小休止だが

科目はまあまあ順調に消化し、次期以降は修論に向けた準備に入っていく。

今日現在、履修している科目は無く、小休止している。今学びたいことと履修科目の間に乖離があり、つまり、脱線している分だけ学校の方に集中できなくなっているからだ。学校で学ぶのはpythonのライブラリやHadoop等を利用した具体的な手法が中心で、今学びたいのは統計力学や情報幾何といった、技術の背景だ。そのために、統計学•数学の復習や、ランダウの本まで買い込んで物理学を学び直したりしている。

これらの学びを少しでも修論に集約させたいと考えているから、決して現実逃避しているわけではない。手法ばかり見てきたから、理論を深く掘り下げたいという欲求が芽生えたというのはあるのだろうけど。

学校の学びの恩恵は職場で受けている。例えばsshでクラスターシステムにアクセスしてLinuxコマンドを入力するといった体験がヒントとなり、職場で各種システム間の連携に成功している。生成AIについてはまだ知識が足りないが、ニューラルネットワークを組んで学んだ分だけ敷居は下がっている。知識が足りないから先述のとおり独自に学んでいるわけだが、理論を知ってればちょっとは仕事も捗るだろう。今は各種サービスを連携しつつ、色々な選択肢を作っていきたい。

学校の方は小休止しているが、勉強をさぼってはいない。

 

Second session 終了

First session 2023/10〜2024/3の2科目は合格。まずまずの結果だった。Second session 2024/4〜9の2科目は先月終了した。結果発表は12月頃かと。

Second sessionの一つは選択科目で、ファイナンスの基礎。本マスターコースには金融データに関する科目があり、今回履修した科目はその土台といったところか。時系列データにこだわりがあるので履修した。学習の中心は先物とオプション。学部時代に履修したファイナンス科目では現在価値の概念、イールドカーブの意味、公債の種類、ベータ、金融派生商品とスプレッドの戦略などを一通りなぞった。今回履修した科目は、金融理論の背景にあるrisk-neutralの概念の念押しなどがあったものの、基本的には学部の内容、特に現在価値を土台とした、より実践に近い内容だった。豊富な取引の具体例やvaluationだけでなく、どこでどのような組織体制で取引されるのか、ヘッジと認識される場合とそうでない場合で会計上どう違うか等にまで学習が及んだ。微分方程式の解としてのオプション価格設定まで進んだが、数学的にはあまり踏み込まなかった。使用した参考書には株価変動の対数正規分布やGARCHに関する記述があったので、pythonのスクリプトに落とし込んでおいた。

もう一つの科目は必修で、データの可視化。視覚に関する諸概念から入った後は、ポリゴンなどの説明と並行してpythonで具体的な手法を学んだ。職場に即時導入したgeojsonやparallel coordinates などが収穫だが、同時にヒストグラムなど、普段何気なく使用している手法の価値を再認識したこともまた大きな収穫だった。たとえば年単位でデータサンプルを区切って複数のヒストグラムを並べるだけでも、データ分布の変動を観察するための情報伝達の手法として、動画に勝るとも劣らない効果を発揮する。その他、折れ線グラフも相関マトリクスも箱ひげ図も、慣れすぎておざなりにしていたことを反省した。機械学習を駆使した予測スキルばかりに気を取られず、基本的な分析も自分なりに応用してもっと活用しよう。基本を大事にしてこそ新しい発見の職場での共有が効率よく進むだろう。

課題と試験は前回同様、差し障りなく片付けた。

今月から新しい2科目がはじまる。ポンド高で気が重い中、先月に科目の支払いを済ませた。

 

First session 終了

マスターの1セッションは半年で、1年間に10月〜3月と4月〜9月の2セッションある。コースは10科目+修論で構成される。1セッション2科目ずつ進めて就学年限の5年以内に終わらせるつもりだ。科目1つの重みは、期待される学習時間をベースに計算すると、undergraduate 1科目の半分、つまり、undergraduate のハーフコースに相当する。1年の4科目履修は、undergraduateの2科目に相当するわけだ。

成績評価方法は科目によって異なるが、Coursework2つを提出する場合とCoursework + 期末試験の場合のいずれかのようだ。基本的に期末試験だけで評価されるundergraduateの時とは時間の使い方が異なるわけだ。また、科目情報は履修しないとポータルサイト上に公開されないため、undergraduateの時のように履修前から学習を進めておくことができない。BScの時と比べて、スケジュールがフレキシブルに組めないようになっている。

