ロンドン大学通信課程学生のブログ

学士通信課程(数学と経済学のハイブリッド学科)の学習進捗など;2022年8月学位到達

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。

 

これまでのまとめ

2015年1月にCambridge CAEに合格した。合格証を使って経済学や統計学の勉強をしたいと考え、海外大学の通信を探し始めた。記憶が乏しいが、わりと早い段階でロンドン大学インターナショナルプログラムにたどり着いた覚えがある。最近思い出したが、当時日本在住で英語の面倒を見てくれていたイギリス人の友人が、目を輝かして、帰国したらどこぞの大学のマスターだかドクターだかに進学すると言っていた。よくわからなかったから、「インペリアル何とかか?」と聞いたら呆れて首を振っていた。あれ、ロンドン大学って言ってたような気がする。だからインペリアルロンドンみたいな単語を連想したんだろうな。それで俺はロンドン大学を意識し始めたのか...なにせ7年以上前のことなので覚えてない。

ロンドン大学とかスクールオブエコノミクスとか、詳細をよく知らないまま、わりと行き当たりばったりでロンドン大学に決め、2015年7月に入学確定。当時は、1年目をなんとか乗り越えて勉強に慣れさえすれば、2年目以降はスムーズに進み、長くても4年で片付くと本気で考えていた。実際は想像以上に2年目以降の科目が難しく、結局は7年かかった。甘かった。甘ちゃんだった7年前の俺。

学位到達までの合格科目を下記に示す。(合格順;()は合格年;10、12および13は選択、他は必修)

1: Algebra(2016)
2: Calculus(2016)
3: Statistics 1(ハーフコース)(2016)
4: Statistics 2(ハーフコース)(2016)
5: Introduction to economics(2017)
6: Abstract mathematics(2017)
7: Microeconomics(2018)
8: Further linear algebra(ハーフコース)(2019)
9: Further calculus(ハーフコース)(2019)
10: Asset pricing and financial markets(2019)
11: Macroeconomics(2020)

12: Elements of econometrics(2021)

13: Machine learning(2022)

 

以下、種別ごとにまとめる。

 

【経済学・ファイナンス

5: Introduction to economics(2017)

7: Microeconomics(2018)

10: Asset pricing and financial markets(2019)
11: Macroeconomics(2020)

入門科目5の試験結果は良かったが、当時すでに疲弊していたことを思い出す。次年度以降の7や11の難易度と比較すると、自分の経済学への興味は表面的なものに過ぎなかった。ろくに事前準備もせずに入学しておいて、よくもまあ11までやり遂げたなと、我ながら感心する。5だけで十分知的好奇心は満たされていたんだろうに。10は新設科目で、入学当初から予定していた統計学の上級科目と引き換えに履修した。教材の内容に比べて期末試験は難しかったが、履修して良かったと思う。

5から11までの間に3年間の開きがあったのはかなり問題がある。5の内容を忘れた状態で11の学習を進めることになってしまったからだ。先に経済学系の勉強をまとめて片づけてしまえばよかったのだろう。そうすれば試験結果はもう少し良かったかも知れない。当時は数学系の科目を早く学びたいという衝動に駆られていたから、そのような判断は出来なかった。ともあれ、おかげさまで普段の経済ニュースに対する捉え方が変わった。今後は、世界の経済動向を通して経済学を生涯に渡って復習していくことになるだろう。

 

【数学】

1: Algebra(2016)
2: Calculus(2016)

6: Abstract mathematics(2017)

8: Further linear algebra(ハーフコース)(2019)
9: Further calculus(ハーフコース)(2019)

