【IT】プログラミング履修の学生、15%は文系
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大学成績センター(東京・千代田)は4日、文系学生でもIT(情報技術)系スキルを保有している学生が多いとする調査結果を発表した。2018年春に卒業する学生の履修履歴を集計したところ、プログラミングに関する科目を履修している学生の15.3%は文系学生だった。同社は「学際的な科目が増え、文系学部所属でもIT系スキルをもつ学生は多い」とみている。 同社が運営する「18卒版履修履歴データベース」に17年9月末時点で登録されている約12万3000人のデータを集計した。登録者の文系、理系の割合は6対4。 履修学生数に占める文系学生の割合が最も高かったのは、自然現象を数学で読み解く「現象数理」。履修生263人のうち、30%にあたる79人が文系だった。大量のデータから法則を掘り起こす「データマイニング」は669人のうち29.3%の196人。ICT(情報通信技術)などの基礎となる「ネットワーク」は5086人のうち18.3%の929人が文系学生だった。 文系学生の人数が多かったのは「微分積分学」の4156人。理系も合わせた総計でも2万7752人とトップだった。「線形代数」の2709人、「プログラミング」の2331人と続いた。経済学部など一部の文系学部で学ぶ学生が多いことも影響しているようだ。「これまで新卒採用では学部名だけでITスキルの有無を見る場合が多かった。どのような科目を履修しているかにも注目してほしい」(同社)という。 https://www.nikkei.com/article/DGXMZO24234730U7A201C1XXA000/
ま、R, R-studioが使えるところから入らないと分析ができない わね。 >>1 副専攻で情報科学や工学も専攻できるようにすれば良いのだが 1~2年間みっちりCS漬けになる時間が最低限のスキルを身につけるのに必要 もうなんというかエンジニア以外の人間って無価値みたいになってきてる感ある Javaって何? Javaスクリプトとどう違うの? >>2 R-studioは対話型でグラフも描けるし、汎用の統計ツール・ 線形代数ツールとして使えるから、実験データの整理用に 文系でも必須だと思うな。 誤解してる奴多いけど、数学って文系だぞ。 プろグラミングも、文学に近いわ。 線形代数だけでもやったら、統計・AI・確率この辺りは不自由しなく なると思うんだけれど。 ハード直結の機械語ならともかく、オープンソースの記述式なんざ 文学少年でもソース作るだけなら十分だな プログラミングは、いつか口述筆記行えれます。 技師「おい、コンピュータ、これから利子30%の銀行システムを作れ!」 コンピュータ「無理っす。」 技師「出来なのなら、直ぐ壊して鉄クズにする!」 コンピュータ「ゴメンナサイ。半年待ってください!」 R と R Studio 面白そうだな。インストールしようっと。 >10 確かに友人で文系大学行ってIT社長になったやついるわ。 自分も文系気質だったけど、結局Macに出会ってずっとPC、ネット関連。 子供の頃、SF小説が好きだったからかな? >>6 それこそTypeScriptやってれば、WebではJavaと互角じゃ ないかな >>1 プログラミングはOS、コンパイラー、データベースエンジンを作れるぐらいが良い コードの最適化も詳しく教えてる海外の大学もあるので、できれば最適化も行えると尚良いが 着実に自分の学べるペースで学ぶことが重要 大学で既に何か書いている人間は大抵、中高でもプログラミングを始めているが、 学び初めはみな遅いので、不安にならずとも、時間を投資すれば、ある程度の レベルには達することができる >>12 機械語やアセンブラの中高レベルでの授業がアメリカではあるらしいので 日本の中学・高校の教科に入る可能性はある 日本のITはピンハネ業だからね。 将来立派な「派遣さん」になってくれることでしょう。 >16 プログラミングから離れて久しいからTypeScript知らなかった。 ありがとう。 また勉強してみるわ。 でも、若い人はいろんな言語があって大変だなぁ 小学生もアルゴリズムからとか言って必修科目になるけど、教えられる先生いるのかな? >>1 日本はリカレント教育や、大学の給付型奨学金を進めていく流れなので この機に教養課程は就職・転職に役に立たないので廃止した方が良い リカレント教育はヨーロッパでもアメリカでも一般的であり、それ自体を増やすことに問題はないが 現状の日本の教育機関は、若くない学生の転職に役に立つ大学はないと言っても過言ではない CS専門科のある筑波の情報科学類を見たが内容の薄さが気になった(原因はおそらく教養科目の時間) 3〜4年のシラバスが海外大学の1〜2年レベル+αであったり、その反面、大学院に入ってからやれば良い アカデミアでしか使わない専用言語が入っているなど、 大学側は卒業生が社会で即戦力になれるように真剣に考えているのか疑問の種はつきない 日本の教育機関は偏差値で教育の質を判定するため、卒業生の技術競争力を高めるためのシラバスを 作る競争原理が作用せず、学生も教育内容や卒業後にどれだけ役に立つかという事後評価をしない ため、社会からのフィードバックを貰い役に立たなかった講座を排除する圧力が皆無だ 高専のような地に足のついた一貫教育や、CS系の大学院(メディア・経営情報学は正確には経営分野なので除外) なら良いのだが何の制約もなく社会のニーズと関係の無い学科(もしくはあると主張するが根拠のない学科)の学位を 無料で取得できるようになると失業者を減らすどころか増やすことになる 税金を使って高学歴の失業者を大量生産するなら害の方が大きいということだ それと教育訓練講座は転職に役に立たないので無駄金となる >>20 シラバスだけで授業内容を見たわけではないが、stackoverflowでx86の授業内容について 質問をしてくる中学生がいたと記憶しているのでCASLではないと考える 【日本は?】トランプ氏の「エルサレム首都認定」に世界各国が反発!EU・独・英・仏・イラン・トルコ・ヨルダン・エジプト・レバノン・カタール・チュニジア・モロッコ・インドネシア・マレーシアなど http://xn--nyqy26a13k.jp/archives/37182 まあ基本は代名詞(変数)とその操作だしなと最近思う。 理系の要素はライブラリとか関数化してくれたら呼び出すだけだし。 >下手に後進を育てちゃうと自分の権威や仕事がなくなっちゃうからな >獣医学部とか医学とか…いや日本は全部じゃん 技術者やプログラマーでマウンティングをするタイプは後続・後輩が自分の競争力の元である 専門技術に入らないように言葉巧みに他の分野・技術に誘導する傾向がある ソフトウェア業界は情報がネットで公開されてることが多く、徒弟制度でマウンティングが 不可能なため、その傾向を強くする またマウンティングの方向性がモラル・道徳的なものへと悪化する場合があり 何も生み出さないだけどころか有害な空気を発生させて他の技術者まで汚染することがある マウンティングという小賢しい姿勢を一度でもとると、本人の能力も減らし 結果として企業や産業全体にも悪影響を与える 先輩・後輩といった組織の立ち位置・パワーバランスでなく 職務に忠実で道を極める人間が増える必要がある 研究者とか美しいコードとか言い出したら理系でコンピュータサイエンス専攻でないと でも普通の現場レベルではそんなにレベルの高いことはやってないしクソコードだらけ 求められるのは他の仕事と同じで問題解決能力だよ あんまり理系文系は関係ない 自称天才の医学部出身ともなれば、元TBS記者のジャーナリストと組んで、メディア 使って異端児演出して、助成金詐欺できちゃうわけですよ。 もう、AIロボットで。 AIがプログラムもするんでしょ? 人間いらないな。 文系なら公務員や不動産目指したほうが安定するのにな >>29 >>1 平均的な研究者のコード力はお世辞にも高いとは言えないし 自分の研究分野に集中しすぎて、競技プログラミング程度の簡単なアルゴリズムも 辛うじて絞り出せる程度の人を大勢見てきた 企業側が欲しい分野のスペシャリストでもない限り、研究者を上回るのは難しくはない 外資(日本IBMのような日本的外資は除く)や海外でプログラマーを目指すなら CSの基本アルゴリズムと、基本言語を学んでないと面接で弾かれる それとOSSでの貢献や競技プログラミングでの実績もあった方が良い > 求められるのは他の仕事と同じで問題解決能力だよ 問題解決能力はあるべきだが、それだけでは足りない 少なくとも今勉強している学生には、日本の技術者が過去競争に負けた分野での 教訓を糧にしたり、現在の体たらくを反面教師にしてもらいたいものだ >>29 それはあくまで末端の話だけどね アーキテクトや設計ではしっかりした知識がないと破綻へ向かう 今だにそんなので分けてるのは日本だけだろう PCは使う用途で全然違う データベースエンジンの自作してる人なんて聞いたことないけどどこの風習なの 数学女子という4コマ漫画で読んだ 日本のプログラマの給与は 東南アジアと同レベル 国立理系はみんな金融業に就職とのこと >>36 OSSやハッカー文化では難しい事を行うことが良いことではあるが データベースはその中でも設計に時間がかかるため目立たないのかもしれないが OSSの中でも比較的人気が高いものと考えていたので意外な感想ではある データベースのエンジン部分の設計はSQLiteや他の小型データベースを参考にすると良い ACIDでないインメモリー型のデータベースなら短期間で開発が可能のはずだ 金だけは稼げるけど(不動産) 生き甲斐が無いのでプログラミングの勉強を始めるわ 48歳だけどなw そのコードを読んで何を行うプログラムなのか理解できるレベルにはなりたい。 >>40 底辺のPGは猿でもわかるけど、 レベルが高いと全く分からんくなるからほどほど推奨。 >>10 どっちもロジックを表現、とか言いたいのかも知れんが 数学:極限まで表現の一意性を求め曖昧さを許さない 文学:同じ事象を様々表現変えて楽しむ、むしろ曖昧な方がいい と、真逆のベクトルだぞ そもそも理数系の数は数学の数だろ まぁ文系理系分けること自体時代遅れと思うが そりゃ今やらなきゃどうするのって話で 国立文系は問題なくやれるだろ 問題はインチキまみれの早慶マーチ 数学てんでダメなのにどうすんだろ? ちゃうやろ 数学は数字を対象として言葉や記号を駆使して表現する 文学は対象を選ばず言葉そのものを使うこと >>44 違う、数字はただの道具 数学の目的は世の中の事象をパターン化し 表現式に落とし込むこと 今流行ってるAI(と呼ばれてるもの)が良い例 >>45 数学に世の中の事象なんて関係ないと思うが アルゴリズムだと、ときどき大学レベルの内容もあるけどな DTMFの信号解析プログラム試しに作ったときは説明に複素数平面とオイラーの公式が出てきた(打ち込むだけなら知らなくても使えるけど) http://d.hatena.ne.jp/miujun/touch/20111026/p1 >>47 そう思うならアンタが数学知らないだけ ネットで動画見るのも、スマホで地図見るのも 明日の天気が予想できるのも、地震が来て家が倒れないのも 農作物の収穫増やすのから宇宙に飛行船飛ばすまで どれも数学なしには成り立たないよ プログラミング言語はもともと文系 理系はハードウェア >>49 だからそれは数学の応用であって数学そのものではないってこと > 「これまで新卒採用では学部名だけでITスキルの有無を見る場合が多かった。どのような科目を履修しているかにも注目してほしい」 論理的に物事を考えられないヤツが文系に行くわけで、どんな理系分野を履修したところで どちらにせよ使い物にならないから理系文系で分けるのが正しい >>1 ビル・ゲイツ「優秀なソフトウェア・プログラマーは平均的なプログラマーの10,000倍の価値がある。」 http://tracpath.com/works/story/high_performance_computing_programmer/ 「優秀な旋盤工の賃金は平均的な旋盤工の数倍だが、優秀な ソフトウェア・プログラマーは平均的なプログラマーの10,000倍の価値がある。」 