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理系研究室選びで迷う学生の悩みと解決法
- 理系学生の研究室選びについて、A研究室とB研究室の特徴や悩みをまとめました。
- A研究室ではバイオインフォマティクスの研究や深層学習の研究が可能ですが、就職面や研究の高度さに悩みがあります。
- B研究室ではデータ解析の研究ができ、学部生でも研究収入を得られる可能性がありますが、新設研究室の苦労や無名の研究室の不利も懸念されます。
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質問者が選んだベストアンサー
無難なのはAでしょうね。 あなたが今後どのように成長するのかわかりませんが，研究は良いときもありますが多くは辛かったり大変だったりです。そのため最近はかなりの割合で不登校になってしまう修士の学生がいます。長く研究室を主催している先生はそのような学生の扱いにも慣れており 引き出しが多いので，あなたが多少いろいろ悩んでもそれなりの対応をしてくれるというメリットがあります。 一方Bはポスドクなどで行くのであれば魅力的ですよね。中心のテーマをやらしてもらえ先生と一緒に興味をもって勧めていけるのが研究をしていく上で一番楽しいすすめかたです。 ただ若手研究者は人生経験は少ないので，自分の理解できる範囲以外の学生を許容はできません。あなたが自分に癖があるなぁと思うのであればやめておいた方が無難です。 学部ー修士の間はそれほどテーマに拘らず，その先生の研究の進め方を勉強できる環境を見つける方が，人生としてはメリットがおおきいです。 短期的には目の前のテーマが格好いい方がいいに決まっていますが，余程の能力が無い限りあなたが面白いと判断できる物は世界の誰かが始めています。 それでもいいから，それをやっていると言いたいのであればしかたがありまあせんが，テーマ自身は派手ではないけど教授が楽しそうに話をしてくれるなんてテーマの方が私はお勧めします。 最後にバイオインフォマティシャンは医学，生物学，薬学の分野ではかなり重要視されている人材です。あなたの研究室であればバイオの知識を要求されることは無く，生物の分かる研究者とコラボして，相手の要望を反映させる解析をしていくというのがメインになると思います。その過程でいろいろ学んでいけば，アカデミックな就職先は割とこの10年間は見つかりやすいと思いますよ。
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- ithi
- ベストアンサー率20% (1973/9603)
lyakaap さん、こんばんは。 本当はＢ研究室でしょうね。たぶん、ご専門でしょう。たぶん、あなたの言われるとおり、第１期生という形なので、勉強や研究以外で相当苦労すると思います。ここでは今までの研究実績がゼロであることから考えても、研究職への就職はあまり芳しいとは言えないですね。 ということは研究職で就職できるのはＡ研究室のみですね。 ということは院へ行ってもあまり価値がないということでしょうね。４年で卒業して、企業へ就職するか、それとも未知のバイオの世界へ入り込むかでしょうね。後はもう少しこの２つの研究室について調べることですかね。
お礼
回答ありがとうございます。 やはりB研究室は苦労しそうですね・・・
- hue2011
- ベストアンサー率38% (2801/7249)
私は大学院は理論物理学をしており、現在情報系の仕事をしていると思ってください。 私は即断でA研究室で、Bは考えません。 理由は、情報系は電子計算機のオペレータでは大学院にいく価値がありません。 データ解析なんていうのは、まあ誰でもやることだし、今はR言語なんかがありますので、意味さえ理解していれば誰でもできます。 単純に数学を知っていて計算が苦手な人間向けの話であり、そもそも研究の価値があるかどうかも疑わしい。 要するに誰でもできることです。 それに対してバイオをビッグデータ式に扱いAI診断をしていくような話はいまも旬かもしれないけど、これから途方もなく発展する領域です。 研究する価値がおおいにある分野です。 しかも人類への貢献が甚だしい。 ノーベル賞に情報賞なんてありませんけど、医学、生理学、生物学、いろいろな分野で評価される価値のあることです。 つまり、ノーベル賞をもらえる研究も可能ですといいたい。