最初のセッションは先月終わった。成績通知は7月だそうだ。不合格の場合は10月に再履修。その間、今月4月から別の科目を履修して進めている。

最初のセッションの内容は、大まかに言うと、今後の準備としてのPythonいじりと、データサイエンスの中の統計学の確認、それから一部の機械学習手法の紹介だった。Pythonは、scraping、unit testほか、主要な点をまとめておくからあとは課題を仕上げるために各自でどんどん身につけていってねというスタンス。それでいい。手取り足取りでやられてはマスターに進んだ甲斐がない。データサイエンスと統計学の関係が確認出来たのはよかった。BScでやみくもに機械学習を履修して以降、あやふやなままだったからだ。課題と試験はそれなりにきっちりやっつけた。

Undergraduate１科目分を半年単位で終わらせていく。勤労学生のスケジュールは相変わらずタイトだ。

 

再始動

マスターは、やはりロンドン大学通信にした。データサイエンス。 他大学でも同様のコースを立ち上げて学生を募集していたが、科目と学費を比較した上で、馴染みのあるロンドン大学以外をあえて選択する理由は特に無かった。

学科の担当カレッジはGoldsmiths。デザインや社会学などで世界的に評価の高い大学だそうだ。OBにはThe Velvet Underground でファーストのバナナから名作セカンドアルバムWhite Light/White Heatまで関わった元メンバーがいるそうだから大変立派だ。

この1年間、悩んだ。学校に所属しなくてもCourseraなどを利用して自分で勉強を進められるのではないか、そもそもデータサイエンスと名の付く学科に所属するのはいかがなものか、しかも、円安もあり日本の院の通学より学費が高いんだけど....等々。 しかし結論としては、高い学費を払うことで自分にプレッシャーをかけた上で、学位までの道標に従うのが安心だと考えた。自分の現在地を少しでもイメージできないと不安で。

8年前は応募からオファーまで半日ぐらいだったか。 今回も滞りなく進んだが、オファーメールが届いたのが1週間後だった。 また、ロンドン大学出身者は学費が10%OFFとなるのだが、応募の際に必要なディスカウント情報（コード）を得るまでに更に3週間を要した。 志望動機文は、今回は一応添削してもらった。昔AUSで世話になったホームステイ先の父さんに。赤字の添削を見ると、どうも当方の英文は不自然にカッコつけすぎだったようだ。

学費、高いな。しかも日本の消費税がきっちり適用されやがる。今、為替は180円台/GBP。8年前もおなじくらいだったような。当時はちょっと後にBrexitでポンド安となったが。支払いは履修科目数ごとだから、この先ちっとポンド安になってってくれるとよい。勤務先的には円安の方が良いんだけども。

8年前にオファーをもらった時は、不安がありつつもヤル気がみなぎっていた。今回は、8年分老いた今、また時間に追われる日々が続いたら、今度は耐えきれないのではないかという不安で一杯だ。今回の担当カレッジはLSEではないから学部の時よりは余裕かなと思ってみたりするが、いや、なめたらあかん。

 

やっと

届いた、学位記。

8月の修了から5ヵ月待った。発送から到着まではたったの4日だったが。

学科名にMathematics....幼き日の憧憬を詰め込んだコペル21、そのふろく（長さを測るやつ）と共に撮影。

Amazonで額縁を買った。

職場にて上役と一部の同僚に学位記を披露。働きながら7年かけて到達した旨を得々と説明して回り、嬉しい評価を頂いた。

G.オーウェルの1984はコペル21で初めて知ったんだな。

マシュマロのおいしい算数とかオッサンとかヨッコとか、なつかしい。

 

これからのこと

データサイエンス学科への再入学を検討していた。学位はBScではなく、学部と異なる専攻で院への進学を希望する学士向けの短期学位で、Graduate diploma というのだそうだ。下記の必修2、選択2のUndergraduate 向け計4科目で考えていた。（1、2は必修、ほかは選択; ハーフコースは2つで1科目）

1. Machine learning
2. Information systems management
3. Advanced statistics: distribution theory（ハーフコース）
4. Advanced statistics: statistical inference（ハーフコース）
5. Programming for data science

1は修了学科ですでに科目合格しているが、上記学科では必修の扱いとなっているから、再度履修する必要がある。2は名前通りマネジメントの内容。3と4は新設のファイナンス科目を履修した引き換えに修了学科で履修できなくなった統計学の上級科目だ。5は新設科目で、R • PythonによるビジュアライゼーションとかSQLとか。

この中で一番重要なのは3と4なのだが、大学のポータルサイトから教材をダウンロードして6月から学習を始め、3は一通り終了、4も3/4以上終わっている。4はかなり難易度が高いがスピード感を持って進められている。1はすでに科目合格済み、2は興味なし、5は、この科目を目当てにわざわざ学校に所属して学ぶ価値があるようには思えない。

