データ分析（とAI）が基本的な素養として求められ、大学受験どまりでは一発で実力不足に陥るとバレた。
概ね今の30代後半を境に、基礎が大学レベルの英語アカデミックスキル運用と統計学や数学（=これに紐づく線形代数や解析学や集合論）にシフトした。
大学入試（や出身中高）での判断は、仮に入試で数学が必須だとしても、もはやちと厳しい。
現実解。
大学で基礎を自由にがっつり学ぶリベラルアーツが有利なのは、大学レベルの学びで理系文系の垣根がないためだ。
リスキリングは、リベラルアーツに行き着くのかもね。
追記。
入試の話題で終わっている場合は、どれだけ難易度が高くても下限を満たさないから、要注意。
入試でお山の大将になってしまうと、キャリアで英強数強が不要だった世代か、予備校講師どまりで終わり、割を食いやすい。
だからこそ、とても限られた基礎を学ぶだけで勝ててしまうけど。
追記。
カラーが異なる都内の3つの大学（=小規模国立・大規模私大・超小規模私大）には、医学科がないにもかかわらず医師OB会がある。
この事実は「首都圏ならでは」のリベラルアーツのあり方だと言っていい。
ボックスコックスネット、遠藤武。