同期に比べるといま何分の一なんだろうなー。 って考えると、多少の年収の高低とか全然気になんないですね。
で、質問。26歳って、何をするのにどう遅いんですか？
現在、33歳。「半導体関係」という業界で働いている。（半導体とは、世界中のおよそ全ての電子機器の中に入っている部品の事）
多数の躓きはあったものの、自分の道を疑問に思う事なく、導かれるようにしてここまでやってきた。
ここは、自分が居るべき場所であると感じている。
人生が新たなセクションに入ろうとしている今、何故自分はここへやって来たのか、振り返り、確認してみたい。
小学生低学年の頃。日曜日の朝。「漫画日本の歴史」→「筋肉マン」→「ミームいろいろ夢の旅」というアニメ3連コンボは至福の時だった。
前者2つはもちろん、ミームは特に好きだった。アニメの内容は、当時の知見における「近い将来、世界はこんな進化を遂げ、スッゲー情報科学世界が実現する！！！」という未来像が紹介されるものだった。
そこには、無線情報端末は言うに及ばず、今で言う「インターネット」さえも登場していた。
理由はわからない。とにかく毎週、そこで紹介される未来像にひたすら胸が躍った。
これが、今へと自分を導いてきた最初の一つだったのだと思う。
そして2つ目。小学校高学年の頃。
地元熊本県で、「グリーンピック熊本」という、ちょっとした科学展があった。そこには、「ミーム」で見た世界の一部が実現されていた。
テレビ電話、ステージとモニタの中を自由に往来しながらトークするお姉さん、３Dモニタ、壁を覆いつくした多数のモニタとそれを操る多数のPC･･････。
その頃、当時の我が家としては余りにも高額な（でもメーカ的には廉価版）のMSXというPCを買ってもらった。三菱製だった。
ローマ字をやっと習った程度。英単語なんて読めない。それでもブ厚いマニュアルをめくりながらコマンドを「シーオーエルオーアール」等と口にしながら覚えていった。
X,Y座標なんて書いてあっても理解不能。しかしこの辺は実際に弄りながら試行錯誤してみる事でなんとなく理解出来た。
そうやって、MSX BASICというプログラムを身に付けていった。
この頃のこういった行動は、今の自分にかなり大きな影響を与えていると思う。
目標の設定→現状把握→ルート設定→目標達成のための障害把握→障害の除去方法習得→実現。
この思考/行動が極めて迅速かつ正確に出来るようになった。大人になってから気付いたが、この自分にとっては余りにも当たり前の事が、他人にとっては特別な事で、やろうとしても出来ない人が多い。
3つ目。
裕福ではなかった、昭和における平均かそれ以下であった我が家。母親は「子供との時間を確保するため」外での勤めをせず、内職をしていた。
帰宅すると母が内職をしている。内職に夢中で自分に構ってくれない。それが気に入らず、母親がやっと作業した品をグチャグチャにした事も、何度もあった。
時折、気まぐれで手伝ったりもした。
母親がやっていた内職とは、数ミリ□～2センチ□程度のモノに絶縁テープが巻かれたもの。それから、針金が何本も並んで突き出ている。
就職してから知ったが、これも所謂「半導体関連製品」であった。
高校は、公立で入れそうな所を受験した。理数科だった。意図して選んだわけではなかった。「ここなら落ちないだろう」との判断だけだった。
大学へも行った。工学部。電子工学。研究室ではすばらしい方々とともに、当時の世界最先端の研究を体験させて頂いた。
「ここに書いてある会社なら、間違いなく入れますよ」ってファイルが置いてある。その中から、成績の良い生徒から順に就職先を決めていく。成績最下位だった自分は、残りすくなったリストの項目の中から、最も地元に近い会社を選んだ。それが、今働いている会社。
就職して10年目。既にエンジニアとしては成熟し、今後はマネージメント側に回るのか、エンジニアとして続けるか、或いは別の道を行くか。決めなければならない。
こうやって振り返ると、今の自分がここに居るのは、何らかの力による必然である様にさえ思える。
先述したように、今、自分は、人生が新たなセクションに入ろうとしている。
今はまだ、わからない。
ただ、思う。もしも必然であるのなら、この先も、望むと望まざるとに関わらず、同じ世界で生きていく事になるのだろう。
そんな中、去年の夏、素敵な人の存在を知った。
egachan.netというのをやってる、「えがちゃん」という人。非モテ、のあの人。
