日本の滋賀大学で学ぶデータサイエンスのカリキュラム
オーストラリアの大学で学ぶデータサイエンスのカリキュラム
似た内容
プログラミング
データ構築
アルゴリズム
統計
データマイニング
線形代数学
異なる内容
離散数学 （オーストラリアのみ）
機械学習 （オーストラリアのみ）
オペレーティングシステム（オーストラリアのみ）
サイバーセキュリティ（オーストラリアのみ）
人工知能・ディープラーニング （日本のみ）
経済経営学部科目 （日本のみ）
個人的に見比べたときに驚いたのが日本のカリキュラムを見ると、
データアナリス科目とデータエンジニアリング科目で分類されている
滋賀大学の場合は、海外のデータサイエンスの定義に近いのはデータエンジニアリングの方だと思う
そして、日本の場合は経済経営学部科目が学べる
これは、オーストラリアの大学のカリキュラムに存在しない
経済経営学を学ぶ事は良い事だと思うが、
日本のデータサイエンティストとしてはデメリットだと思います
将来、日本のデータサイエンティストとしての応募資格にビジネスコース・マーケティング・経済学等が求められる可能性が高く、会社は”ＡＩも創れてマーケティングも出来る1人２役”の人物を採用する傾向になります。給料が2人分の仕事ならイイですけど
海外の優良企業はマーケティングはマーケティングの人に任せて、データサイエンティストはデータサイエンスの仕事しかしません。そうしないと、その会社の人事はデータサイエンティストの意味が解っていないとバレてしまいます
データサイエンスで何を学んで、将来は何を造りたいか人それぞれだと思います。
なので、学部の内容を吟味してから応募することをお勧めします