SEやPGは文系学部卒でもなれるということが言われていますが、工学部情報学科に進学して、専門的にコンピュータについて学ば…

Question

SEやPGは文系学部卒でもなれるということが言われていますが、工学部情報学科に進学して、専門的にコンピュータについて学ばなければ就職できない職業をいくつか教えてください。

Answer 1

以下はもう一方の質問の回答を読んでいれば、復習のようなものなので飛ばしてください。

もう一方の回答でもお答えしたように、高度な学問的知識を有して理解することと、限られたレベルの知識の中でそれを完璧に使いこなすことでは別種の難しさがあります。
プログラマは学問的な知識で言えば高校数学までが理解できれば良いでしょう。(もちろんプログラムでつくろうとしているものによります)
しかし高校数学の問題を(いや、小学校の問題ですら)完璧に解くことのできる大学生や社会人はなかなかいないはずです。プログラミングに関する知識と、何か効率化するような発想は、難しい数学を理解するというのとは違う難しさがあるのは分かりますね。
そういうわけで、文系でも理系でもプログラマになれるスタート地点にはいるが、そこから実力を発揮できるかはまた別問題ということです。別種の力が必要というわけですね。文系でもなれるかもしれないし、逆に理系でもなれないかもしれない(プログラマ自体には需要的になれるでしょうが、優れたプログラマになれるかは別ということです)

では理系の情報科学科・情報工学科にいくメリットは何なのかというのはもう一方の回答に詳しく書きました。

#######本題#######

こちらでは、職業に関する話をしましょう。

＞＞専門的にコンピュータについて学ばなければ就職できない職業をいくつか教えてください。

話してきたとおり、PGの殆どの内容で高度な数学の知識は必要ありません。
ですから、もしも専門的に学んでいなければ就職できない職業があるとすれば、大学レベルの学問的素養が求められるような職業ということになります。
真っ先に考えられるのが大学教授や独法・民間の研究所の研究員です。
大学教授は博士号を有することが応募の条件になります。また、民間研究所などでは修士が最低条件で、かつ働きながら博士を取りに行くことになります。要するにこの辺りの職業は、大学で専門的内容を理解して研究成果を挙げた人たちだけがなれる職業です。
おそらく、強い意味で「工学部情報学科に進学して、専門的にコンピュータについて学ばなければ就職できない職業」はこれらくらいでしょう。
もちろん研究所の名前を有さなくともトヨタ自動車やNTTなどで研究をしているような人たちは当然上記のレベルでしょう。(ただしこれは専門的に学んでいなくとも、企業に入ってから学び、専門が変わっていった場合もあります。人生の長さを考えれば企業で学ぶことの方が多いはずです)

ともかく産学問わず、最先端の研究を追うためにはそれまでの研究を熟知していなければいけませんから、専門的に学んでいなければできないことでしょう。

情報系でどういうテーマがあるのかというと

・人工知能の開発
人工知能を使うのではなく作る側です。
近年はやりの手法で言えば、既存のディープラーニングを使って何かを分析するのではなく、ディープラーニングの新たな手法を開発するということです。MicrosoftやGoogle、Facebookなどの大手IT企業がこぞってディープラーニングの手法をパッケージングしたソフトを公開しています。またトヨタ自動車もITの本場であるアメリカにあるスタンフォード大学とマサチューセッツ工科大学に巨額の投資をして、人工知能の研究体制を整えたのが今月のことです。

専門分野としては現在は統計的機械学習による手法が活発です。
人工知能を達成する手法は栄枯盛衰で様々に変わってきましたが、現在は統計的機械学習による手法が、ついに本当の汎用学習マシーンの構築ができるものだと考えられています。

・通信手法の開発 (現在理論的)
社内でLANの整備をするということではなく、新たな通信規格を作るのです。
3Gが4G(LTE)になって久しいですが、現在着々と5Gになるであろう通信方式の研究が進んでいます。これは情報理論の生みの親、クロード・E・シャノンが予言した理論的な通信性能の限界に近い性能だと言われています。
アカデミックの世界ではありますが新たな通信理論として量子情報通信に関する研究も行われています。(こちらは物理の人間の方が多いかも)

専門分野は通信理論・符号化理論です。
符号化は、元の情報をより小さい容量で送信する際に重要です。しかしこれは送信後復号化され、元の情報を保ったままでなければなりません。要するに冗長性を極限まで削ぎ落とすための数学的な変換を研究していることになります。(しかもそれは元に戻らなければなりません)

近年情報系で目覚ましい発展をしているのはこの辺です。
他にもたくさんあることでしょう。ただこれらの研究職は理系に進んだからといって必ずしもなれるものでもないです。いずれにしてもある分野の最先端を行こうと思うのであれば、その専門分野の知識をかなり有していなければなりません。

しかも情報系の特徴として、上記の研究の成果が一度得られると、一気にその手法に従来の手法がとって代わられることが挙げられます。
機械の新たな加工法が考案されたとして、設備の導入などを考えると必ずしも利用されるものではありません。ロボットが製品を自動で作る技術を持っていたとしても、人間がやったほうが安くつく場合もあります。
ところが情報系の成果というのは出てしまうと一気に広がります。LTEが出てからも3G回線だけで勝負している通信業界などあるでしょうか？
ディープラーニングも汎用的な能力が認められて成果を上げれば、ほとんどのビッグデータ処理を必要とする業界で利用されることになるでしょう。
現在こぞって人工知能開発をしており覇権争いが起こっています。優秀な人工知能研究者をどの企業も欲しがっているはずです。

Answer 2

>>専門的にコンピュータについて学ばなければ就職できない職業をいくつか教えてください。

そんな職業はない。

他の回答者も書いているがアルバイトやサークル活動、就職活動の片手間になんの義務も課されずだらだらっと１，２年先生の下で研究もどきをやった程度の人間を専門家としてあつかうような職種はない。

Answer 3

＞専門的にコンピュータについて学ばなければ就職できない職業

はない。

大学で学んだこと以上に知識と経験のある素人はごまんといる。

コンピュータ界に免許皆伝制度はないし、国家試験もない。

Answer 4

SE、PGといっても色々な分野があるじゃないですか？ 例えば社内業務が対象であったりweb系であったり、ゲーム系であったり、組み込み系であったり…。
中には数学や物理の知識が必要になる分野がありますけど、そういうのは少ないような感じがします。大体は算数が分かっていれば十分ではないでしょうか？
ですから少し他人より数学の知識があったりすると、極たまにその手の仕事が来た時に重宝されたりしますけど、そういう機会はめったにありません。
大学ではアルゴリズムだとかデータ構造だとか色々と勉強しますけど、知っていることに越したことはないけど、現場でどれほど出番があるんだろうか？

大学の卒業研究で難しいことをやったとしても、テーマの選定、研究の前準備、実際の実験、論文の作成、学内の発表までを含めてたった1年じゃないですか。それも色々と先生の指導を受けながらでしょう？ 就職活動をやりながらですよね。

今後人工知能系が伸びていくかもしれませんが、それとてももしかしたら便利なツールが出てきてプログラマはそれらの関数を組み合わせて呼ぶだけである程度できてしまうようになるかもしれませんよね？

そんな訳で、高度な難しい仕事は工学部情報学科の出番ではなく、理学部数学科とかの出番になるかもしれませんよね。