現実逃避。それでもいい。
今はPHPを弄りながら、自分がどこに辿り着くかは、流れに身を任せたい。
蛇足になるが、当時の母親が扱っていた様な製品は、体積でいうと数百分の1～数千分の1のサイズまで微細化されている。もはや、年老いた母親には見る事もままならないだろう。作業自体も、フルオートである。手作業はない。全てを機械がやってくれる。
自分が入社してすぐに関わった製品もまた、今では当時の1000分の1の体積まで微細化されている。
微細化の先には有機との融合の時代が待っている。（もうずっと前から始まっている）
http://anond.hatelabo.jp/20090408121545
全然、分野外で情報科学の大学院卒なんだが・・・いや、そりゃ、ピカソになれるかどうかは、高校の授業でちょっと見ただけで分かるかもしれないが、世の中、ピカソしか求めていないわけじゃないでしょ？大学院卒でも、大半の人材が研究者にならずに、普通にエンジニアとして暮らしているように、美大卒の人も、多くはデザイナーになったり、美術教師になったりして暮らしていくんじゃないの？しかも、一言で「デザイナー」ってったって、色々な種類のデザイナーがいるよね。絵心一つにしても、Webページのデザインを考えるのと、Tシャツの柄を考えるのとでは、ずいぶん必要な技術が違ってくるように思うんだが。ほとんどの技術職はよっぽどのことがない限り、特に才能がなくても訓練すれば見につけて、そこそこ食えるように世の中は出来ている、と思うんだけど、そんなことないの？
まとめるとさ、いいたいのは、「ピカソになれるかどうかは、元増田の言うとおり、授業で見ただけで分かる。が、ピカソレベルに達しなくても、絵の技術を使って食っていける職場はたくさんあると思う」んだ。もし、絵の道をあきらめさせた奴が、美大卒後、「絵はあきらめたけど、漫画家になる」とか「絵はあきらめたけど、フィギュアで食ってきます」とか、「絵はあきらめたけど、フォトレタッチで食ってきます」とかいって、その道で成功したら、どうするの？あきらめさせた責任とれんの？
後、この元増田に「お前は教師に向いていない」といっている奴も見かけるが、それって、元増田の「才能がないからやめろ論」を肯定していることにならない？
どこが違うの？元増田は、考え方が極端なだけで、教師に向いている/向いていないの話じゃないと思うよ。
01:03 百科事典
02:05 年鑑・雑誌
10:10(11-13) 哲学
11:14 心理（学）
12:15 倫理（学）
14:16(17) 宗教
15:18 仏教
16:19 キリスト教
23:28 伝記
25:29 地理
26:(29) 旅行
32:32 法律
34:335.336 経営
36:36 社会
37:37 教育
39:38 民族・風習
41:41 数学
42:42 物理学
43:43 化学
45:46(47.48) 生物学
51:51 土木
52:52 建築
53:53 機械
54:54 電気
55:547 電子通信
56:55 海事
57:56 採鉱・冶金
58:57.58 その他の工業
61:61(62-65) 農林業
62:66 水産業
63:67 商業
65:68.69 交通・通信
71:71.72(73) 絵画・彫刻
73:76 音楽・舞踊
75:78 体育・スポーツ
76:79 諸芸・娯楽
77:59 家事
81:81 日本語
82:83 英米語
84:84 ドイツ語
85:85 フランス語
87:82.86-89 各国語
98:(92-99) 外国文学、その他
Gigazineで、「27歳になると知能が低下する」という記事が注目されているようだ。
日本語訳：「一方、27歳になると推理力・思考速度・空間の具現化の3つの項目が著しく低下し始めていることが研究で明らかになったとのこと。」
げ、やべ、俺25歳、後2年だ。大学時代、もっと勉強しておけばよかったしくしく・・・と思って、元の英語の記事を読んでみる：
原文："The first age at which performance was significantly lower than the peak scores was 27 – for three tests of reasoning, speed of thought and spatial visualisation."
