さて、久々の更新です。
1月も終わろうとしてますが、何気に2015年が明けてから一発目ですね。
今年もよろしくお願いします！

冬学期始まって一発目でもあるので
今学期とってる授業を紹介してみます！

Data Analytics for Marketing and Finance

トランスクリプトに”Data Analytics”の名前が欲しかったという 笑
非常に安易な理由で履修しました。
MBA向けのData Analyticsの授業で、
簡単に言うとRを使って統計やData Analyticsの基礎をやる感じです。

ぶっちゃけこの授業でカバーされるData Analytics周りの知識は
授業受ける前からほぼ全部知ってる気がしますが、
この授業のフォーカスの一つであるData Visualizationは
現状自信を持って「こーゆーものです」って言えないので、
授業を受けた結果、「Data Visualizationってこんなもんだったんだ」
って言えるようになれたらいいな〜と思ってます。笑

この授業は課題をグループでやっても個人でやってもよかったので
最初はめんどくさいから個人でやろっかな〜と思ってたのですが、
ルカ、ブルーノに頼まれたので彼らのグループに入ることにしました。
インターナショナルの中では最も仲のいいグループの人達です。
ビザチェックインからの付き合いですしね 笑
二人ともラテン系の割にしっかりしてて責任感があります。
Rの課題とか全部ボクがやって配ったらいっかと思ってたんですが、
二人ともちゃんと個別にやってきて、解答チェックしてました。

Leadership, Motivation, and Power

MBAと言ったらリーダーシップ！！
ということで履修することにしました。
何度かブログにも書いている気がしますが
MBAで教えているハードスキル系の授業は
とっても初歩的なものが多く
別にMBAなんか行かなくても自分で教科書買って読んだらわかるので
わざわざ学校で勉強する意義はあんまりない気がします。
せっかく高い学費を払って来ているので
MBAでしか学べないような
自分１人で学習するのが困難な授業をとる方が
費用対効果は高そうです。

そういった授業の代表が
MBAではリーダーシップやコミュニケーションです。

ボクみたいなお仕事ビギナーにはもちろん学びが多いのですが
たぶんどんなレベルの人でも学びがあると思います。
MBAでのリーダーシップ教育は「AはBです」的な授業ではなく
Self ReflectionとPeer Feedbackがベースになっているので
それぞれのスタイルに応じてどういうリーダーになりたいか
そのために何をしたらいいかを考えるのがメインです。
なので１人でリーダーシップの本を読むのとは学びの量/質が違います。

ということで何気に今学期一番楽しみにしている授業の一つだったりします。

Machine Learning Algorithms

コンピューターサイエンスの大学院の授業です。
基本的にはMBA/CSのDual Degree等、
CSの学位取得前提じゃないと履修できないと思います。笑
コンピューターサイエンスの大学院、Faculty超厳しかったです 笑
大学院の授業は、そのMajorの大学院生を優先的に履修させるので
大学院生だけでWait Listを超えて埋まるような授業は
基本的には他学部の学生は履修できません。

Machine LearningのようにData Mining/AI関係の授業は
昨今のBig Dataの大流行に伴い、超人気授業になっています。
実際Machine Learning Algorithmsもclass sizeが40人のところ
wait listに20人、wait listにあぶれた人70人(全員CS)という人気っぷりでした。

ということで、CSメジャーではないボクは本来とれないはずだったんですが
姑息に裏技を使って履修させてもらえることになりました。笑
採った方法は、

1. 授業を担当する教授が発表されたタイミングでコンタクトを開始する
2. 超人気授業なので履修できない可能性が高いことに理解を示しつつ
   一回目の授業で履修可否を判断してもらえるように交渉する
3. 一回目の授業直後に、自分はMBAの2年生なので
   これが恐らく人生最後のAcademic Experienceになることと、
   この知識が自分のキャリアに必須なことを理由にして、
   特例を認めてもらうように、もはやほとんどSOPなメールを送る

でした。
結果、二回目の授業の後、特例で履修させてもらえることになりました。

さすが超人気授業+教えてる教授がDistinguished Professorなだけあって、
今までとってきた授業の中で、少なくともハードスキル系の授業の中では、
ダントツで一番面白いです。笑
現状、Neural Network、K-D Tree、Support Vector Machineを扱いました。
毎授業何かしらのaha momentがあります。
CSの授業なのでさすがにコードは読まなきゃいけないものの
解説はいい感じにハイレベル(上層の方の意)にフォーカスされてるので、
逆にMBA向きな気もしなくもないです。

ということで、今学期は授業を3つ履修して、
秋から引き続きコンサルプロジェクトをやるという感じになりそうです。

履修単位が卒業要件に足りてるのかは若干心配ですが 笑
そうゆうのは春学期の授業を履修するタイミングで心配しようと思います 笑