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即実践能力を指しているなら、そりゃ”何年も前の技術をテキストに受動的に学んだ者,さらにその内には何らかの学位が欲しいだけのたまたまその専攻を選んだ者もいるかもしれない母集団"と、独学で（少なくとも能動的に情報を集め）現時点のトレンドの技術を追っている者のほうが実践力はあるでしょう。これが、新たな言語仕様を策定するだの,コンパイラを開発するだのとなったら、体系的に過去の技術も網羅的に学んだ（はずの）コンピュータサイエンスの学位卒の方がいいことは素人目にも予想付きます。
> これが、新たな言語仕様を策定するだの,コンパイラを開発するだのとなったら、> 体系的に過去の技術も網羅的に学んだ（はずの）コンピュータサイエンスの> 学位卒の方がいいことは素人目にも予想付きます。
いや、そういう話じゃないでしょう。私は独学組ですが、コンピュータサイエンスにはすごくお世話になってます。実際すごく役に立ちますよ。問題は、コンピュータサイエンスの学位を持っていても、実はそれが身についてない卒業生が沢山いることでしょう。もちろん、きっちり身についていて、独学組よりずっとデキる卒業生も沢山いるはずですが、この記事見る限り、そうではない卒業生も多いんだと思います。
しかし、日本の大学と比べて入るのがやさしく出るのは難しいという米国の大学でも、やっぱりこういう調子なんですね。
いや、そういう話じゃないでしょう
CSの学位が必要かって話オレも持ってないけど何も不自由ない技術は学位に付いてくるものではなくて、個人に付いてくるものだから
技術と科学の違い
現場では科学する技術や知識はほとんどいらない。でもサイエンスする人がいないと発展すらない。たとえば単純には、アルゴリズムを大きく発展させる人とかいないと困る。
理工系の大学の学部学科と立ち位置と一緒ですよ。職場によってはその分野での基礎科学を押さえておく必要がある場合もあるし、無論、まったく必要ない場合もある。基礎研究と実用・商用は違う。
数学的なバックボーンも含めて、CSを身につけるのは独学だと非常に困難。ただ単にコーディングすればいいのとはまた訳が違うわけだし。
当然、それとまた大学でCSの学科を出てもCSを身につけられるかどうかは話は別。また、実際のCSの大学ごとでどのようなサイエンスを教えているのかどうかも別（たとえば、もっと実践的にコードを書けるような方向性で学科の立ち位置を作っているところもあると思うが、それこそ大学の立ち位置の意味がわからない気もする。）
> 現場では科学する技術や知識はほとんどいらない。
そんなことはないですよ。ある応用について、データ構造として配列とリストとヒープとハッシュと平衡二分木のどれを使うのがいいか判断するとか、ほとんど常時必要になる話だし、知識分野としては、コンピュータサイエンスの範疇でしょう。
まあ、これを判断できずにやたら時間のかかる実装をして、プロジェクトに一人だけいるCSの知識のある人が尻拭いする（あるいは、設計者にCSの知識があって、問題が起きないように、設計時に手を打っておく）とかもよくある話ですが。
> 数学的なバックボーンも含めて、CSを身につけるのは独学だと非常に困難。
独学で数学ができるようになる人もかなりいるので、非常にってほどではないかと。むしろ、もともと数学苦手で、大学教育で数学ができるようになる人のほうが少ない印象。
> 当然、それとまた大学でCSの学科を出てもCSを身につけられるかどうかは話は別。
これは同感。
> データ構造として配列とリストとヒープとハッシュと平衡二分木のどれを使うのがいいか判断するとかこの辺は、既にサイエンスというよりテクニックのお話かな。既存で知られているのより高性能なデータ構造を考案するとかいうのはサイエンスだと思うけど。
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目玉の数さえ十分あれば、どんなバグも深刻ではない -- Eric Raymond