ITによって(アメリカでは)一個人の生産性は飛躍的に高まった アメリカ企業が年収数千万円の給料を惜しげもなく払うことに驚く奴は多いだろう その数百倍、数千倍の付加価値を生み出せる人材ということだ 反面、100万人のソフトウェア・エンジニアが雇用されているのに、 シリコンバレーの企業経営者は優秀なソフトウェア技術者が足りてないと嘆く 今でも十分に成功してるのにだ アメリカ人は製造・サービス産業を自動化でほとんど無人化にする までエンジニアを雇うつもりらしい そのためにはもっとソフトウェア技術者が欲しいということだ だが日本ではその自動化が生み出す付加価値創出の中核部分であるコーディングを低賃金で働く外注や 非正規に任せるという倒錯ぶりだ そもそもソフトウェア技術で会社の競争力を上げて付加価値を出すためには、長い下積みが必要だ 米ベンチャー企業は皆若いというが、技術者は40代以上が中心であり20代は殆どいない https://www.quora.com/Whats-the-age-distribution-for-software-engineers-hired-at-Facebook-or-Google-Is-being-in-ones-late-20s-considered-a-detriment 日本式の技術者育成にはソフトウェア時代には絶対通用しない短期育成方針もあるが新卒から育成しようという致命的な構造欠陥がある ソフトウェア・エンジニアの育成に失敗するのは当たり前だ ソフトウェアを一から書ける才能というのは、教えられても芽生えるものではない 本人が在学中か、個人の余暇活動を通じて自己育成するのが前提だ アメリカで20年かけてるソフトウェアエンジニア育成を日本では社内で行えるとでも思っているのだろうか 日本式の身分構造だと、社員は20年経験のある専門卒・3流大卒の下請け中高年キモデブヲタのほうが エリート社員の俺様よりも適正=能力があり、付加価値を生み出せる現実を直視できない 勉強は得意でCSの理論は得意なんだから10年も必死で勉強すれば追いつけると考え自己研鑽すれば良いのだが それでは駄目らしく、コードは卑しいもの(=作業員)がおこなう業務ということで落ち着く 大抵の新卒は始めは技術力で入社したと思いこんでるはずだが下請けとのソフト開発の実力差を思い知らされて心が砕かれる そしてプライドを保つために管理業務(コミュニケーション力)に特化することになる 「マネージメントスキル」という言葉を使いだすのが老害の境地とすれば、日本の新卒は数年で老害化する 先進国中でも営業が一番むずかしい国家と日本はされてるが、それはマネージメントが肥大化したというのも一因だ 営業活動が非合理に増えればそれに寄生する老害も増えることになる。 アメリカでは新卒で雇っても無能であれば解雇すればいいだけだから、その面でも有利だ 統計はないが米ITの新卒の定着率は1割以下だと聞いたことがある 適正がない技術者は他の方面の仕事を早い段階で探せるし、老害を抱えなくて済む米企業の 双方にとってウィン・ウィンの関係だ >>50 > プログラミング言語はもともと文系 何をもって文系と言っているが分からないが、プログラミング言語はただのソフト開発ツールで ソフト開発は文系には無理 正直理系でも才能無いヤツは山盛りでいる。 文系脳のヤツなんてオトトイキヤガレってヤツだ。 ソフトウェアエンジニアの俺が断言する! >>1 文系と理系の学生比率って、3対7くらいで文系が圧倒的に多いのに、このあり様。 >>1 給料が高いIT企業 TOP10(アメリカ編) https://www.businessinsider.jp/post-854 1. Netflix カリフォルニア州、ロスガトスを拠点にする映像ストリーミング配信企業 ●平均年収:31万2000ドル(約3540万円) ●平均基本給:28万3000ドル(約3210万円) ●給与の幅:22万4000ドル〜40万6000ドル(約2540万円〜約4610万円) 2. Lyft サンフランシスコに拠点を置く、配車サービス企業 ●平均年収:30万ドル(約3400万円) ●平均基本給:15万7000ドル(約1780万円) ●給与の幅:21万8000ドル〜38万7000ドル(約2475万円〜約4390万円) 3. Dropbox オンラインファイル共有サービスの企業(2007年に設立) ●平均年収:29万9000ドル(約3395万円) ●平均基本給:14万2000ドル(約1610万円) ●給与の幅:21万1000ドル〜39万3000ドル(約2395万円〜約4460万円) 5. Facebook Facebookはカリフォルニア州、メンロパークに拠点を置いている。 ●平均年収:27万5000ドル(約3120万円) ●平均基本給:14万6000ドル(約1660万円) 8. マイクロソフト ワシントン州、レドモンドに拠点を置く巨大IT企業(1975年創業) ●平均年収:26万9000ドル(約3050万円) ●平均基本給:16万1000ドル(約1830万円) ●給与の幅:16万3000ドル〜38万6000ドル(約1850万円〜約4380万円) ●給与の幅:19万4000ドル〜36万3000ドル(約2200万円〜約4120万円) プログラミング言語で修飾に凝った格調高いのを作られてもなぁ… …COBOLって英語の文章に近くなるような記述を目指したんだっけ? 「普通の文章に近くなれば誰でも書けるよね!」という思いつき。 >>1 Googleでは部署にもよるが14%が大卒でないという情報があったと記憶している よって文系か理系かという差は絶対なものとはなりえない >>51 需要があるから数式が求められる 大元の需要は現実世界から産まれる 結果、現実の事象が数学で表現(近似)される 「数学そのもの」がどこまで意図しているか知らんが 少なくとも大学で学ぶ線形代数だの微積分だの確率論だのは 需要があって使う機会が高いから教えられるわけで 学ぶレベルの数学が現実に関係ないなんて指摘は 全く当たらないよ そりゃ数式いじりばかりしてる変人もいるがw 文学だって浮世離れした変人も居るんだから 似たようなもんだろう >>59 数学は数が言葉である 世の中の事象を理解し分析するために数字や式を用いるというだけのこと プログラムに理系の能力は必要ない。コミュ症のカス理系は使い物にならない >>59 数学の出来た経緯を知らないんだよw もともと数学は物理学や天文学のために生まれたからな ただaYOwEgM0のような無知愚昧には無関係なのも事実w >>61 何度も言うがプログラミング言語はソフト開発ツール そして、それを用いて構築されるアルゴリズムは論理の塊 論理的思考がないやつには到底無理 お前はプログラミング言語で俳句でも書いてるのか?w もっと言えば論理的思考が出来ないヤツは設計やコーディング以前に 要件定義(仕様決定)の所で論理的矛盾だしまくりで破綻するw >>66 ピタゴラスの定理は建築家のためのものだろうか? >>60 だからさー お前自身が言ってるジャン 世の中の事象を理解し分析するために数学があるんだろ? 逆に言えば「世の中の事象を理解し分析する」という需要がなければ数学なんて無かったんだよ だから「数学の応用w」なんて話はナンセンスってことだ >>48 >>1 信号処理のアルゴリズムと、情報科学のアルゴリズムを一緒くたにするとややこしいことになる 最近の情報科学のコースでは数学といっても、複素解析、フーリエ解析さえ学ぶことは珍しいという理解だ https://cs.stanford.edu/academics/courses スタンフォードの学生ならば信号処理を学ぶかというとそうでもない 現在のカリキュラムは、深層学習等の企業側のニーズの高い技術が中心だ コースの中で難易度が高いものはOSのスケジューリング周りとの評判は聞いた事 があったが数学はリンクを見てもらえば分かる通り大したものではない http://web.stanford.edu/class/cs103/ 数学は知っておくと便利だが、最低限身につけるべき数学は大したものではない >>67 ピタゴラスってヤツは友人ではないので出来た経緯は詳しく知らんが きっと長さを知りたかったんだろ?その長さが建築に使うかは別として 要は測量したかったんだよ 数学ありきで測量に応用したんじゃないぞ? 測量のためにピタゴラスの定理が発見されたんだよ >>68 世の中の事象を理解するために数学を使ったと言っただけでそれは言葉でも良い。数学は必須ではない。 >>70 測量したかったって?測量に応用しただけだろw >>71 だからなに? ニュートン力学を数学以外で別の言語で表現するの? 非効率and可読性悪すぎて話にならん 数学もプログラミング言語と同じでただのツールだ ソフト開発という需要があったからこそ出来たのがプログラミング言語 プログラミング言語の応用でソフトが出来てるわけじゃない >>72 何度も言わせんなw イイカゲン理解しろw 数学という学問は自然発生なんてしてねーよ 計算ツールとして発達しただけだ >>73 数式だけじゃわからんぞw その記号が何を表すか示さんとw 無料で独自ドメインが取り放題の方法知ってる? https://ryoma.space 良くわからんが、ここには四則演算すら使わずにプログラム書ける人がいるらしい カッケー!! >>36 「データベースエンジン」を自作している人はほとんどいないが、 データベースエンジンほど大げさなものが必要でない場合に、 データベース的なものを自作している場合は多い。 配列とかハッシュとかXMLとかもデータベース的に使われる。 例えば、CGのレンダリングをやろうと思えば、 線形代数や光学の知識は必要になってくる。 しかし、プログラミングの分野は広いから、 税金の計算をしているだけのような分野なら、 難しい数学なんて使わなくても済むだろう。 そういう意味では、数学は必須ではない。 ただし、高校までの学校の勉強でプログラミングに 一番近いのは何かと言えば、場合分けに気を使うような 数学の証明や集合を使うような応用問題だろう。 だから、数学が苦手で文系に逃げたような者は、 プログラミングも苦手になる可能性が高いのではないか。 (あくまでも可能性=確率として) PGは文系こそ向いていると思う。 文系ですらない奴には難しいかもしれない。 高校や学部初級レベルの数学も出来ないやつがプログラミング勉強したってなにも出来ないよ SIerの養分になってvbかjavaでクソコード撒き散らす人間になるだけ ていうかコーダーなんて人工知能で真っ先に失業する職業なのにね まだ作者の気持ち考えてる方が仕事にありつけると思うが Fラン文系では上場企業も公務員も無理。 ゲーム好きが祟ってプログラミングを学ぶも、結局中小下請や技術者派遣逝き。 高卒の警察や消防士の方が長続きできるし高給だから、QOLゼンゼンマシだったりする。 どうせ負け組はFラン大行っても無駄になりがち。 今から文系がプログラミングやるのはリスク高いと思うけどなー 10年前ならそこそこいいポジションにつけたかもしれないけど まあ法律とか税務関係のソフト作るならそっち関係の知識あった方がいいわな プログラミングって、数学の要素はあまりないからな むしろ論理だから文系の分野 パッと見ると数式みたいに見える でもやってることは論理の構築でバリバリ文系の分野 履修してるだけで、組めるとは限らないじゃん。 組めない人の方が圧倒的に多そうだけど。 数学的センスがいるところは、理系でもできるのはごく一部 RとPythonどっちがいいの? Pythonはインストール自体が難しくて分からない。 ホントに初心者向けか? 論理性の高い文系が増えるのは良いことだ。 偏見は持ちたくないけど、文学部出身だと「何言ってんだこいつ」みたいなことを思わざるを得ない人が多い印象。 もちろん文学部でも優秀なのは沢山いることは断っておきたい。 言語学でもデータマイニングの時代になったからね。 言語学と人工知能工学の結びつきも増している。 だから日本はソフトに弱いんだな。 馬鹿の文型にやらせるから。 世界から遅れを盗ってる。 文系は馬鹿で、理系より能力やIQが低いのに。 ソフトやハードは理系が”頭を使って”開発し、文系は”足を使って”外回りで営業して売りまくる、というようにしないと。 論理的思考を会得していない奴がソフト作った所で スパゲッティールーチンを量産するだけだよ プログラミングで理系な部分なのは演算処理だけだろ。 