マニアックなアメリカでのMBAインターン就活編が終わったので、
このログはもうちょっと普通のMBAの日常生活っぽい、
MBAに興味のある方々の役に立つ風の話を書こうと思います 笑
春学期が始まって2週間が過ぎ、
そろそろ今学期にとる授業が確定したので、
今回はボクが一年生の春学期にとっている授業についてです。

UCLAのMBAでは
一年生の春学期から選択科目の授業をとれるようになります。
これらの選択科目は全てBiddingによって履修可否が決まります。
毎学期持ちポイントが割り振られ、そのポイントを各クラスに賭け
点数の高い順に定員までEnrollでき、
定員を溢れた場合はWait Listにアサインされ、
Enrollした人がDropして定員に空きが出た場合に
Wait Listの上の人から順に定員までEnrollされるという感じです。

ようやくインターン就活から解放されたとこですが、
実は春学期が終わると夏休みになり、そして秋学期が始まります。
秋学期にはフルタイムの就活がスタートしてしまうので
実質春学期が秋から始まるフルタイムの就活までに
アカデミック面を固める最後のチャンスだったりします。
ということで、
春学期はとっても就活色の強い授業を履修することにしました 笑

Organizational Behavior

UCLAのMBA、最後のコアです。
今のところ楽そうでよいです！笑
UCIで受けたものに比べると
プログラム的には狭く浅くという感じの印象を受けます。

シラバスを見た感じ、
Decision Analysisの非理系的な部分である
合理的な意思決定の心理学的な阻害要因の部分と
ネゴシエーションにフォーカスがあるのかなー
という印象を受けました。

個人的にはOBは
チームワークとかリーダーシップの理論的なところとか、
Power and Politics Managementとか、
複数のMotivation理論を
シチュエーションに応じてどう使い分けるかとか
そういうのが面白い部分だと思うのですが、
UCLAのMBAのOBではそのへんは扱わないっぽそうです。

New Product Development

どちらかというと就活でMBAのフォーカスを聞かれた時に答えるための
スタンプ的要素(「こんな授業をとりました」と言うための履修)
が強い気もしますが、笑
インターンの面接でのケースの質問、その他でも
Launch後のマーケよりの効果測定等の受け答えが弱い気がしたので
後ろ側の理論、フレームワーク等は
ちゃんと体系的に勉強しておきたいというのもあります。
先生はUCLAで教えるのがこの授業初めてっぽいです。
あと、FEMBA(Executive向けパートタイムMBA)向けの時間帯のクラスなので
チームにFEMBAと二年生がいます。
現段階(2/10が終了)では特に知らなかったことは学んでませんが、
Launchフェイズまで授業が進んでからじゃないと
ボクのアカデミックのニーズに応える授業かどうかはわからないので
とりあえずLaunchの授業に早くいってほしいな〜という感じです。

Marketing Analytics

インターンでビッグデータ系のプロダクトマネージャーをする前に、
マーケットの分析手法の理論的なところを知っておいた方がよかろう
そして、秋以降の就活も
「職務経験ないけどQuantitative得意なんで
マーケ系の分析とかできると思うっす、やったことないっすけど。」よりは
「インターンでこういう製品のプロマネしたし、
マーケの分析はこういう授業もとってこういうことやったんで、
こういうIntelligence系×市場分析系の製品もプロマネできると思うっす」
と言える方が信憑性が高くなりそうと思ったので履修してみました。
ガチQuantitative(あくまでMBAレベルですが)な授業なので
前職、学業でバックグラウンドのない人は来ないでと言われていて
Rを使ったプログラミングの真似事的なのも入っている授業ですが、
そのプログラミングの真似事、理論の説明を含め、
正直、上っ面をふわっとやってる感は今のところ拭えていません。笑
まぁデータサイエンティストを養成するための授業ではなく
分析結果を判断するエグゼキュティブを育てる授業なので
仕方はないのかもしれませんが…
まぁでもIntelligence系のプロマネしたいですって言っているので
MBAの授業リストの中にこういう授業が入っている方が
そっちの道に進みたい感は専門知識のないHRやリクルーターに対して
示しやすいのかな〜ということで、これもスタンプ的要素大です。笑

Algorithms and Complexity

これはMBAではなくエンジニアリングスクールの学部生向けの授業です。
インターンでいくつかの面接を受けている時に、
テクニカルバックグラウンドが全然足りていないことを痛感したので
まずはアルゴリズム系の基礎を固めようということで
履修しています。

こういう授業っておじいちゃん教授みたいなのが死ぬ程退屈な講義をする
っていうイメージがあったのですが、
教授、30後半くらいのお兄ちゃんでした。笑
MBAではないのでInteractiveな要素は一切ないですが
結構話が面白いので、レクチャーは良いです。

実はこの授業を履修するための前提科目が2つあり、
どちらも自分の学部時代にとったことがない授業でした。とりあえず、
「4年ちょっとシステムエンジニアしてたんで別になくてもいけると思うっす」
というメールをしたら特別に履修させてもらうことができたのですが、
やっぱり受けてみてその辺の前提知識ないときつそうだな〜と思い始めています 笑

ボクの予定ではこの授業はテクニカルインタビューとかで良く聞かれるような
色々なソートやらサーチやらのアルゴリズムとかをやるのかなーと思って
そのへんの基礎を固めるつもりでとったのですが、
それは見事に前提科目の方でした 笑

今のところBig O Notationとか
Graph(BFS/DFSとかBipartiteとか)をやりました。
今までのがウォームアップ/前提科目の復習で
来週からガンガン行くぜ的な感じらしいので、とっても不安です 笑
特に学部の授業なのでリアルにFがありそうで怖いです 笑

でも全く知らない知識をとりにいっているので、
学びという面ではわかりやすい効果が出そうで、
そういう意味では少なくとも短期的には
春学期にとっている中では一番意味のありそうな授業な気がします。
ほら、きっとチャレンジは大事ですよね 笑

ということで、春学期は上記のような授業達をとります。
正直インターン就活せっかく終わったとこなのに、
履修内容が100%秋以降の就活にフォーカスしきっていて
経験ベースよりも知識ベースの授業ばっかりとってしまったあたり
自分はなんて面白みのない人間なんだと思いますが、笑
就活とかもう正直トラウマなので仕方ないとも思います 笑
秋以降は将来とか気にせずとりたい授業をとれるようになってるといいな〜
あ、でもインターンを終えてまた知識/スキル面で足りないところが見えて
そこをアカデミック面で埋めれそうな授業をとろうとかも思いそう 笑

でも二年生になってからは、なるべく自分のキャリアと現状直接関係のない、
でも自分がなぜか面白そうだと思う授業を心の赴くままとっていこう
と思っていまーす。

If I should stumble on my moment in time, how will I know?
If the story’s written on my face, does it show?
Am I strong enough to walk on the water?
Smart enough to come in out of the rain?
Or am I a fool going where the wind blows?

Going where the wind blows -Mr. Big