「仕事ができる」の評価関数にもよる (スコア:1)
即実践能力を指しているなら、そりゃ”何年も前の技術をテキストに受動的に学んだ者,さらにその内には何らかの学位が欲しいだけのたまたまその専攻を選んだ者もいるかもしれない母集団"と、独学で（少なくとも能動的に情報を集め）現時点のトレンドの技術を追っている者のほうが実践力はあるでしょう。
これが、新たな言語仕様を策定するだの,コンパイラを開発するだのとなったら、体系的に過去の技術も網羅的に学んだ（はずの）コンピュータサイエンスの学位卒の方がいいことは素人目にも予想付きます。
Re: (スコア:1)
> これが、新たな言語仕様を策定するだの,コンパイラを開発するだのとなったら、
> 体系的に過去の技術も網羅的に学んだ（はずの）コンピュータサイエンスの
> 学位卒の方がいいことは素人目にも予想付きます。
いや、そういう話じゃないでしょう。
私は独学組ですが、コンピュータサイエンスにはすごくお世話になってます。
実際すごく役に立ちますよ。
問題は、コンピュータサイエンスの学位を持っていても、実はそれが身について
ない卒業生が沢山いることでしょう。
もちろん、きっちり身についていて、独学組よりずっとデキる卒業生も沢山いる
はずですが、この記事見る限り、そうではない卒業生も多いんだと思います。
しかし、日本の大学と比べて入るのがやさしく出るのは難しいという米国の大学でも、
やっぱりこういう調子なんですね。
Re: (スコア:0)
いや、そういう話じゃないでしょう
CSの学位が必要かって話
オレも持ってないけど何も不自由ない
技術は学位に付いてくるものではなくて、個人に付いてくるものだから
Re: (スコア:0)
技術と科学の違い
現場では科学する技術や知識はほとんどいらない。
でもサイエンスする人がいないと発展すらない。
たとえば単純には、アルゴリズムを大きく発展させる人とかいないと困る。
理工系の大学の学部学科と立ち位置と一緒ですよ。
職場によってはその分野での基礎科学を押さえておく必要がある場合もあるし、
無論、まったく必要ない場合もある。基礎研究と実用・商用は違う。
数学的なバックボーンも含めて、CSを身につけるのは独学だと非常に困難。
ただ単にコーディングすればいいのとはまた訳が違うわけだし。
当然、それとまた大学でCSの学科を出てもCSを身につけられるかどうかは話は別。
また、実際のCSの大学ごとでどのようなサイエンスを教えているのかどうかも別
（たとえば、もっと実践的にコードを書けるような方向性で学科の立ち位置を作っているところもあると思うが、それこそ大学の立ち位置の意味がわからない気もする。）
Re: (スコア:0)
> 現場では科学する技術や知識はほとんどいらない。
そんなことはないですよ。
ある応用について、データ構造として配列とリストとヒープとハッシュと平衡二分木の
どれを使うのがいいか判断するとか、ほとんど常時必要になる話だし、
知識分野としては、コンピュータサイエンスの範疇でしょう。
まあ、これを判断できずにやたら時間のかかる実装をして、プロジェクトに一人だけいる
CSの知識のある人が尻拭いする（あるいは、設計者にCSの知識があって、問題が起きない
ように、設計時に手を打っておく）とかもよくある話ですが。
> 数学的なバックボーンも含めて、CSを身につけるのは独学だと非常に困難。
独学で数学ができるようになる人もかなりいるので、非常にってほどではないかと。
むしろ、もともと数学苦手で、大学教育で数学ができるようになる人のほうが少ない印象。
> 当然、それとまた大学でCSの学科を出てもCSを身につけられるかどうかは話は別。
これは同感。
Re:「仕事ができる」の評価関数にもよる (スコア:0)
> データ構造として配列とリストとヒープとハッシュと平衡二分木のどれを使うのがいいか判断するとか
この辺は、既にサイエンスというよりテクニックのお話かな。
既存で知られているのより高性能なデータ構造を考案するとかいうのはサイエンスだと思うけど。