演算処理はAPI化しやすいから後のプログラミングはAPIの運用みたいなものだから文系の出番。 >>83 文系(=非論理的思考のヤツ)がPGに向いているはずが無い プログラムってロジックの塊だぞ? >>84 が言っているとおり論理的思考ができないやつがPGなんてやったら クソコード撒き散らして自分も周りも不幸になるだけ マジでソフト作った事無いヤツってプログラミング=文系のお仕事って思ってんだなwww っていうか、そういう発言しているヤツ自体が文系で何も理解してないんだろうけどw >>102 ああ。。うん。。 APIが用意されないと 何もできないプログラマやりたいんなら それで良いんじゃないかな。。 それはそうと、せめて 「処理に適したデータ構造」とか 「パラメタの直交性」とか 「インスタンスの生存期間」とかは API仕様とユースケース見て自分で考えてね。。 線形代数の知識が必要とは言うけど、今時ライブラリ使わずに数値計算することなんて無いし、知識さえあれば自分でコード組めなくても十分だよ 線形代数の知識を得るだけなら簡単 理解するのは少し難しい まあ一番難しいの数学的な概念を、線形代数の概念に適用して、かつそれをプログラミングの概念にまで持っていくことだけど >>106 結局APIみたいな低レイヤーの構造を理解できないヤツはアプリケーション層みたいな 上位レイヤーの設計なんてもっと出来ないよなw 言語って単語が付いてるから文系だと思ってるのかもしれないけど プログラマがやってるのは頭の中の処理フローを色々な言語で記述してるだけだからなw 処理フローが思い描けないヤツはプログラマにはなれない >>90 論理の構築ができないから物理や数学が理解できない事を理解できないからお前は文系なんだよwww 問題は、こちらの職種が今後30年以上主流になってしまい 他の職種と異なり 常に人材不足になり続けるということ 総合商社やメガバンクなど過去のエリート職種は、ものすごいスピードで消え去っていきお払い箱になっていく エリートもエンジニア職種になっていく ただインドでも、単純労働者のシステム屋さんは人材余りなので ソフトやさんでも職種によるということなのかな? >>107 線形代数とかに限定しない ・ある出力を決定するのに必要十分なパラメタは何か ・処理量に問題ないか、冗長な処理はなく、処理時間は見積もれるか ・ある処理について、既にある他の処理の組み合わせで等価にできないか ・考えられる全てのケースを網羅できるるか、境界値での動作は問題ないか みたいな判断をするのに 数学的な思考が必要なんだよ 特定ケースで動くだけなら誰でもできる 全ての場合で動かすには知能が要るんだよ >>110 ソフト屋も他業種と同じでピンキリなのさ 当然優秀なヤツほど人口が少ないが仕事が沢山集まる そして優秀じゃないヤツには仕事がこないので暇 でも、そのうちAIがプログラミングしてくれるからやらなくても多分大丈夫 趣味程度知っておくのは教養でいいかもだが >>113 いやプログラミングをAIが代替する頃には事務作業は大抵代替されてるぞ 文系が活躍する場は少ない >>103 文系だろうが理系だろうが、論理的に思考することができないと話にならない。 もしかして文系は感覚でとらえてる、とか思ってないか? 感覚でとらえるとしても、それをちゃんと論理立てて説明できなかったら意味がないだろ。 文系・理系を分けるはその対象分野の違いであって、 そういう論理的思考の訓練を受けてないか、受けていても身についていないのであれば、 それは理系でも文系でもないというだけの話。 >>115 文系の論文って忖度しないと理解できない内容が多い。 これからは、ブロックチェーンを理解できないような文系では、プログラミング不適だべ? ITは戦いの場。 LD a,xx OUT zzzの8ビットマイコン時代じゃないんだからさ・・・ >>95 Pythonインストールできなかったら JavaScriptくらいしか実行環境作れないんじゃないか… >>89 えぇ? 論理が得意なら、論理の塊であるところの 論理回路設計が出来る筈なのだが >>115 > もしかして文系は感覚でとらえてる、とか思ってないか? そもそも論理的に物事を捉えられるヤツは文系などには進まない 文系分野の学問が好きで文系行くヤツもいるが極々小数だよ 大概のヤツは数学や物理が理解できないから文系になる こんな風に文系だの理系だのと分類してる時点で日本オワタと感じるな。 ほとんどの人はどちらにも該当しないんだよ。 >>125 理系の学問と、論理的思考そのものは別物だというのが理解できないのかな。 理系の学問には論理的思考が必須だが、文系の学問にも必須なんだよ。 適用対象が違うの。 もちろん人によって理系向き、文系向き、というのはあるよ。 それは当たり前のこと。 あと、文系のほうがその必要性を意識しない(ですむことが多い)分、そこをないがしろにしがちだな。 だから理系じゃなければ文系か、というとそうではなくて、 本当は理系か、文系か、そのどちらでもないか、の3つに分かれる。 ちゃんと論理的思考の訓練を積んでいれば文系だろうが理系だろうがPGはできる。 作らなければならないものの分野によって得手不得手はあるにしても。 結局は論理を組み立てたものがプログラムなんだからさ。 プログラミングっつーても マクロ組めるだけでかなり便利だから 肩肘張らず簡単なのからやればいいとおもうがな 取りあえずExcelとかのマクロ位から初めて 自分の作業を自動化するところから始めたら良いんじゃねーの >>128 もう一度言うぞ? 大概のヤツは数学や物理が理解できないから文系になる >>130 消去法で文系行くわけじゃないけどなぁ 法学部とか経済学部とか目指すなら 最初から理系なんぞ選ばんだろう 昔の銀行とか経済学部から取ってたしさ 何か「文系は理系の下」みたいな思い上がりが見えてやだねぇ 俺は理系だが、「社会科が苦手」が理由だから その意味で得手不得手の問題、素養とは別 プログラムも下手な理系出身よりも、 素養のある文系出身の方が向いてると思う 大体文章下手な奴はコードも何言いたいか分からんし 文章がロジカルならコードも綺麗な傾向 要するに文系の学部なんて世の中で使い物にならないってコトじゃん。 >>130 そうは言うが、数学や物理は直感に因る所が大きい。抽象度が高いんだ。 抽象的なことを論理的に記述する事だけが論理性では無い。 抽象度の低いプログラムを書くのは、数学や物理が理解できないのと切り離して考えたいところだ。 理系が論理的ってわけじゃないけどなぁ 単純化された論理を表す記号群が、数学由来だから、理系と親和性が高いだけで 理系でも文系でも論理的思考は訓練しないと身に付かないよ >>135 > 理系でも文系でも論理的思考は訓練しないと身に付かないよ 少なくとも、理系は大学のレポートや卒論で訓練させられる。 好き嫌いの激しい分野ではあるな。 大抵、体を動かす方が好きなタイプには合わない。 ALGOL系であれば、理解しなければならない事は単純。 グローバルとローカルの区別が出来て、カプセルの意味が分かれば、後は抽象化能力だけ。 要求作業を一瞥して、全体構造を構築できるまで、10年はかかる。 そこまで到達しても、オブジェクトのライフサイクルとリレーションに関しては山を登るが如くで、探求には際限が無い。 プログラミングは宗教の修行と同じ。 >>130 君の考え方からすると、君自身は理系ではないな。 文系理系以前に、プログラミンには頭の向き不向きがあるだろう。 自分はどの言語も少しかじっただけで、使える前に挫折か放棄。 細かいことを根気強くやるのが苦手だから。 本当に、どんだけ土方希望なんだよ 使えねえコーディング覚えなくていいから、使いまわせるアルゴリズムだけ覚えておけよ プログラミングなんて中学生でもできるんだから文系理系関係ないだろ。 単なる言語だ。日本語や英語で読み書きすることに文系も理系もないのと同じ。 あるとすれば書かれたものの内容だな。言語は言語。 文系ww こいつらが就職して無理な案件引っ張ってくるパターンじゃねーか >>139 > 細かいことを根気強くやる そういう作業をやらずに済む方法を考えるのも プログラミングの面白さの一つ。 人の素養とか関係ないだろ 理系なら学校の授業の内容だけでプログラム書けるけど、文系は授業だけでプログラム書けるようになるの? 学部によっては理系でも出来ないと思うが そもそもプログラミングは自然科学じゃないし文系的な側面が強い分野だ >>132 俺の高校では大学受験する際はズバリ数学理科が分かるヤツは大概理系大学を受験してた 俺は理系選抜クラスだったが俺のクラスから文系大学行ったヤツは本当に極小数だったな 他の皆はもそうなんじゃね? 俺数学苦手だから文系いくわーとかさ 実は数学や物理の方が勉強楽なんだよ 国語とか社会とかは覚えモノばかりで力技で疲れるんだよな〜 だから俺は別に国語社会が苦手ってワケじゃないけど勉強が面倒だから楽な方に行こうとすると おのずと数学理科理解できるヤツは理系に流れていくんだよ >>134 プログラミング停止問題の証明とか ホイホイと発想が出てこないのは確かだけど 論理的に考えれば証明可能って言うのは どうなんだろう クイズ的ではある >>147 文学的というなら間違っていると思うぞ。 きわめて自然科学的な世界。 プログラムは建築設計に例えられる。 塀の流れの続きで、ファサードを散策し、その環境で、統一法則を探す。 それが、プログラミング。 >>138 俺理系大学出てるし、そもそも俺本職のソフトウェアエンジニアだし そんじょそこらのソフト外注なんかに設計のやりかたとか指導してるしw ソースコードレビューでツッコミ入れたりもしてる。 >>134 メタ認知能力と論理的思考は分けた方が良い 抽象度が高い事柄から法則を見出す力はメタ認知能力 それは論理的発想が出来るヤツでもメタ認知能力低いヤツは低い また別の話 >>150 ソフト作った事ないやつはわからないんだよ 言語なんて単語が付いてるから文学的wとか思ってんだろ? 論理的思考が足りないヤツのコードは大概無駄な処理が多い 「え?なんでこんな処理を間に挟めるの??」って行動原理が俺には理解できないコードを 書くヤツは大概非論理的なヤツ プログラミングどころかサブマスクとか16進数の引き算でさえ出来ないわ…… 構文さえ覚えればプログラム書けると思っているバカばかりだなw >>1 仕組みとか全然わかんないけどコンピュータには興味ありって感じ >>155 まぁ 前置判定、後置判定のテストドリブンできるぐらいになってこの世界に入ってもらいたいとは思うが、現状は、なかなか難しいようだ。 AI知識なんか氾濫しているから、トンデモIT教育になるんだろうが、せめて、Pascalの「系統的プログラミング/入門」ぐらい履修しておいてほしいもんだ。 コンジステンシィー・・・ 日本全体に欠落している思想だ。 今必要なのはデータマイニングとかデータサイエンスのできる奴 文系でも理系でもその内にコーダーは必要なくなる だってAIが書くから でもデータサイエンスは未だ未だ食える >>130 思い込みが激しすぎる… お前の理屈だと 弁護士なんかも非論理的な人間になる 学問は基本的には論理的だから、文系か理系で論理的か非論理的に分けようとするのは間違ってる 文系に非論理的な人が多いということについては同意だけど 文系だと論理的思考ができないと思ってるアホが居るな。 仕事ができるなら理系でも文系でも良いと思うよ ただエクセルしかいじってないリーダーとか資料作りばかり熱心になるリーダーはまじでいらねぇ 数学も自然科学じゃない。文系だろうか? しかし理系という場合、多くの人は、数学の応用学かどうかで判断するようだ。 けっきょく理系とは数学の言い換えにすぎない。 そして現代数学は何によって基礎づけられているのだろう? 数学が理解できるかできないかは、多くの場合、 数式という記号体系が理解できるかできないかにかかっている。 論理的思考としての自然数学・直観数学はこの世のどこにでも見いだせるが、 数学という場合は、それ独自の記号体系を読み書きでいるリテラシーによっている。 いわばC言語が読めるかどうか、英語が読めるかどうか、ということと同じだ。 (゚_゚)文系脳が文系に行って、理系脳が理系に行くという発想がなんとも。 