あれ？「著しく低下する」なんてどこに書いてあるの？じ～～～・・・・
・・・・もしかして、"was significantly lower than"を、「著しく低下する」って訳したのか？バカタレ！このsignificantlyは、「有意に」だ。データ取ってみたら、22歳がピークだったから、22歳とx歳の間に統計的な有意差があるかどうかを、xを23, 24, 25,...と増やしながら、年齢ごとに検定していって、x=27で、初めて、推理力・思考速度・空間視覚化の３つのテストで統計的に有意に（significantly）差が表れました、って意味だろ。
心理や教育のような人間を対象とする科学の分野の学術論文で、"significantly"とか"significant"って書いてあったら、それは、統計的な検定を行った時の「有意に」とか「有意な」という意味に決まっているではないか！論文中で"significantly"に差が出ましたって書いておいて、検定やっていなかったら「ちゃんと検定やってください」って査読者にはねられて、論文が通るわけがないのだから。
俺、心理も教育も全然専門外で、単に情報系大学院出ただけだけど、これぐらいはわかるぞ。「著しく」じゃなくて「有意に」であることがわかったら、「あー、そんなもんだろうなぁ」、と、納得できる。一般的に年を取ると知能が低下することは知られているが、具体的に何歳でどれぐらい知能が低下かを計測するのは、かなり難しい問題のはずだ。ある一人の知能テストを継続的に受けさせて、年をとったところで点数が下がったとしても、偶然である可能性もあるし、計測した人がたまたま、「年齢と知能テストの相関がとても激しい特異体質」であったかも知れず、一般の人がどうこう、ということについては何も言えないからだ。
この論文は、2000人について、知能テストを継続的に受けさせて（それ自体がものすごいことだと思う）、年齢以外に知能が低下した原因が考えられないような状況を作り出した。そこまでして、やっと、「27歳は、22歳と比べて知能が低いという統計学的な証拠が出ました」ということが、いえたという印象。頑張ったなぁ、力技の論文だなぁ、マジメに検証して偉いなぁ、と思う。
世の中ね、そんな簡単に「著しい」なんていえないんですよ。特に一般的に常識になっていることほど、そう。「女子は感情的、男子は理論的」とか、「一人っ子はわがまま」とか、常識的に信じられているけど、それをサイエンスとしていうためには、すごく限定された設定でものすごくたくさんアンケートをとって、ようやく言えるか言えないかってところ。そう簡単に「著しい」差なんて出たら苦労しないわ、バカタレ。
追記：
「心理や教育のような人間を対象とする科学の分野」でなくても、自然科学系なら一般的に"significantly"は「統計的に有意」の意味だろう、という指摘があったけど、以下の理由により、こういう表現をしました。
・分野によっては、「統計的に有意」という概念が有用でない場合がある
例えば、物理・数学・情報科学などで、何か命題を証明するときに、「実験してみて統計的に有意ですから、この数式は正しい」ということは普通やらず、数学的な操作を繰り返して証明する。こういう風に、統計や検定が関係ないということが明らかな文脈では、"significantly"は「統計的に有意」以外の意味を持ってもおかしくないので、限定しておいたまでです。
物理理論の一般化は仮定をおいてるし、正しいかどうかちゃんと証明するだろ。できるだけ誠実に記述しようとするし。
だけどこの場合はまず一般化に当たっての仮定がない、論理が飛躍してる、証明がない。そして正しくない。ここで物理理論を出すのはやめようよ、いくらなんでも。出すならきっちりモデル化して正しい一般化をしようぜ。
