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991: †Mango Mangüé ⭐ (ﾜｯﾁｮｲ 8762-nctj) [] 2024/01/25(木) 10:10:40.127461 ID:vJ/Pw7lg0

受験科目になくても、データサイエンスに数学的素養は必須
背景となる数学の理論的知識が全くないと、いとも簡単に仕事でトラブルが発生する
https://tjo.hatenablog.com/entry/2024/01/22/212634

データサイエンス系の学部は文理融合の学びを掲げ、文系の受験生も集めるため、受験科目に「数学」を含まない入試方式を設ける大学も少なくない
私立大のデータサイエンス系学部・学科における昨春の一般選抜のうち、数学を選ばずに受験できる大学は約半数もあった

しかし、現場から言えば「大学理系学部の教養課程レベルの数学」の知識があった方が良い

基本：PyTorchやTensorFlowなどでNNを書いた時にその意味が分かる程度の数学の知識
線形代数：線形モデル上でXβが何をしているのか分かる程度
微積分：線形モデルの最適解を求める過程でoptimizerが裏側で何をしているのか分かる程度
その他：最低でも?は分かった方が良いし、できれば数式1行程度なら我慢して読めた方が良い

ソフトウェア開発では、基本的にはコードを書いた通りに確定的に動くものとされる
だが、機械学習や統計分析では入力されたデータと適用した手法の仕組み次第で、確率的に振る舞いが変わってしまう
よってデータサイエンスにおいては、データの性質に加えてその「仕組み」まで理解していないと、トラブルシューティングするのが難しい

新設のデータサイエンス学部が、まともな卒業生を社会に出したいというのであれば、「入試に数学を課す」もしくは「入学後に手厚い高校レベル数学の補習措置を設ける」かのいずれかを必ずやるべきだ
最低でも、大学教養課程レベルの数学を学ぶ上での「高校レベルの数学の知識」を確保する措置は、高等教育機関としてやってもらいたい
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Rock54ed.

http://agree.5ch.net/test/read.cgi/mango/1701489709/991

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