プログラミングはほとんど数学関係ないだろ 統計とかやるなら別だが 文系、理系関係なくエンジニアが主流になってくんだから、仕方なし 年収800万以上でも いくらいても足りなくなるんだから まあ議論の意味はない 強いて言うなら、産業革命だからだろ どうせVBAとかjavascriptで満足してるんだろ プログラミング() >>160 横レスするのもなんだけどさ 弁護士になれる奴なんか、大概じゃない極一部の選ばれた人間じゃないですかぁ 数学が必要・不要かという議論は不毛な感があるな 組織としてではなく、個人として自己修養ができるかできないか 自己修養の質を可能な限り高める意志力があるかという点につきる Robots and Jobs: Evidence from US Labor Markets. https://economics.mit.edu/files/12763 “A landmark 2017 study even looked at the impact of just industrial robots on jobs from 1993 to 2007,” Scott Santens reports, “and found that every new robot replaced around 5.6 workers, and every additional robot per 1,000 workers reduced the percentage of the total population employed by 0.34 percent and also reduced wages by 0.5 percent. During that 14-year period of time, the number of industrial robots quadrupled and between 360,000 and 670,000 jobs were erased. And as the authors noted, ‘Interestingly, and perhaps surprisingly, we do not find positive and offsetting employment gains in any occupation or education groups.’ In other words, the jobs were not replaced with new jobs.” アメリカでも自動化によって、スキルのある労働者と、形骸化・旬を過ぎた産業の労働者との格差は生まれつつある しかしこれは、日本も同様であり、日本が比較して良い状態と信じる根拠には決してならない アメリカ国民が可能な限り多く痛みを受けないために、自動化時代に移行するための施策を議会や審議会で議論がなされているが これは決して対岸の火事ではない >>1 > 標準化云々、次はAI云々言ってパッケージ売ると。結果的に出来ることは大して変わってないみたいなw パッケージの導入するかしないか以前に、完成度の高い中規模以上のコードベースでフレームワークや ライブラリーを全く一から作れる開発者は少数派。AIもその意味では同じ状況 できてもOSSのコピペで、元のOSSの劣悪コピーから抜け出せてないのが多い 結果として、そんなものならパッケージの方が良いという程度の話しで、国際競争力のあるOSSやフレームワークが 日本人発だったというのはあまり聞かない 速度が早く、メモリーを節約し、低消費電力のコーディングという基本さえ無い技術者が多数派 ハードの力が増えたら効率的にする必要がないからそんなの不要という技術者が増えたが、 使い方が増えデータが大規模化したことで、効率性のニーズは以前よりも上がる傾向で、特にAIでは顕著 大半はパッケージやライブラリーの使い方を知ってるだけ セキュリティーもネットワーク限定やOS機能のパッチ当てぐらいで、 ソースレベルの解析・コーディングになるとお手上げな技術者が多い 人事異動や客先常駐・外注主導の業界のせいで、1つの専門に特化してオタク化・ハッカー化した 技術者は皆無か少数派 根本の技術力が低い事が最大の問題だが、低品質の外注で手っ取り早く金を稼げれば良く、根っこの 技術力を上げて国際的に競争できる環境の整備を軽視する日本の企業社会全体の風潮、文化が原因だ 文系がレベル低いだとか言ってる奴はどんな馬鹿大学出るの? 文系は論理的思考力がないとかバカかじゃねーの?w 上位大学では分離問わず高レベルだよ。 >>121 でも未だに8ビットマイコンが至る所で稼動しているんだなあ。 パチンコのメインボード 15%しかいないのと思った 結構SEでも文系いるしそんなに少なかったんだ 文系を馬鹿にするのは上位の進学校ぐらいだと思う 普通の人は基本理系への進学は無理だから >>1 Web系でも電気代やサーバー代(キャッシュサーバー等)を下げるための技術が 必須であり、そうしたノーハウが生き残りを左右しかねない競争にさらされている Googleが年間(2014)に購入するサーバー機器の総額は〜1兆円($10B)とされているが Microsoftの同時期のサーバー機器購入額も1兆円程度と推定される(時期にもよるが調べた期間ではGoogleより多い) 2009年にFacebookは通信帯域に月5000万円、電気代に月1億円、週2億円の新たなサーバーを購入している とされる http://www.slate.com/articles/technology/technology/2009/04/do_you_think_bandwidth_grows_on_trees.html GoogleがYoutubeを買収(2006)した際に、Youtubeは巨額の赤字体質だったが黒字に転換したとされる (2000億円で購入した企業の価値は10年で8兆~10兆円程度に上がったとされる) http://www.morningstar.co.uk/uk/news/161775/why-$100bn-youtube-is-googles-hidden-gem.aspx 最適化されたプログラミングによって計算量を減らすことで、電気代や、新規のサーバー購入代を 減らし、それが儲けを左右することになる プログラミングには理系・文系は関係ない 必要なのは「論理的思考」をベースにした 「データ構造や手続きの明確化」ができること それができないプログラマ―も多いのが現実 >>1 >>181 Googleの2017の3半期分の税引き前の利益が、$19,175 million(2兆円)とすると、 例えばサーバー購入費用が倍になれば(年間2兆円)、かなりの業績押し下げ要因となりえる 1兆円が2兆円になるぐらいなら赤字にはならないが、かなり厳しい決算となる 大半の企業は最適化のレベルをGoogle並にするのは難しく、3〜5倍のサーバーの購入が必要と なるだろうから赤字になる。このことからGoogleと同じレベルの検索サービスを提供する難易度は高い 計算リソースは有限であり、サーバーの購入や電気代も有限どころか死活問題となる このことから計算量の圧縮は企業の稼ぐ実力に密接に関係してくる Googleの消費電力量は2.6億ワット/時(260メガワット/時)という報道を見たことがあるが、 規模から推定する限り少ないと考えることができる Googleはかなりの最適化をしているわけで、日本のIT企業が同等のサービスを提供してGoogle並の 電力消費量に抑えるのは難しいだろう >>180 え、なんで理系の進学が無理なの? 勉強すればいいだけじゃ? >>1 なんか一昔前の英語みたいになってるな。w 目的と手段を間違えてる人が多そう。 >>1 大企業・ベンチャー等の規模に関係なくAI関連の事業で成功する際に抑えるべきこと(暫定) @AIを商売の種にする場合は、それが既存の非AIまたは、既存のAIサービスより良くなくてはならない Aさらに同業者よりも素早く短期間で実装し、提供するサービスの反応速度は同業他社と遜色ないか最速でなければならない B実装するための手間と技術の難易度が高くエントリーできるプレーヤーが限定されること(自社独自だけでは不十分) ※ソーシャルのような山師向けの鉱脈であっても@とAの条件を満たさなければ、短期間で退場させられる @は既存の非AI/AIサービスよりも良くなければ誰も金を出すことはないから当然だが、意外に理解していない人間が多い 既存のものより良いということは、Amazonの機械学習プラットフォームやGoogleのDeep Mindが 提供する(であろう)サービスを入れ替えられるはずだ シリコンバレーから次々と湧き出てくるベンチャー(資金力は米VCが上)にいる競合者に先んじてサービスを提供できて当然 競合相手に勝つ能力がなく諦めてニッチを狙う戦略もあるが、それが広義の意味でAmazonやGoogle、その他(大小関係なく)米ベンチャー等のハッカーが 運営する事業・業種にオーバラップするなら、持続成長性がないので短期エグジット向けに過ぎず、中長期的な成長エンジンにはならない 実際、一時的に成功しても、そのあと米企業が総取りするパターンが繰り返されている 米YahooのようにGoogleを下請けで使えば良い等と舐めた考えを持つ企業は淘汰される これはIBMとマイクロソフトの関係にも言える Aは同じサービスがあれば、ユーザーは早いもの(さらにできれば安定しているもの)を使う 詰まるところAIはソフトウェアとハードウェアの混合に過ぎない、他社比較でのサービスの速さはソフトウェアに左右される 相対的な実行速度を追求するには元Googleのソフトウェアエンジニアや、元Appleのソフトウェアエンジニア、 Intel/AMD/NVIDIA出身の半導体設計エンジニアの混合チームであったり、スタンフォードCS-PhDの技術者と伍して戦えるだけの技術力を日頃磨いてないと難しい サービスを提供する企業のコアシステムの最適化は社内でやるしかなく稼働中のアーキテクチャ変更は難しいため創業期または第二創業期にハッカーがいることが必要 Bは厳しそうに聞こえるが、実際は競争力の源がチャラい一過性のものではなく、経営者が有能なハッカーなら自然と条件が満たされることが多い 留意すべき点 ・ソフトウェア系の人材は教育機関や企業内で育成するのは不可能、全てのハッカーは独学から生まれ、大抵の場合は幼少時よりプログラミングを嗜んでいる ハッカーの履歴を見ると遅くとも高校生の段階でプログラミングを始めているのが多いが普遍的な原理ではない 海外の大学・大学院では学業も忙しく、趣味がハッキングのような人間が大成する傾向がある。