あと増田には妙に理論物理ではって言う増田がいるけどさ。理論物理はそんなにおえらいんですか？ほかのさまざまな分野があって理論物理がいきてくるんでしょうに。理論物理はそりゃ大切ですけど、同じようにほかの分野だって大切だしなぁ。前に情報科学の話が出てきたときに情報科学は終わった的なことをいってる人もいたけど、情報はインフラだし、いろんな分野がそれぞれの分野でネットワークを作ってて、ほかの分野と情報やあるいは微妙に外れた分野で重なり合ってネットワークを作ってるのに、機械が、電気電子が、情報が、理論物理が、物性物理が、化学が、などなどいってるのを見るといつもなんだかなーと思う。そういう大学の便宜上の箱になんでこだわるんだろう?そうでないと認知できないからなの?やっぱりそこに来るの?うーん。わからない。目の前にある面白いものについて突き詰めていったらあっちからもこっちからもヒントが降ってきて細分化されてるけどある視点から切ってみれば同じなんじゃないかって考えてそれが正しいかどうか確認したいと思わないのかな。私は確認したいな。だからひとつのカテゴリに放り込んで安心するってのがよくわからない。人によるのかなぁ。そういう人ってどういう人なんだろう。すごく謎だ。
すまん、たぶん誤爆した。俺がもの申したかったのは
プラスで物理や生物や化学やなどが必要になってくるけど，基本的に数学科並みに数学が必要。情報科学って一応応用数学だからね。
を書いた人であって、君じゃないんだ。確かに別人であるという区別はできてなかったんだけど。申し訳ない。
でもまあ、ついでだからお節介を言っておこうか。
学部のうちは、「この知識は、本当に将来使うのか？」ということに拘って知識を取捨選別してしまいました。
授業もそうやって選んでいたわけですし。当時は、なんとなく、「将来、時間があって必要なときに覚えればいい」みたいに思っていたのです。
実際に修士になってみて、激しく後悔しました。本当に専門以外のことを勉強する余裕がない。数学は、演習問題ぐらい解けるようにならないと、理解したことにはならないし、自分の専門にも応用できなくて勉強した甲斐がなくなってしまうのに、演習問題を解く時間がない。
学部のうちは、専門以外の勉強をちゃんとやっておくべきだったのだなぁ、と思っています。
いや、それはそんなもんだと思う。たいていの人は。何でもかんでもきちんと理解している人なんていないし、学部時代に詰め込み勉強していても結局本当に大事なところは見えていなくて、後からもう一度復習するハメになったりするもの。やっぱり、本当に自分が切実な必要性を感じて勉強したことしか身に付かない。
大事なことは、それを取り戻していこうという努力を少しずつ積み重ねることだと思う。このあと博士にいくのか就職するのか知らないけど、研究者なり技術者なりとしてやっていくなら、才能なんかよりも地道な努力を少しずつでも続けていくことが結局は一番大事なんだと思うよ。
あともう一つ横から。
そうですよね・・・職人芸ですよね。それは分かっています。ですから、数値計算のプログラムを自分で書く気はしません。
linpackなどで既存のルーチン探して、コピペするだけです。そっちの方が早いし確実ですし、バグがない。
だから、全然数学をやった気にならないのです。
実際、LINPACKだのLAPACKだのに不必要に喧嘩を売ることはお勧めできない。あの辺は専門家の知識の集積だと思うので、素人が戦いを挑むのは無謀だと思う。
重要なのは、自分が計算量を節約するためのアルゴリズムを設計する必要が出てきたときのために、数値解析屋さんの「感覚」を学んでおくことじゃないだろうか。
だから、こういう勉強は必ずしも同時並行じゃなくていいと思うんだ。「理解していないものは使ってはいけない」とか言い出すと、電子回路とλ計算がわかってない奴はコンピュータ使うなってことになりかねないし。知識の裾野を拡げつつ、専門性は専門性で深めていくということじゃないかな。
タイトルにリンクを張った増田さんのコメントは、「君」という言葉がコメントに出てくることから、書き手が元増田の私一人を相手に書いているように推測されるので、返答してみます。