したがって、再入学はしないこととした。

代わりに、来年以降の進学を考え始めている。今回取得した学位は使えそうだ。データサイエンス関係で、これまで通り通学不要なマスターコースを探す。もちろん選択肢は少ないだろうが、おそらくイギリスの大学の中から選ぶことになる。ロンドン大学通信も選択肢の一つだ。それから、もし入学に際して英語テストの受験（IELTSなど）が要求される場合、その大学は選択肢から除外すると思う。英語に限らず、入学目的で勉強する気にはなれない。7年前も、入学要件を満たしていたからロンドン大学に入学したのであって、入学のための勉強をしたわけではない。これらの条件を考慮すると、結局は再びロンドン大学通信で落ち着くことになるだろう。入学できれば、だが。

とりあえずこれから1年間は学校に所属しないことにした。以下のように時間を使いたい:

• 読みかけの物理学、ファイナンス関連書を読む
• Coursera にてPython関連の勉強
• 統計検定の1級または準1級受験（の準備）

1年あれば余裕なスケジュールだ。久しぶりにゆっくりしたい。統計検定は9月中に4の学習が終わってから準備に入る。準1級であればコンピューターベースで都合の良いタイミングで試験を受けられるようなので、多分準1級を受ける。どちらを受けるにせよ、これで最後だ。これ以上同種の資格試験をさらに受けるつもりはない。

ついでに、この数年、運動がろくにできなくなるほど勉強の進捗で精神的に追い込まれてきたから、お腹がいっぱいだ。ジョギング、ならびに10年物の愛車のブロンプトンを出動させて体を軽くしようか。

 

とりあえず 2022-2023 session 開始

最後の2科目の試験結果を待ってる状態だ。発表日はまだ公表されてない。合格していればBSc学位に到達する。だが勉強は終わらない。データサイエンス学科への再入学を検討中だ。学位はBScではなく、学部と異なる専攻で院への進学を希望する学士向けの短期学位で、Graduate diploma というのだそうだ。必修2、選択2のUndergraduate 向け計4科目で構成される。

再入学前であっても、教材は大学に所属している現時点で学生用ポータルサイトから入手できる。教材が手元にありさえすれば学校に所属しなくても効率よく一人で進めていけると思われる反面、これまで学習の理解度を高めるためには期末試験前の苦痛を伴う復習が必要だったことを思い出し、現時点では再入学を前向きに考えている。

すでに再入学を想定して勉強を始めている。

入学から現在までの進捗と予定を下記に示す。

【合格済み： 10と12は選択、他は必修】

1: Algebra
2: Calculus
3: Statistics 1（ハーフコース）
4: Statistics 2（ハーフコース）
5: Introduction to economics
6: Abstract mathematics
7: Microeconomics
8: Further linear algebra（ハーフコース）
9: Further calculus（ハーフコース）
10: Asset pricing and financial markets
11: Macroeconomics

12: Elements of econometrics

【結果待ち：すべて選択】

13: Machine learning

14: Economic history since 1900

【再入学する場合の今季履修予定科目：13は必修、15は選択】

13: Machine learning

15: Advanced statistics: distribution theory（ハーフコース）

【2年目以降の履修予定科目：18は必修、他は選択】

16: Advanced statistics: statistical inference（ハーフコース）

17: Programming for data science

18: Information systems management

13を2つ書いたが、誤記ではない。再入学検討学科では必修の扱いとなっているから、再度履修する必要があるのだ。Graduate diploma という学位には科目免除は無いそうだ。とはいえ、同じロンドン大学の別の学科で科目合格していれば大目に見てくれるかもしれないと思って去年の11月に当局に問い合わせてみたが、駄目との返信が来た。「最短1年で学位が取れるからね」とのコメント付きで。最長で5年。13は内容を覚えているうちに片付けるつもりだ。プログラミング課題は、もしお題が来年も同じだったら、3月に提出した内容と違うアプローチでやり直さなければならない。再度履修しなければならない前提で、再度復習する価値はある科目だと思っている。

履修したかったのは15〜17だ。15と16は7年前の入学当初から履修する予定でいたが、新設科目の10に目移りし、結局履修できなかった。17は新設科目で、R • PythonによるビジュアライゼーションとかSQLとか。Rは13でも勉強したが、この科目で改めて全体像を見ることになるのだろう。すでに15と17の教材を読み始めている。

そして18。名前通りマネジメントの内容。再入学したらそのうちやる気になるのでしょう。