ハッカーが大学を中退する理由は時間の制約が大きい ・ソフトウェアにおける技術力は属人的なものであり、属人性を排除した結果、組織から分化できない個人にはそれを得ることはできない 企業内でソフトウェア技術を学ぶというアイデアは完全なナンセンス 就業中に金をもらって学ぶのは簡単そうに聞こえるが、いつまで待てば分からない育成のために 社員を仕事をさせずに遊ばせておけば、他の社員に不満をおこし、それが社内のモラルや文化退廃を引き起こす 結局業務が与えられ、ものになる前に潰される 属人的ということは趣味の領域でもあるということで、余暇の合間(又は失業中・未就業期間等のギャップイヤー)に自己の責任で能力を育成していくしかない 今の会社でソフトウェアの開発力が身につかないなら職を辞して自己研鑽をする時間をつくるぐらいでないとモノにはならない (スキルを極めるためにデイジョブを辞めるという決断はどこかでしないといけない) 成功したスタートアップのソフトウェアには数年間の無就業期間やギャップイヤー中にコードされたものが多くある エリック・シュミット 字句解析器生成プログラム lex の共同開発者でもある 2001年3月にGoogleの会長 来歴を見るとシュミットはSunOSからSolarisの方が長く、Javaの全てを見ているわけではない Javaの設計に関わってはいても、ゴスリンとビル・ジョイ (viの開発者で、NFS、SPARC プロセッサ、Java、Jiniに貢献)がコア開発者と言って良い 「1988年の社内報的なビデオの中で、会長のスコット・マクネリが描いた同社の組織図において、ビル・ジョイは誰よりも(会長のマクネリよりも) 上に位置し、ジョイの上司を示す矢印は上方向を指しているのみ、というものだったという(彼の上司は、ただ天のみ、という意と解されている)」 シュミットは2002年に字句解析プログラムによる文脈検索抽出を成功させたことで当初心良く思ってなかった(他の記事では2人が当初から大歓迎という情報もある)創業者 を認めさせた “Basically, we needed adult supervision,” said Brin, adding that their VC investors “feel more comfortable with us now—what do they think two hooligans are going to do with their millions?” The transition was rocky, but as the years went by, Page and Brin seemed to genuinely appreciate Schmidt’s contribution. Page would come to describe the CEO’s hiring as “brilliant.” Javaについてはラリー・ペイジが1996〜1997年に使っていたが、ガーベッジコレクションか何らかのバグで頻繁にクラッシュしていた その後、知り合いに頼んでPythonに書き換えたら、今度は同時処理が10件程度の鈍足アプリとなり行き詰まりそれもボツ(原因は教授の分析によると言語が遅いから)、その後Javaに戻っていたと考えていたが ソースの年が正しいなら、1998年秋のサービスの本格開始時点でC/C++に移行していた可能性は高い 1998年9月4日に設立とサービス開始後は順調にいっているが、Googleが社会に認められたのは、2002年であり、これはシュミットの成果だと言えるので 中興の祖的な立ち位置か、サンにおけるビル・ジョイの位置をGoogleで確立したと考える エリック・シュミットの例で言うなら、字句解析器LexとSolaris/SunOS等のOS、それと間接的ではあるが Java仮想マシーンの生みの親と同時期に肩を並べた技術力がGoogleに見事はまったわけだ(当時でさえ古臭い技術ではあったが) Google初期の言語による問題も省電力・高速処理を可能とするC/C++によって解決したことからも、その手の人材は国際競争力に直結する なぜなら処理するデータが大きくなるほど、サーバー代や電気代が馬鹿にならなくなるからだ シュミットレベルのハッカーは日本には今のところいない ハッカーを褒められるどころか損をするお国柄であり、封建主義的・前近代的な企業文化と経済・雇用構造でハッカーが生まれるわけがない 日本企業は属人的な技術力を嫌うため誰でも使えるツールに拘り、誰もが使いやすい平均的な言語を好む(極端に言えばノンプログラマーでもコードができる言語が理想的となる) そのため個人の能力差が露骨に生まれる言語を嫌う傾向が如実だ 反面、日本のオタク発生率は他国に比べて高い、確実にシリコンバレーよりも高いだろう ハッカーが生まれるベースだけは無駄に広いということだ >>1 ハッカーになるために2点おろそかにしがちな事 ・(普通の社会人が近よりがたい)オタクになるか、集中できる環境を作る ・他人の能力を崇拝・尊重する http://www.catb.org/ ~esr/faqs/hacker-howto.html#nerd_connection あなたはハッカーになるためにオタクである必要はありません。 しかし、それは助けになり、多くのハッカーは実際にはオタクです。 社会の爪弾きものになることは、本当に重要なことに集中するのに役立ちます。 このような理由から、多くのハッカーは「geek」というラベルを誇りのバッジとして 採用しています。これは、通常の社会的期待から自立していると宣言する方法です http://www.catb.org/ ~esr/faqs/hacker-howto.html#nerd_connection 5.態度は能力の代わりにはならない。 ハッカーになるためには、これらの態度のいくつかを会得しなければなりません。 しかし、ただ態度を会得するだけでは、ハッカー(やチャンピオンアスリートやロックスター) になることはありません。ハッカーになるには情報収集、練習、献身、そして勤勉が必要です。 したがって、あなたは態度への過度な信頼を捨て、あらゆる種類の能力を尊重することを学 ばなければなりません。ハッカーたちは、偽造者に無駄な時間を使わずに、 能力を崇拝します。特にハッキングの能力は重視されますが、少数のものだけが得られる能力は とりわけ大切です。精神的な鋭敏さ、技能、集中力を必要とするスキルの能力のことです。 能力を尊重するなら、自分でそれを会得することを楽しめます - 勤勉で献身的なこと は、ぎこちなく激しい作業になるでしょう。その姿勢はハッカーになるために不可欠です。 専門家でもない限りRよりもエクセル使いこなせる(VBA含む)方がメリット多そうな感じもするが プログラミングに必要なのは 論理的思考力だろ。 文系とか理系とかの問題ではない。 ある問題を解決する時、 その処理を分割し 時系列順に並べる能力必要 相変わらず論理とか言ってるバカばっかりなんだなw いいから数学使わずに簡単でいいからゲームでも作ってみろよ クズどもww 論理学じゃなくて論理的思考あれば作れるんだろ? >>184 数学ができないから どれだけ頑張っても無駄 だから文系は試験科目に数学を必須にできない 数学が苦手な奴は、出題者の意図を汲む読解力もないし、解答解説からスマートな解き方を学ぶずる賢さもないから、仕事でもどんくさそう 数学書の数式がプログラミング言語でも表されるようになったら、 文系にも数学的思考が普及するはずだよ。 一部の数学書にはちょくちょく見られるが、まったく不十分。 ゲームの物理エンジンは力学の知識だな。 物理の単位をすんなり修得できる学生は数学の単位も修得できるが、 その逆は成り立たないと言われている。 ずっと数学が苦手だったのに、物理を勉強してから、数学を好きになった人は俺だけじゃないはず。 高校物理は楽しいよね 必須の公式(ルール)は数個で 残り殆どの公式は自力で導ける 苦手な奴は「覚えりゃいいんだよ!」と 公式全部書き取りみたいな事してたが >>203 > 高校物理は楽しいよね なるほど。 自分は高校時代は数学が得意で好きだった。 物理学科に入って物理好きになって、そのまま今も物理やってる。 >>87 > 今から文系がプログラミングやるのはリスク高いと思うけどなー > 10年前ならそこそこいいポジションにつけたかもしれないけど 5年後には,今,流行っていることは全部陳腐化して無意味になっている。 それくらい変化の激しい世界だから,大学で学んだことなどでは,差はつかない。 重要なのは,常に最先端を追いかけ続ける知的タフネスさ。 覚えたことが次々と無効化していくことに耐えられない人は,近づかない方が良い と思う。 >>207 あー、確かにこれはその通りね 「プログラムを一度学べば当分安泰!」 とか思ってるなら辞めた方がいい、 常に勉強のループが始まるだけ そういう意味で士業とか目指すのと 対極 過去のやり方を厳格に守るんじゃなく 新しい事を学び、既にあるものを壊して より良く作り変え続ける事を求められる 理数系の勉強とプログラミングが好きじゃないと成り立たんよ >>1 CS副専攻の例 https://undergrad.cs.umd.edu/cs-minor 15-24 credits(メリーランドのシラバスが非工学系が挫折せず達成できるレベル) 4年制大学卒業に必要な単位は120なので、1年間弱をCSに使うことになる いくつか見た限り学校によってカリキュラムに天と地ほどの差がある MITやミシガンのような工学系大学だと、システム構成(ISA等)や計算理論まで含む UCバークレーだと回路設計や信号処理等も入る(CSのマイナーか何度も確認したが間違いなくCS Minorだった) 大半の副専攻のレベルは高いとは言えないが、開発者になるための最低限の知識やプログラミングの経験は得られるだ 各講義の資料や宿題をみた限り、教師がかなり手間をかけている印象はあるので、学生側も単位取得は易易とはいかないだろう アメリカでも一過性の流行技術よりは、地に足の着いた専門教育をしているということだ ◯ 大半の副専攻のレベルは高いとは言えないが、開発者になるための最低限の知識やプログラミングの経験は得られるだろう >>207 > それくらい変化の激しい世界だから,大学で学んだことなどでは,差はつかない。 大学でCSを学んでるやつと、CSすっ飛ばしてプログラミングしかやってない奴では 基礎力が全然違うよ。コーディングやってるだけじゃ違いは目立たないけど。 シェアハウス住まいのIT土方大量生産。 シェアハウスってナマポが住むところと思っていたが、IT土方も住んでるとは知らなかった。www >>213 >>1 CSはそれ程大したことは学ばないのだから独学でも構わないだろう 採用側がそのスキルを試すことができないレベルなら学歴や資格重視となるが コーディングで生きていくなら学校でなくとも独学で学べば良いだけだ ゲームの数学・物理はほぼ高校レベル・大学初年度レベルで大したものではないので、 文系ができないという主張は理解できない Computer Visionレベルの論文を読まなければできないゲーム開発等、圧倒的少数派だろう 大半のテック系は本物と偽物を見分けるために面接の方法論を確立してるので 学歴は2次的、3次的なものとなるし、前述の通り、部署にもよるがGoogle従業員の14%が 学士を持っていないとの報道もあった 確かに数学・物理学・確率理論・電気工学・統計学が必要な分野はある 専門性が高くなるほどプログラマーのような厳しいスクリーニングはない反面、 国際ジャーナルでの論文の発表回数、業務へのレリバンスといったものが要求される プログラマーやアーキテクトといった才能ありきの世界とは違う専門性であることの 気づきがなく、無為に時間をすごすプログラマーがいるのは嘆かわしいことだ 問題は中途半端になることだろう。大抵の人間は2足の草鞋を履いていることに気づかない し、両方ともこなせる人間の発生率が極めて低いことに気づきさえしない >>1 後は能力を崇拝し尊重することだ 学歴は個人の経歴の評価指標であってハッカーの定義する能力ではない このことを勘違いしている人間は自らハッカーから遠ざかることを選んでいる 大事なのは個人の時間を削っても衰えなく楽しめること、みずからの献身の量に限界を設けないことだ プログラムとかマジわかんねー 専門行ったけどサッパリわかんねーから逃げた。 あんなんできるの天才だろ おっさんから始めるのはムリゲー 文系の学生は伸びないんだよね GABの計数の高い人ほど伸びる 日本の義務教育でプログラミング必修とするらしいですが、それらを議論している人々には IT専門家やプログラミング技術者が一人も居ないのが不思議です。 専門家の意見を聞かずに義務教育に取り込む方針は違和感ありますね。 >>221 専門家入れたら、仕事サボってるのバレちゃうじゃないですか 仕様書通りにプログラミングする人材と仕様を考えながらプログラミングする人材は違うと思う、わかっているんだろうか。 >>115 世の中の(自称)私立大学「文系」・専門学校「文系」の大半は、 実は、「関数」の概念が怪しい。 微分積分ができなくても、たいていのプログラミングはできるが、 引数→処理→戻り値の概念がないと、プログラミングはできない。 そういう意味では、世の中の文系の大半は、文系ですらないのだ。 >>224 わかってないと プログラミングとか超簡単じゃん、誰でもできるわ、単価下げよう って流れになって俺ピンチ >>225 そういう奴らに分数の加減乗除やらせてみな 出来ないから 【もう高額商材に騙されないで】 “タダ”でFX自動売買教えます! なぜ無料なのか?? 詳細はコチラ⇒http://peraichi.com/landing_pages/view/5m870 理系でもプログラムが苦手だと、例えば自分で作った測定プログラムのログを処理するために、 もう1つプログラムが必要になる。処理しやすいログを出すような測定プログラムを作れない。 >>229 志があることを褒めてくれるのは母ちゃんだけ 社会は実力のある人を褒める 実力ない人は周りの足を引っ張るから迷惑がられるのは仕方がない 悔しければさっさと実力つけるしかない どこの世界でも同じ むしろ、プログラミングとともに学ぶべきは商学だと思うわ それ以外の学問が持続的に仕事に役立つとは思えない 大学出て20年経つけど、プログラミング出来るかな? 学生時代は、BASICやC言語やったけど、今のトレンド違うんだよね? 一般に哲学は文系と目されているが、 哲学科の学生は形式論理学を履修するだろ? 数学は数式やLATEXを覚えている時間が無駄。 >>234 数学や工学も役に立つよ。 むしろ商学がなんの役に立つのかわからない。 製造業系のITは終わるだろ 数学や工学なんてそっち方面に行くことになるからダメでしょう ビジネス系のITなら商学は必須 >>239 ビジネス系のITってIT土方がやる仕事でしょ。 142名無しさん@1周年2017/12/14(木) 13:02:50.41ID:fLVQe61v0 AI分野で質の高い研究として論文が引用された回数(2012〜16年) https://www.ft.com/content/daf53474-c21c-11e7-a1d2-6786f39ef675 *1位 マイクロソフト(アメリカ) *2位 南洋理工大学(シンガポール) *3位 中国科学院 (中国) *4位 フランス国立科学研究センター(フランス) *5位 カーネギーメロン大学(アメリカ) *6位 トロント大学(カナダ) *7位 マサチューセッツ工科大学(アメリカ) *8位 グーグル(アメリカ) *9位 清華大学(中国) 10位 ニューヨーク大学(アメリカ) 64位 東京大学(日本) アジア 13位 シンガポール国立大学(シンガポール ) 21位 北京大学(中国) 26位 上海交通大学(中国) 36位 香港中文大学(香港) 39位 中華人民共和国教育部(中国) 41位 香港理工大学(香港) 42位 中国科学院自動化研究所(中国) 52位 浙江大学(中国) 55位 南京大学(中国) 57位 ハルビン工業大学(中国) 61位 マラヤ大学(マレーシア) 62位 中山大学(中国) 64位 東京大学(日本) プログラミング=証明=幾何学だから バカには無理だよ 俺は数学が苦手で文系コースの授業を高校では取ってたんだけど コンピューターが好きでそっち系の専門に進んだら、自分は理系の方だったって気付いて失敗したと思ったわ。 数学でも方程式とかは一発で理解できなかったんだけど、証明とかは瞬間的に解けたりとか得意不得意があったんだよね。 >>244 最高に意味不明 プログラミングが幾何学というなら 絵を描いてプログラム作ってみせろや LabView ただ、絵は検索しにくいから大規模なプログラミング言語を使うのが現在の最適解 最近のブラウザ系やJava系の動的言語で数学的知識はほとんどなくても 何の問題もないよ。 俺はアセンブラ専門だから数学必須だけどな アセンブラに数学不要だろ。どの言語もほとんど不要だが。 関数型言語とか量子コンピュータ言語とかはいるかもしれない。最近、マイクロソフトが新言語だしたとかスレ立ってたが。 言語によって数学がいるとかいらないとかが決まるわけじゃねーよ。 Javascriptだって3Dゲーム作るのなら数学いるし、アセンブラもブートストラップ書く用途なら数学要らん。 >>254 アメリカではCS専攻で学部レベルで関数型プログラミング言語を教えてる大学は少ない(日本でも傾向は同じだと思うが) 日本の情報科学では度が過ぎる構文理論マニアが多いが、教員に関数型の研究をする人間が多いのと、 それに影響を受けた学生が受け手の適正や、学生側の卒業後のキャリアプランを考えずに布教するのが一因だろう アメリカの大学は学部レベルは企業側の求める人材の養成を優先し企業が使う言語の習熟を重視、日本の大学の理系分野では 出身大学からの大学院進学が7割~8割程度(文系は4〜5割)と記憶しているが、大学院受け入れ準備のため教える教員がいる そうした教育は理論重視に繋がり企業側の即戦力とは成りにくい 構文だけ覚えて使える言語を増やしたところで、構文に毛が生えた程度の技術を使えたぐらいなので即戦力とする企業は存在しないだろうし 大半は卒業後に使える機会はないのではないか 構文好きが多いもう一つの理由は、大学での実践レベルのコースが少ないことに起因すると考えているが これは講義ノートが公開されていない大学が多く確認のしようがない 逆の視点で考えるなら、日本では学部在学中でさえ卒業後・社会でのニーズが高いとは言えない関数型プログラミングの最先端に触れ ることはできることだが、それを学部レベルで学ぶべきか?社会が求めているか?という疑問点に限定して考えるなら是正 すべき傾向ではないか 型付きλ計算を学部の授業で教えてた俺の出た大学は変態なのか >>256 アメリカのCSの教科書としてはSICPが有名だったんだけど変わったの? >>256 ちなみに日本の大学ではプログラミング言語そのものは大して教えてない。 課題を実行するのに必要最小限のものしか教えてないのでは。 コンパイラの書き方とかは教えてることが多いけど。 >>257 >>258 学者を養成するエリート校や、古くからあるEECS(電子工学CS)に対象が限られるが >>254 のHaskellという具体的な関数型言語をコースとして提供するという文脈をなくし 関数型言語のカテゴリー全てに適用すると明らかに誤りなので訂正する(Haskellと限定して書くべき所を関数型言語に間延びした解釈をした) アメリカ・日本のCSのシラバスはコース単体として関数型を取り上げるものは少数と理解しており SICPを教科書として今だに使っている学部はアメリカでは珍しいはずだが、これは時間のあるときに調べておく コース内パワーポイントの数シートでパラダイムを軽く紹介することはカウントはしていない(講義ノートを全部チェックするのは難しい) 学部の教科書として使っている大学は確認できていないが 一部のエリート校、例えばUCバークレーでは本と同名のCS61Aが存在し、言語はPythonを使い数学的な抽象性よりは ごく軽い関数型の紹介がある程度の内容だ(Pythonのタプルは抽象化の一例といったレベル感) コースの残り半分はScheme(LISPの一種)となる CS61Aの代替としてCS10もあり、Scratch/BYOBをペアプログラミングで触る これにもHaskellは出てこない >>259 UCバークレーは特殊例だが、言語そのものはみっちり教える、self-paced cources(Schemeについては提供されていない)もある CS 9C. C for Programmers CS 9D. Scheme and Functional Programming for Programmers CS 9E. Productive Use of the UNIX Environment CS 9F. C++ for Programmers CS 9G. JAVA for Programmers CS 9H. Python for Programmers CS 9C/E/F/G/H-001. Self-paced courses (C/UNIX/C++/Java/Python) この文脈においてHaskellは実用言語とは考えられていないが、UCバークレーがなぜSchemeを使うかは定かではない >>257-259 https://cs.stanford.edu/courses/schedules/2017-2018.autumn.php MIT/UCバークレーはEECSだが、スタンフォードの学部名称はCSで似てはいるがシラバスはかなり異なる 前者は電子工学にコンピューターを絡めたもの、後者はコンピューターとその応用で、一般にCS学科と言 うときはスタンフォード型のCSを指すものと考えている コースの一般的な見方としては100-199が1〜3年生、200〜が大学4年生(シニア)と大学院の初年度だが 学部から問題なしと認められればこの限りではないはずだ。またIndependence Project、独立プロジェクトという自己提案型のコースにも 単位が与えられる仕組みになっている cs1U Practical Unix Zelenski/Sarka TTh 1:30-2:50 STLC 104 cs9 Problem-solving for the CS Technical Interview Cain/Lee T 3:00-4:50 STLC 111 cs102 Big Data: Tools & Techniques, Discoveries & Pitfal Widom TTh 1:30-2:50 320-105 cs103 Mathematical Foundations of Computing Schwarz MWF 3:00-4:20 Nvidia Aud cs103A Mathematical Problem-solving Strategies Schwarz T 3:00-5:50 STLC115 cs105 Introduction to Computers Young MWF 1:30-2:20 HerrinT175 cs106A Programming Methodology Sahami MWF 1:30-2:20 Hewlett200/201 cs106AJ Programming Methodology in JavaScript Cain MWF 10:30-11:20 300-300 cs106B Programming Abstractions Lee MWF 12:30-1:20 Nvidia Aud cs106X Programming Abstractions (Accelerated) Stepp MWF 12:30-1:20 420-041 cs107 Computer Organization and Systems Zelenski/Gregg MF 1:30-2:50 CubberleyAud cs108 Object-Oriented Systems Design Young MW 3:00-4:20 530-127 cs109 Intro to Probability for Computer Scientists Piech MWF 3:30-4:20 Hewlett200 cs110 Principles of Computer Systems Cain MWF 1:30-2:50 Skilling Aud cs131 Computer Vision: Foundations and Applications Niebles Duque/ TTh 1:30-2:50 200-002 cs142 Web Applications Rosenblum MWF 10:30-11:20 200-002 cs144 Introduction to Computer Networking Levis/McKeown MW 3:00-4:20 Skilling Aud cs145 Introduction to Databases Bailis TTh 3:00-4:20 Nvidia Aud cs146 Introduction to Game Design and Development James/Riedel-K TTh 4:30-5:50 380-380C cs147 Introduction to Human-Computer Interaction Design Landay MW 11:30-1:20 Hewlett 201 cs148 Introduction to Computer Graphics and Imaging Fedkiw TTh 12:00-1:20 Nvidia Aud cs154 Introduction to Automata and Complexity Theory Reingold TTh 10:30-11:50 Skilling Aud cs157 Logic and Automated Reasoning Genesereth TTh 12:00-1:20 Gates B01 cs161 Design and Analysis of Algorithms cs192 Programming Service