http://anond.hatelabo.jp/20081031114504
http://anond.hatelabo.jp/20081031121513
http://anond.hatelabo.jp/20081031160755
以上を書いた元増田です。とりあえず、今の学年を言っておくと修士２年です。
他の専攻の内容知らないし、勉強しなかったの反省しているから、他分野の専攻の人の感情を害さないように気をつけて発言しているつもりなのですが・・・
結論から言うと、俺は物理をはじめ、他専攻を舐めていないし、むしろ、知らないから怖がってすらいます。
これだけだと思います。
これは、理系全般に話を持っていこうとした人がいたので、「数学をどれぐらい使うかは専攻や研究室によって違うから、勝手に理系全般に話を広げないでくれ」っていう背景で書きました。
別に、「情報は数学使うけど、物理や化学は実験で成果が出るから数学使わなくていいなぁ」って言っているわけじゃなかったのですが、もう一回読み直してみましたが、どう見ても、そう読めますね。
ただ、物理・化学をはじめ、どの分野でも、科学である以上、「数学をそこまで使わなくても実験結果がおもしろければ評価される研究がある」ことは事実だと思います。
これは、何がいいたかったのかというと、「数学が全てってわけじゃないよね。実験やっている人は実験やっている人で、毎日深夜まで残って大変だよね」というように、実験やっている人に配慮したつもりだったのですが、今見ると、どう見てもそうは読めませんね。すみません。
数値解析も確率過程も物理で使いまくる（というか物理がルーツとさえ言える）し、情報幾何で出てくる幾何学の知識なんてたとえば一般相対論を学ぶのに必要な知識に比べたらたかが知れてるんだけど。
数値解析や確率過程を物理で使わない、と発言した覚えはありません。
「情報幾何で出てくる幾何学の知識が、一般相対論を学ぶのに必要な知識に比べたらたかが知れている」
というのは、情報幾何も一般相対論もやったことがないので知りませんでした。
たとえば君、ホモロジー論わかる？ガロア理論わかる？関数解析わかる？この辺は数学科の3年後期レベルだけど、たぶん勉強したことないんじゃないの？
端的に言えば、あなたから見れば、「何もやっていないに等しい」ということだと思います。
一応、群の定義ぐらいはわかります。ホモロジーはやったことありません。
関数解析は、授業は一応聞いていましたが、理解してないし切ってしまったので、問題が解ける気がしません。
プラスで物理や生物や化学やなどが必要になってくるけど，基本的に数学科並みに数学が必要。情報科学って一応応用数学だからね。
これを発言したのは私ではありません。
あんまり「俺は偉い」みたいなこと言わない方がいい。第一線の研究者は学問の垣根なんて平気で踏み越えていくらでも勉強してる。はっきり言って君は並の量しか勉強してないし、それで「俺は数学科並に数学ができる」なんて言ったら馬鹿にされるだけだよ。
「俺は偉い」とか、「数学科並に数学ができる」なんて思ったことも言ったこともありません。
むしろ、「僕は数学ができない」と回りに言いまくってます。最初の書き込みを見ていただければ、「数学ができる人はいいなぁ、自分は数学ができなくて損をしているなぁ」というニュアンスで発言しているのが分かっていただけると思います。「君は並の量しか勉強してないし」は、そうだと思います。
どの本にも、大抵、理解したかどうかをチェックするために、演習問題がついていますよね。あれが、解けないんです。
言っていることはわかるし、解答を見れば理解した気にはなれるのですが、演習問題が解けないんです。
「解けないってことは、本当に理解していないのだ」といわれてしまったら、それは、その通りだと思います。
結局、最終的に自分の専門にどう生かせるのかが、問題に出会った時に思い浮かばないと、学ぶ意味がないですよね。
