Georgia Tech Online Master of Science in Analytics 修士号取得完了
２０２５年５月春学期をもって、Georgia Insitute of Technology - Online Master of Science in Analytics (OMSA) プログラムを修了し、修士号を取得しました。毎週宿題に追われる日々から解放され、すっきりした気分です。せっかくなので、この機会にこれまで履修した科目を振り返ってみたいと思います。
履修科目について
各科目の内容についての在籍生徒によるレビューサイトがあり、その評判を確認しながら自分の履修科目を決めました。
また、入学後は内部生の参加できるSlackがあり、自分の考えた履修プランについて、他の生徒や卒業生からアドバイスをもらうこともできました。
入学前に取得した履修科目
私は、より合格の可能性を高めるために、入学前にeDX上で以下の３科目を履修しました。いずれも必修科目で、同等の知識を有すると認められた場合は、入学後に免除が可能です。ただし、eDXでの受講はスコアが90%以上でも「A」の評定は付かず、卒業要件に必要な単位数としてのみカウントされます。以下３つの科目につきましては、以前執筆した記事をご参照ください。
ISYE 6501 Introduction to Analytics Modeling 2021年 秋学期
CSE 6040 Computing for Data Analysis - Methods and Tools 2022 春学期
MGT 6203 DAB Data Analytics in Business 2022年 夏学期
ISYE 6669 Deterministic Optimization - DO
2022 Fall
数学の領域問題みたいなの授業。数式が与えられ、条件を課せられた際の解が現れる領域を図示したり、最小値が現れる数式なのか、判定したり。
授業内容はYoutubeにも公開されています。
ISYE 6740 Computational Data Analytics - CDA
2023 Spring
クラスタリングなど基礎の技術を利用した画質変更からスタートし、機械学習の基礎となる技術を一通り学ばせる。結構重たいけど大切な内容の詰まった授業。
取扱内容：Dimensionality Reduction, Gaussian Mixture Model, Classification models, SVM, Neural Networks, Bayes, KNN, Logistic Regression, Regression and random forest
MGT 8803 Business Fundamentals for Analytics
2023 Summer
前半はなんと会計の授業！貸借対照表の意味（Assets, Liabilities, and Owners Equity）を理解し、時価総額を計算。テストの準備として、スプレッドシートでいかに早く正確に計算するかが練習した記憶あり。後半はマーケティングで、考え方より用語暗記が必要だった。必須科目の一つ。
CSE 6242 Data and Visual Analytics - DVA
2023 Fall
TableauやJavaScriptを使い、データを可視化する授業。最後のグループワーク有り。普段、他の学生と接点はほぼないので、新鮮で楽しい。アメリカ、中国、韓国、インド、の方々と、ライブコマースのダッシュボードを作った。提出はA4レポート一枚pdf。プレゼンは録画して提出。オンラインコースならではだった。
ISYE 8803 High-Dimensional Data Analytics - HDDA
2024 Spring
超大量高次元のデータがあるときにどう効率的に処理をするか、という内容。特に、データの中身がほとんど空の疎行列（Sparse Matrix）をどう扱うというのが興味深かった。
取扱内容：Functional data analysis, Image analysis, Tensor data analysis, Optimization, Regularization
CS 7643 Deep Learning - DL
2024 Summer
やっと深層学習の授業に到達。事前にISYE 6740 Computational Data Analytics とISYE 6669 Deterministic Optimization の受講が推奨されています。講義の内容はYoutubeに公開されています。とはいえ、他の動画も多く参照しました。特に、3Blue1Brownには感謝。
取扱内容：Convolutional Neural Networks, Neural Attention Models, Deep Reinforcement Learning
CSE 8803 Applied Natural Language Processing - ANLP
2024 Fall
自然言語処理の原理を学びます。テキストをベクトルや行列に変換して扱う原理を理解し、モデル化の考え方を実践的に学びます。
CS 6601 Artificial Intelligence - AI
2025 Spring
ゲームの戦略最適化を題材に、AIの探索アルゴリズムを学ぶ授業。
全パターンを総当たりで計算するのではなく、期待値の推定や枝刈りなどの手法を用いて効率的に最適解を導く考え方を学びました。
CSE 6748 Applied Analytics Practicum - Computing Track
2025 Spring
実践プロジェクト（卒論相当）。3人チームで、大学側が割り当てる企業課題に取り組みます。私たちのチームは、「保険会社が受け取るフォーマットの異なる申請書をChatGPTで読み込み、構造化データとして抽出する」というテーマでした。実際のデータではノイズも多く、分類・前処理の重要性を実感しました。
オンライン受講の良さ
プログラム全体を通じて感じた、Georgia Tech のコースの魅力は以下の3つです。
体系的に学べる — データサイエンスの基礎となる考え方を俯瞰できる構成。独学かつ業界に身を置いていないと、場渡的になりがち。
手を動かして学ぶ — 毎週課題を提出させる仕組みが秀逸だった。オンライン上でプログラムを動かして点数が付く。アウトプットは学びの８割。
期限がある — 強制力があるおかげで、必ず手を動かし課題に没頭する時間がある。期限なしでは挫折してしまう。
何より、この修士号の取得を通して大きな自信を得ることができました。毎日変化するAI情勢も俯瞰で捉えられていると感じています。
今後は、このAIやデータ分析の知識を、アートや文化の分野にも活かしていきたいと思います。
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