Project (none listed) by arrangement cs193P iOS Application Development Hegarty MW 4:30-5:50 Hewlett200 これを見ると大したことは教えてないことが分かるだろう >>1 アメリカの大学での1コースは3単位、スタンフォードのbasicレベルは~ 60コース(正確に数えてはいない)程度あり、 そのうち30コースを取得するなら、残りが大学院相当レベルのコースCS2xxを10コースとることになる cs202 Law for Computer Science Professionals Hansen Th 4:30-5:50 Lathrop 299 cs206 Exploring Computational Journalism Hamilton/Agraw T 1:30-3:20 JSK Fell Garage cs208E Great Ideas in Computer Science Gregg TTh 1:30-2:50 160-319 cs221 Artificial Intelligence: Principles & Techniques Liang/Ermon MW 1:30-2:50 Nvidia Aud cs224W Analysis of Networks Leskovec TTh 1:30-2:50 Nvidia Aud cs229 Machine Learning Ng/Boneh MW 9:30-10:50 Nvidia Aud cs230 Deep Learning Ng/Katanforoos M 11:30-12:50 Hewlett 102 cs238 Decision Making under Uncertainty Kochenderfer MW 1:30-2:50 GatesB01 cs241 Embedded Systems Workshop Levis/Horowitz MW 10:30-12:20 HerrinT185 cs242 Programming Languages Crichton MW 4:30-5:50 Skilling Aud cs244B Distributed Systems Mazieres MW 3:00-4:20 Thornton 102 cs265 Randomized Algorithms and Probabilistic Analysis Valiant TTh 10:30-11:50 STLC115 cs273B Deep Learning in Genomics and Biomedicine Kundaje/Zou MW 3:00-4:20 Hewlett201 cs274 Reps and Algor for Computational Molecular Bio Altman TTh 4:30-5:50 Gates B01 cs279 Comp Biology: Struct & Org of Biomolecules & Cells Dror TTh 3:00-4:20 Shriram104 cs210B Software Project Experience with Corporate Partner Borenstein TTh 4:30-5:50 Gates 505 cs213 Creating Great VR: From Ideation to Monetization Borenstein T 6:30-8:20pm 300-30 cs224U Natural Language Understanding Potts/MacCartn MW 4:30-5:50 200-002 cs225A Experimental Robotics (none listed) TTh 3:00-4:20 Gates B12 cs227B General Game Playing Genesereth W 4:30-6:20 HerrinT175 cs231N Convolutional Neural Networks for Visual Recog Li/Johnson TTh 12:00-1:20 Nvidia Aud cs233 Geometric and Topological Data Analysis Guibas MW 3:00-4:20 Clark S361 cs240 Advanced Topics in Operating Systems Engler TTh 4:30-5:50 Nvidia Aud cs244 Advanced Topics in Networking cs247 Human-Computer Interaction Design Studio cs248 Interactive Computer Graphics cs269O Introduction to Optimization Theory このうち関数型言語を部分的(コースの3分の1)に学べるのが CS242 Scripting languages: Understanding the expressive power afforded by dynamic typing, reflection, metaprogramming, and runtime extensibility. When your language assumes nothing about your program, how far can you go? Functional languages: Examining the effects of complex static type systems and functional programming idioms on structuring programs and proving statements about them. When your language knows a lot about your program, what do you gain? Systems languages: Exploring how language constructs can help programmers manage their hardware with both safety and performance. What are the costs of the abstractions afforded by higher level languages? >>259 > コンパイラの書き方とかは教えてることが多いけど。 スタンフォードの例でいうなら CS143 に相当するのだろうか? Classroom Object-Oriented Language(COOL)、Bison/Flexを使っている おそらく日本の大学では、学部レベルを超えた大学院で行うべき内容が含まれているという印象がある >ちなみに日本の大学ではプログラミング言語そのものは大して教えてない。 スタンフォードの例で言うなら CS106 や、2桁(CSxx)の初心者コース cs1U Practical Unix Zelenski/Sarka cs20 Tensorflow for Deep Learning Research cs42 Callback Me Maybe: Contemporary Javascript cs43 Functional Programming in Clojure cs106AJ Programming Methodology in JavaScript cs106L Standard C++ Programming Laboratory cs193P iOS Application Development Clojure/C++/Swift/Javascriptも教えてはいるが、いずれもアカデミアに特化した言語ではない 日本とアメリカの差ではなく、分野自体の差だろ。 日本でも、そもそも関数型言語を勉強させてるところは少ない。 日本で関数型が進んでる見方をしたとしても、Haskellなどの関数型言語の開発者はアメリカ人か外国人だ。おかしい。 量子コンピュータや量子プログラミングでも関数型言語の周辺分野は重要になりそうだが。 こっちでもアメリカ人など外国が先行するはず。 むしろ、基盤となる基礎研究はハード面でもソフト面でも日本は遅れてると思う。 プログラミング言語の意味論と圏論 - (RIMS), Kyoto University - 京都大学 http://www.kurims.kyoto-u.ac.jp/ ~kenkyubu/kokai-koza/H28-hasegawa.pdf プログラム意味論は、プログラムの構造を数学的に定式化・抽象化することによってコンピュータソフトウェアに関する諸問題を解決することを目的とする、コンピュータサイエンスの一分野です。 そこでは、抽象的な現代数学の象徴とも言われる圏論が活発に応用されてきており、今や圏論抜きにプログラム意味論を語ることは困難といっても過言ではありません。 プログラミング言語の意味論とは、複雑なプログラムの背後にある数学的な構造をつきとめ、分析することによって、プログラムに関して成り立つ本質的な原理を導くことを目的とする研究分野です。 5 おわりに プログラム意味論においてなぜ圏論が重要なのか、という問いに対する、現時点での私の答えは次のようになります: 「プログラム意味論の本質は、プログラミング言語に内在する構造を捉え、その構造を保存する変換を与え分析することにある。その目的を達成するための数学の枠組みとしては、現状では圏論がもっとも適している。」 分野の差で、圏論、関数型は海外でもやってるだろ。これは日本語訳だが、著者は外国人だろ。 量子プログラミングの基礎 / Mingsheng Ying 著 川辺 治之 訳 本書は量子プログラミング分野について詳細かつ体系的な解説を与えることを意図している。 量子力学と量子計算の基本的知識から始めて,さまざまな量子プログラムの構成要素や一連の量子プログラミングモデルを詳しく紹介し,さらに量子プログラムの意味論や論理,検証解析技術を体系的に論じる。 I 量子プログラミングの概要と準備 1 はじめに 1.1 量子プログラミング研究のおおまかな歴史 1.1.1 量子プログラミング言語の設計 1.1.2 量子プログラミング言語の意味論 1.1.3 量子プログラムの検証と解析 1.2 量子プログラミングへのアプローチ 1.2.1 データの重ね合わせ―古典的制御をもつ量子プログラム 1.2.2 プログラムの重ね合わせ―量子的制御をもつ量子プログラム 8 今後の展望 8.1 量子プログラムと量子機械 8.2 量子プログラミング言語の実装 8.3 関数型量子プログラミング 8.4 量子プログラムの圏論的意味論 8.5 並列量子プログラムから量子的並列性へ 8.6 量子プログラミングにおける量子もつれ 8.7 量子系のモデル検査 8.8 物理学への量子プログラミングの適用 http://www.kyoritsu-pub.co.jp/bookdetail/9784320124059 >>263 > 日本でも、そもそも関数型言語を勉強させてるところは少ない。 にも関わらず関数型言語を学ぶ学生は多く、それを薦める人間は多い 関数型言語にかまけて、貴重な学生時代にC/C++/Java/Pythonでのコーディング力を磨くことを怠るのは損失だと思うのだが >日本で関数型が進んでる見方をしたとしても、Haskellなどの関数型言語の開発者はアメリカ人か外国人だ。おかしい。 日本人はユーザーベースとしては大きいと思うのだが、どうだろうか? >量子コンピュータや量子プログラミングでも関数型言語の周辺分野は重要になりそうだが。 >こっちでもアメリカ人など外国が先行するはず。 関数型はパラダイムであって他の言語が関数型の要素を取り入れるなら 関数型言語や理論を、自己修養に使うべき時間を使ってまで学ぶ必要があるかとの問題意識はあった方が良いのではないか >むしろ、基盤となる基礎研究はハード面でもソフト面でも日本は遅れてると思う。 ハードでは疑問の余地はないが、ソフトウェアでは基礎研究という言葉と学部教育を並立されるのは好ましくない。 