No.6ベストアンサー
- 回答日時:
#5です。
もうちょっと簡単に言うと、(料理を例えにしますが)
・米を研ぐのに洗剤は使うな、とかの基本の所作を学びます。
・でも、調理時間の時短を行うにはどうすれば良いか、は卒業研究などの課題として自ら取り組むことになります。
つまり、
「●●処理には従来〇〇アルゴリズムが使われてきたが、今日のビッグデータ化に伴い処理時間の面で限界が来ている。よって本研究では・・・」
なんていう学会発表をすることになります。
頑張って下さい。
追加での回答、ありがとうございます。
難しそうですが、やはり少し興味があるので、この方向で大学調べ等、進めていきたいと思います。
No.5
- 回答日時:
> 大学でアルゴリズムを学ぶとは、具体的に何をすることか
大学では、過去の代表的なアルゴリズムを知識として学ぶこともしますが、そんなことは書籍がたくさん出ているので、独学でも可能です。
むしろ、自前で新しいアルゴリズムを開発するための素養を身につける場が大学です。
料理を作るのに、材料と鍋釜とレシピが必要ですが、皆がレシピどおりに作っているわけではないですよね。
材料(データ)が違う場合や、鍋釜(処理デバイス)が違う場合などがありますから、状況に応じて調理法を変える必要があります。
そのような応用力(状況によってレシピを変更する力)を身につける、あるいは実際に新しい調理法を考えるのが大学です。
No.4
- 回答日時:
#1さんが、
>「アルゴリズムを学ぶ」って, 具体的にはどのようなこと?
と書かれていますが、まさに重要なポイントです。
情報系でやるアルゴリズムと、データサイエンス系でやるアルゴリズムは、月とスッポンです。
私はデータサイエンス系(旧・応用統計)で、工学部社会工学科という学科で学びました。今は直接的に「データサイエンス学科」と名乗るところが多くなりましたね。
その学科でやることは、データ処理に関連する「数理モデル化」「データ可視化(主に次元縮約)」「異常検知・変化点検知」「因果探索」で、それらのアルゴリズムを考え、学会発表する、という感じです。
疑問点に関する回答ですが、
①プログラミングすることから離れることはありません。自分のアイディアを自分でプログラミングして検証を行います。
②データサイエンスで使う数学は、主に「行列(線形代数学)」です。高校数学ではなく大学の教養(1・2年次)でやる数学です。
③物理の知識は役に立ちます。テンソルとか固有値問題は、実事例と結び付けて考えると理解が進むからです。
追加で、プログラマーという職業について・・・
①に関係しますが、修論や学位論文にする際、「ダブル・プログラミング」と言って、かしこまってアルゴリズムを発表するには他の人にプログラムを書いてもらって同じ結果が得られるという蓋然性を担保しなければなりません。
そのために同僚からお願いされる場合もありますから、プログラミングはしっかり修得しておいた方が良いでしょう。
でも、プロになることとは違います。
と言うのは、私は企業に居ますが、製品に実装されるプログラムは自分で書いたものは用いません。
プログラムは有資格作業だと認識しています。
必ず教育訓練の行き届いた外注に依頼します。
逆に、自動運転のプログラムをどこの馬の骨か分からないような一介の技術者が書いた、と聞いて安心して乗れますか?
やっぱり、正規の開発プロセスに沿って書かれ、デバッグなどが行われたプログラムでないとね。
回答ありがとうございます。
質問する立場として申し訳ないのですがよくわかっていないのが現状です(補足しました)。
プログラミングは必要になるのですね。職業についてはまだ考えていませんが、参考になりました。
No.3
- 回答日時:
BS放送の放送大学でPCの講義をしていますので聞かれるといいと思います。
また 初歩からの数学は高校レベルなので参考になるでしょう!
大学は薬学なので情報系大学の方の意見がいいと思いますが!
一番意味あるのはきっと高校3年の数3と思います
それとエクセルなどの表計算ソフトとかデーターベースのアクセスなどの
VBAと思います。理解するのに1年かかりましたが一旦わかると楽しいですが
奥は難しいです
No.2
- 回答日時:
エクセルだけですが 関数→マクロ→エクセルVBAを独学しましたが
他の言語もよく似ており数学だけでいいと思います。
どのような数学ではなく論理的な考えだけが必要でしょう!
物理は自然界の現象を扱い必ずしも数学は必要ないでしょうがその現象を証明するときに使いますが!プログラミングとは関係ないと思います。
まー微積分ぐらいでしょうか!?
将棋や囲碁の方が役立つのではと思います。NHKeテレの将棋の解説やトーナメント聞いていても難しいです
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