コンピュータ技術者の癖に、です。 ちなみにディープラーニングは理論的で高度だというのは錯覚です。 非常に簡単な方法だとおもってください。 それはビッグデータでもAIでも同じことで、成果として見えるのが奇跡的に感じるので高度だと錯覚するのです。 重要なのは積み上げ、確認事項の整理であって、異常に数学の才能がある人がやるというようなことではありません。 早い話、RDBというものの限界と問題を説明できるようならば、ビッグデータとAIはすでに門を開けて待っています。 grepの使い方活用法を説明できるならビッグデータの中をすいすい泳げます。 ルールを生成し自作のスクリプトで自分が動くプログラムができるならAIはその段階ですでに懐にあります。 ディープラーニングはナレッジベースの関連付けを有機的にする工夫をするだけのことです。 Bで学生が収入を得られるというなら、それはよほど不透明で不審な教室です。 そんなことが本当ならば近寄ってはなりません。 国公立大学だったら、即癒着というような非難の対象になります。
お礼
回答ありがとうございます。技術的な話も聞けてとてもためになりました。 Bの研究室の収入については見分でしかないのでもしかすると勘違いかもしれません・・・ バイオインフォマティクスは夢がありますよね。ですが、調べてみると学生過多の分野、というより就職先が狭き門という記事を見て少し不安になっていたので皆さんの問題ないという意見を聞けて良かったです。
- imoriimori
- ベストアンサー率54% (309/570)
基本的に人生は流れ、縁があったほうと言うことで良いような。 だからどっちでもということになるのですが、「断片的でも構わないので」とありますので、いくつか感じたことを以下のようにコメントします。 「バイオ系ということで就職面が少し心配」 どうやらバイオよりもずっと理工学に近い研究室っぽい、そもそも情報工学ならバイオも何もどうでも良いはず、そんなに心配することも無い。 「企業や研究所と共同研究をやることになる可能性が高く、学部生のうちから研究を行いつつ収入を得ることが出来る。」 収入？何かの勘違いでは？企業等からのお金は大学に入ってくるもの。研究室の研究費として使えても教授その他の個人への「収入」になるはずがない。まして学部生の収入にはならない。もし本当に収入が入るんだったら危ない話。ちょっとした収入なんかに目がくらむようではいけません。 「厳しそうだが親身に研究を見てくれそう」 このへんは結構大事なところです。殆ど放置の教員じゃなく、厳しく親身にが理想でしょう。しかしそのへんはちょっと見た程度ではわかりません。先輩からの情報が有益かも。 「新設の研究室ということで色々と（スタートアップ作業など）苦労するのではないか？」 それは大いにありそう。だけど、そのぶん草分けになれたりするのでやりがいもある。 「就職面で無名の研究室は不利なのでは無いか？」 もしアカデミアでずっとやっていくのなら、コネクションとかネットワークを広く持つ教授のほうがポジションを得られるチャンスは増える。でも、企業など社会に飛び出すのなら、まるで関係ない話。企業の採用に当たり有名研究室か無名研究室かなど見ているのは殆ど無いはずです。 「研究テーマで選んだ方が良いのか？教授との相性で選んだ方が良いのか？」 相性に確信があれば、相性が重要。 研究テーマの重要性とか関心とか適正はどんどん変わるので、こだわってもしょうがない。まして修士課程までの研究なんて研究の真似事。研究の方法論をちょっと学ぶ程度のもの。 もっとも、相性というのもしばらく密につきあってないとわかりませんけど。
お礼
有益な情報ありがとうございます。とても参考になりました。 もし差支えなければ下記についてもお答えいただけますでしょうか。 ＞情報工学ならバイオも何もどうでも良い これは情報工学の時点で就職は良いのでテーマ自体はどうでもよく、アプローチに用いた技術などが評価されるといったことでしょうか。
お礼
回答ありがとうございます。AとB、双方のメリットを分かりやすく教えていただいてとても参考になりました。 やはり博士課程まで進むつもりが無い自分にとってはAが無難なのでしょうね。Bの方は自分に能力や適性があれば楽しそうですが、少し自信がないです・・・ バイオインフォマティクスをやるにあたっても数学や情報系の知識だけで大丈夫なのですね。それが聞けて安心しました。