企業からすればソフトウェアは応用やコーディングが主体であるべきで、基礎研究を先行したところで市場シェアも利益が出るとも思えない ソフトウェアの基礎研究よりもソフトウェアを実践レベルでプログラミングできる人材育成の方が理に適うし、 国の研究が遅れる先行するといった議論の前に、学生が社会に出て即戦力として必要とされる職につける方が重要ではないか 理系の人って論理的に説明するのがヘタな印象がする ただ機械かパズルが好きなだけなんだよね >>264 >>265 言いたいことは分からないでもないが、専門が特化できる大学院で教えるなら誰も問題があるとは思わないだろう 圏論、関数型を、専門分野を決めた院生にたいし薦めるなら異論はないが、大学のコース内でなくとも教員や学生が薦めるなら 構文マニアが増えるだけで、市場規模の大きいソフトウェア産業に寄与しないという危惧は当然出てくる 問題は圏論、純粋関数型を学ぶことで、GoogleやMicrosoftが必要とするようなプログラマーが生まれるとは思えないことだ むしろ競技プログラミングのような基礎力の方がリクルートの重要な要因であり、むしろ関数型をできると自称する 人材供給は飽和し、Googleレベルの企業が要求するコーディング力のある人材は足りていない状況ではないか マイクロソフトやグーグルで役立たないとも限らない。 未来は量子コンピューティング:無償の量子コンピューティング開発キットをリリース - News Center Japan ブログ更新日:2017年12月11日 マイクロソフトは Quantum Development Kit の無償プレビュー版をリリースします。 プログラミング言語 Q#は、特に量子コンピューティングのために開発されたものです。 これにより、量子テレポーテーションなどの量子コンピューティングシステムに独自の要素に慣れ親しむための下地が得られます。 量子テレポーテーションとは量子もつれ(エンタングルメント)と呼ばれる量子状態で接続された量子ビットの間で安全に情報を共有するための方法です。 トポロジカル量子コンピューティング Quantum Development Kit は、ハードウェアとフル機能のソフトウェアスタックを含む堅牢な量子コンピューティングシステムを構築するという、マイクロソフトの計画の一部です。 マイクロソフトのアプローチの中心にあるのはトポロジカル量子ビットです。 量子コンピューティングにおける大きな課題のひとつは量子ビットの扱いがきわめて難しい点です。 トポロジカル量子ビットでは、エラー訂正が量子ビットの物理法則そのものに組み込まれています。 これにより、規模を拡大しても信頼性のある結果を出すことが容易になり、他の量子コンピューターシステムよりも少ない量子ビットで、 従来型コンピューターよりもはるかに規模の大きな計算処理が可能になります。 量子力学がきわめて複雑であることは言うまでもありません。世界で最も優秀な人々ですら量子コンピューティングの理解が難しいと述べています。 マイクロソフトの量子コンピューティングの責任者であるコーポレートバイスプレジデント、トッド ホルムダールは、自社内での量子力学の研究を進めることにより、 量子力学の学位がない人でも使用できるQuantum Development Kit のようなツールを提供可能にすることがマイクロソフトの責務であると述べています。 「開発者の皆様は既に慣れ親しんだツールやサービスを使って量子コンピューティングを学べます。量子コンピューティングには難解な要素もありますが、 できるだけ使いやすいツールを提供することがマイクロソフトの務めです。 量子コンピューターによる飛躍的な性能向上が期待されます。従来型のコンピューターであれば数十億時間を要した処理を量子コンピューターであれば数時間で完了できる可能性があります」とホルムダールは述べます。 https://news.microsoft.com/ja-jp/2017/12/12/blog-171211-future-quantum/ 量子超越性、米IT大手が一番乗り競う 2017/07/04 「巡回セールスマン問題」など数々の難問を一瞬で解き性能はスーパーコンピュータの9000兆倍に──。 夢の計算機、量子コンピュータの研究が世界で急加速している。 IBMとグーグルなどの米国勢は試作機を公開。欧州連合や中国政府も研究開発に巨額を投じている。 IBMが量子コンピュータの商用化へ本気で取り組み始めた。ジニー・ロメッティCEOは「量子コンピュータなど新技術を提供し、企業の複雑なビジネス課題への取り組みを変革する」とコメントした。 IBMは2016年5月、量子ビット5個からなる量子コンピュータを操作できるクラウドサービス「IBM Quantum Experience」を無償提供して話題を呼んだ。 公開から約1年で100カ国超の4万5000人が使い、約30万回の実験をこなした。 米IT大手が続々と参入 今、IBMに続き量子ゲート方式の研究に乗り出す企業が相次いでいる。ビッグプレイヤーの一社が米グーグルだ。 人工知能(AI)の演算を高速化できるとみて開発を進める。 量子ゲート方式の権威として知られる米カリフォルニア大学サンタバーバラ校のジョン・マルティニス教授を研究グループに招き、スパコンの演算能力をはるかに超える量子コンピュータの実現を目指す。 米インテルは2015年9月にオランダの研究グループ「QuTech」に5000万ドル(約55億円)出資し、インテルの半導体微細加工技術を生かした量子コンピュータを開発する。 米マイクロソフトは「トポロジカル物質」と呼ばれる材料をプロセッサに使った量子コンピュータを開発する。 実機に先駆けて2016年3月、動作をシミュレートできるソフト「LIQUi|>(LIQUiD)」を公開した。 目指せ宇宙スケールの超越性 米IT企業が相次ぎ量子ゲート方式の開発競争に乗り出したのは、量子コンピュータでスーパーコンピュータをはるかにしのぐ演算能力を実現できる算段が立ったからだ。 マルティニス教授は2016年6月、分子の性質をシミュレーションする「量子シミュレーション」と呼ぶアルゴリズムであれば、 50量子ビットの量子コンピュータでスパコンの性能をしのぐ「量子の超越性」を実証できると学会で発表している。 スイス連邦工科大学の研究グループはスパコンを使ってシミュレーションをすると、その計算能力は45〜49量子ビットの量子コンピュータと同等だと2017年4月に発表した。 50量子ビットの量子コンピュータが完成すれば、その計算能力はスパコンを上回る。 一方、グーグルの研究チームに参加するマルティニス教授は100量子ビット超の実現を目指す。 IBM Researchの研究グループも2016年8月に100量子ビット機が近い将来に実現するとの論文を発表している。 「近い将来」を5年以内と仮定すれば、2021年までには100量子ビットを実現できる。 計算能力は単純計算でスパコンの9000兆倍。 人間の身長と比較すれば太陽系の半径にも相当し、超越性と言うにふさわしい飛躍だ。 量子の超越性を実証できるメドがたった背景には、技術上のブレークスルーがここ数年で相次いだことがある。 数十年にわたる基礎研究の積み重ねを経て、ようやく量子の超越性に手が届きそうな段階に行き着いた。 量子超越性を達成した量子コンピュータが扱う問題は「人類が初めて計算する問題であり、どんな使い道があるかが見えてくるのはこれから」(西森教授)だ。 IBMが自社の量子コンピュータをクラウドに公開したのも「研究者を増やして産業応用できるアルゴリズムの発明を促す狙いがありそうだ」(中村教授)。 アルゴリズムの発明は「前触れもなく突然に訪れる」。 そう話す東京大学の小芦雅斗教授は、2014年に新たな量子暗号通信のアルゴリズムを発表した張本人。 30年間議論もされなかった通信方法を「偶然見つけた」(小芦教授)という。 新しいアルゴリズムが見つかれば、明日にも量子コンピュータが産業利用できるかもしれない。 http://itpro.nikkeibp.co.jp/atcl/column/17/062900267/062900001/ >>269 >>270 >マイクロソフトやグーグルで役立たないとも限らない。 確かGoogleは7万人、Microsoftは12万人の従業員だったと思うが、その人材需要の大半がC/C++/Java/Pythonだからこそ UCバークレー/MIT/スタンフォードでは、それらの言語を課題でコードさせているはずだ(実際それらの言語ができないなら就職先は明らかに悪化するだろう) 現状、Haskellを業務で使ってはいないだろうし今後10年間に劇的に増加する根拠があるとは思えない 需要が未来に増えるならそれはそれで構わないが、来年・再来年に就職を目指す学生にとってメリットがあるようには思えない 一旦外資のトップ企業に入って転職力を磨いてから純粋関数型を学ぶのでも遅くはないと思うのだが 量子コンピューターの実験・開発にはLabView(C/C++で開発)を使うと思っていたが、 純粋関数型が使われているのだろうかという疑問はある Q#については博士課程の学生が学ぶなら特に異論はないが、今のところは少数者の研究対象に留まり平均的なCSの学部生が貴重な時間を 浪費しても良い対象といえるのだろうか? エンドユーザー向けのシスアドってあるがそういう事と同じような話かと。 あとは音楽で歌う人・演奏する人と、作曲家・作詞家みたいな。 現実として即戦力の既存言語を使いこなす人材が大勢必要だろうが。プログラミング言語分野のエンドユーザー。 それ以外にも、大勢ではないにしても必要なのがあるはず。 >>267 > 理系の人って論理的に説明するのがヘタな印象がする まずは上記の内容を論理的に説明してみよう。 >>273 印象なんていう定性の代名詞見たいな言葉つかってんだから それだけで十分論理的だろw >>135 >>267 日常の言語によっては厳密に論理を操れない者でも、 その分野の記号を規則通り形式的に操ることさえできれば、 極めて論理的かつ厳密に物事を処理できるのが、 数学やプログラミングの利点だといえる。 鶴亀算でウンウン論理的に考えて解くよりも、 最初の条件から方程式を立てて、あとは機械的に 式を変形処理してといた方が、楽だし間違いも少ない。 論理的思考が苦手な人間でも、ちゃんと解けてしまう。 文系で論理的な能力が高いはずの哲学者や裁判官だって、 無茶苦茶な政権批判をしたり、専門家が首をかしげるような 判決を書いたりして、ニュースになることも多い。 日頃いくら論理的に思考する人間でも完璧ではないし、 特に感情的なバイアスは排除できない。 俺もプログラミング勉強してi Phone用アプリつくりたいわ@医学博士 何から始めればいいの? 最近はWindowsでもiOSアプリ作れるんじゃないの? >>280 必要な作業が100%Windowsだけでやれるわけではない 営業できるコミュニケーション能力もなく 人事や経理できる能力もない文系が COBOL事務員として40-50代でいるからな >>282 したきゃしろよwww なんの障害があるんだよ >>283 昔はそれでも食えたからいいが 今は営業できてママネジメントできてナンボだからな 究極的な話プログラミングの知識なんぞいらん そこら辺勘違いした技術オタクが35歳を境に業界から消えていく >>286 15年昔ならそれで良かっただろうけど 今そういうの通用しないよ デザインパターンは、むしろ文系の方が向いていると思うがな。すべての作業、仕事はデザインパターンに落とし込める。本当にデザインパターンは詩的で美しい。 >>299 気持は分かるが・・、、、、気持ち悪いからやめようねw >>10 ちょっと語弊ある。 同じプログラミングでもプログラムの仕組み作るのは理系、魅力的なソフトを作るプロダクトデザインは文系。 >>287 LINEの下流担当したのは日本だが 企画から基本設計までは韓国 日本のITがクソなのはマネジメントの人材が不足してるからだよ そりゃそうだろなんでPMや最上流に行くのにテスターから10年も掛けてブラック労働やらなきゃいけねえんだよ ■ このスレッドは過去ログ倉庫に格納されています
read.cgi ver 07.5.0 2024/04/24 Walang Kapalit ★ | Donguri System Team 5ちゃんねる