学部のうちは、「この知識は、本当に将来使うのか？」ということに拘って知識を取捨選別してしまいました。
授業もそうやって選んでいたわけですし。当時は、なんとなく、「将来、時間があって必要なときに覚えればいい」みたいに思っていたのです。
実際に修士になってみて、激しく後悔しました。本当に専門以外のことを勉強する余裕がない。数学は、演習問題ぐらい解けるようにならないと、理解したことにはならないし、自分の専門にも応用できなくて勉強した甲斐がなくなってしまうのに、演習問題を解く時間がない。
学部のうちは、専門以外の勉強をちゃんとやっておくべきだったのだなぁ、と思っています。
そうかね。
おおざっぱに分けると数理を基本とした科学体系と言葉や思考を体系化した学問体系の二つなんだとおもうさ。
よく理系は文系になれるけど、文系は理系になれないって言うけど
応用数学屋から情報屋に転向した者だけど、やっぱり物理舐めすぎ。
数値解析も確率過程も物理で使いまくる（というか物理がルーツとさえ言える）し、情報幾何で出てくる幾何学の知識なんてたとえば一般相対論を学ぶのに必要な知識に比べたらたかが知れてるんだけど。
プラスで物理や生物や化学やなどが必要になってくるけど，基本的に数学科並みに数学が必要。情報科学って一応応用数学だからね。
数学科も舐めすぎ。はっきり言って情報関係で必要な数学は数学科の3年前期レベルまでで事足りる。要するに他の理系と変わらない。
たとえば君、ホモロジー論わかる？ガロア理論わかる？関数解析わかる？この辺は数学科の3年後期レベルだけど、たぶん勉強したことないんじゃないの？
あんまり「俺は偉い」みたいなこと言わない方がいい。第一線の研究者は学問の垣根なんて平気で踏み越えていくらでも勉強してる。はっきり言って君は並の量しか勉強してないし、それで「俺は数学科並に数学ができる」なんて言ったら馬鹿にされるだけだよ。
とりあえず、他の学問分野(理論物理とか)のこと大してわかってないのに『情報科学こそ至高』みたいなこと言うのやめようぜ。恥ずかしいから。
いいや，今の情報科だ。
計算機がこんだけ性能が良くなってくるとどの分野でも最後はソフトでという部分が多くなってくる。計算機でできることも飛躍的に増えてきてるから，どんどん問題は考えられるしその解決も可能になっている。
情報科というのは確かに少なくなっているが実情としては今までの機械・電気・計測制御と情報科を融合して最先端の研究がされている。多くのそれらの分野には後ろなり前なりに「情報」とついている。知能情報，機械情報，電気電子情報，システム情報，情報システム，情報数理，数理情報他さまざま。
今や情報科学はすべての理系の分野の基礎研究となってるんだ。情報科学は古くて高校生程度の数学でできるか？無理だ。簡単に理解できるか？おそらく無理だろう。分野が多岐にわたっているし最先端はただ工夫をしただけのものから数学的に明確な論理をもったものまで非常にたくさんある。それが一般に降りてくるのはさらに20年先だろう。そのころにはさらに社会は情報社会となっている。私たちが実感として感じることのできない社会の細部まで情報は張り巡らされるようになる。おそらく。今現在も既に何気なく過ごしているこの瞬間にその理論や技術が生かされているけれども気づくことは少ない。気付かれない方が正しいのだ。
あなたは20年前の情報科は知ってるかもしれないが今現在の情報科は知らないのだ。知りもしないのになぜ断言できるのか。一度は情報科というものに在籍していたことがもしあるのだとしたら，もう少し誠実に学問にそして技術に対して向かい合っていただきたい。
俺が大学にいた10年前でも信号処理、画像認識、数値解析はとっくに電子機械物理化学の他分野が主導して基礎理論から研究していて
うちの大学は，信号処理の研究はネットワーク系や音声処理やってる研究室がやってるし，
画像認識もいろんなところで応用研究が盛ん，数値解析もCPU作ってる研究室がやってる．
今も情報科学科でそんなことやっているの?
俺が大学にいた10年前でも信号処理、画像認識、数値解析はとっくに電子機械物理化学の他分野が主導して基礎理論から研究していて
それ以外の離散数学，言語情報解析，情報セキュリティ，アルゴリズム，人工知能，情報解析，計算機言語，離散数学，データベースは論理操作しかしないし
金融工学とか研究することが無くなった数値解析屋の老後の逃げ先じゃん
増田は画像認識しているみたいだし、それ自体は数学使うけどさ?
なんで光学系の科にいかなかったの
20年前の情報系な
情報科学がどうとか、情報工学がどうとかそういうのを論じている暇があったら、
梅垣 寿春, 塚田 真, 大矢 雅則, 『測度・積分・確率』
梅垣 寿春, 大矢 雅則, 『確率論的エントロピー―情報理論の函数解析的基礎 1』
梅垣 寿春, 大矢 雅則, 『量子論的エントロピー―情報理論の函数解析的基礎 2』
とか、しっかり読んで勉強しようぜ。
で、さらに原点になるようなShannonの論文読もうぜ。
っていうことですよね。
あと学問という話では？暗号理論を学問としてやるのなら数学は必須だろう。
あと情報科学でやってるのは情報伝送（情報理論・符号理論）だけでなく，離散数学，言語情報解析，数値解析，情報セキュリティ，数値シュミレーション，アルゴリズム，人工知能，情報解析，計算機言語，ビジュアル系，離散数学，生命情報，データベース，金融工学など多種多様なので一概には語れない。
画像認識の分野しかあんまよくわかってないが少なくともこの分野では，相関法，オプティカルフロー，エッジ検出，特徴点抽出，正弦波パラメータ推定，逆問題などがあるので微積確率統計応用解析信号処理は最低限必須。使える程度に数値解析などはわかる。データベースや言語解析の人たちだとマッピングなどがあるので幾何数学は必須。数値解析とかやる人たちは凸解析法とか真剣に考えてるよね。
学部のころはとりあえず代数幾何解析確率統計情報理論信号処理論制御論コンピューターアーキテクチャあたりは一通りやったよ。複素解析とかめんどくさかったなぁ。ルベーグ積分とか面白いよね。
あともっと詳しく知りたいなら情報工学なり情報科学，もしくは数理情報あたりでググってみればわかるんじゃないかね。
このやろう、化学のこともなめすぎ。
電子の軌道とか層流乱流みたいな物理よりのところは数学的な要素バリバリだぞ。
数学できないやつがレイノルズとかシュレイディンガーと戦えるかよ。
物理や化学といっても脳内と紙でなんとかなるところと、それを応用して使う部分があるだろ？
情報科学だって理論的なところからそれを使って何かするところは全然違う。
理論のみが至上だとおもっているんだったら何か間違ってるぞ？
道具の開発と道具を使ってなにかするのはまるで違う。
これは比較しても意味がないことだ。
フカヒレみたいな高級具材がどんな料理にもあうかっていうとそうではない。
等級のおちるフカヒレはチャーハンに利用できるかもしれないけど、
それは上等なフカヒレが付加価値をつけてくれているからに過ぎない。
チャーハンはマーケットが広く裾野があるからどこかにひっかかるっていうだけの話しだ。
適材適所。
文系でもその気になれば身につくの？
情報科学って
何とかなると思うよ。
wikipediaの情報工学の「基礎的な理論」とか「ソフトウェア技術」とかを一通り読んで、
「そういうものがあるんだ」と引き出しに確保しておく。理解するのは年単位の後回しでも十分。
何かプログラム言語を使って、Fizzbuzz問題とかの簡単な課題を解く。
手っ取り早く仕事にしたいなら、JavaでDBを使ったWEB掲示板でも作ってみてもいい。
入門サイトなんて世の中にあふれてるから、学習コストは低いお！！
経験上、法学をかじった人は飲み込みが早いです。というか負けそうです。