本学科Mathematics and economics の特徴は、1、2と同様、6、8、9も必修になっているところにある。線形代数の1と8は特にしんどかった。勉強すればするほど理解が遠のくような地獄の深みがあった。ベクトルと行列に伴う概念にだいぶ慣れたように思うが、その深遠な世界に対する理解には未だに確たる自信がない。今後、さらに使い慣れる必要がある。6は、今回いい機会なので日本語訳がわからなかった学習内容の訳を調べてみた。上限・下限、群、同型、傍系など。学んだことはあんまし覚えてない。ただ、染み付いたコンセプトがどこかで無意識に役立っているんだろうとは思う。9は、まさか解析で赤点を取るとは夢にも思わなかった...。
ロンドン大学で学んだ理由の一つである数学の学び直しという意味では学習内容に満足している。難しいコンセプトが背景にあっても計算のスピードを確保できるようになった。他方、難問だらけの学習を通して、数学に対する認識が甘かったことに気付かされた。「数学を使うことには興味があるが数学そのものには興味がない」とは、俺自信が昔ほざいたセリフだ。こんなことを言って許されるのは、アインシュタインぐらいなもんだろ。今後、本気で数学に向き合う時が来るかもしれない。

 

【数学科学】

3: Statistics 1(ハーフコース)(2016)
4: Statistics 2(ハーフコース)(2016)

12: Elements of econometrics(2021)

13: Machine learning(2022)

2016年から2021年までの5年間の開きは大きな問題ではなかった。仕事で統計学を活用していたからだ。3は難しいことは抜きにしてとりあえず信頼区間や仮説検定などを使ってみようという、まさに初心者向けの科目だった。他方で4は同じ内容にかなり解析的に入り込む。今から思うと、4はもっと大きな体系の中で、さらに高度な数学を駆使しながら説明した方がわかりやすいと思われる。12を学習していた頃は7年間で一番精神的に追い込まれていたのではなかろうか。11のマクロ経済が終わった後で、かつ13の学習を前年から引き続き進めていた頃だ。11と13を同時に学習していた2019年からの疲労が極限に達していたに違いない。当時はすでに休息日を取り入れる等の息抜きができなくなるほど進捗が遅れることに対する恐怖が常態化していた。学習内容の難易度に怯えていたのだ。(結局、2022年5月まで気が休まることは無かった。)さらに、当時は職場で各種システムの導入を進めるために奔走しており、学習を進めていく上で必要な創造性の大半を仕事に持っていかれていた。12は他の科目よりも特に良い成績を切望した科目だったが、50点台に終わった。13も同じように大事な科目、かつ同様の成績で、こちらは点数に納得できていない。機械学習、データサイエンス。完全に火がついた。今、12の復習をしている。勉強は続く。

 

入学した2015年には転職もした。頭から腐り切って永久に進展がないハキダメ雑用会社を辞め、パワハラが骨の髄まで染みついた客先の○○電機及びその系列とも縁が切れた(「その点」において派遣契約で常駐している他の会社の社員に至るまでエリート中のエリートだった品質管理部さんは、近年大変なことになっておられるようで)。今の職場に転職し学習内容を職務に活かすに至り、人生はマイナスの地点からゼロを超えてプラスに転じた。カルト集団のごとき閉鎖的環境で自分を安売りするような真似はもう二度としない。

良いまとめとなった。今後に活かす。

2021/22 session 期末試験の結果

昨季の期末試験の結果が出た。

◆評価基準

  • 70 - : First Class
  • 60 - 69: Upper Second Class
  • 50 - 59: Lower Second Class
  • 40 - 49: Third Class
  • 0 - 39: Fail

◆結果

  1. Machine learning : 54 (Lower Second Class)
  2. Economic history since 1900: 38 (Fail)

◆解説

学位には到達した。繰り返す。学位には「到達」した。

試験結果発表日当日、夜中12時になっても通知メールは届かず、どうせいつもどおり寝てる間に届くだろうと思って寝た。季節のせいもあって5時台に目が覚めた。二度寝しようとしたが、どうにも気になったのでメールを確認する。未読1件あり。大学関連っぽい。よく見たら教材のセールスメールだった(迷惑メールというほどのものでもないかもしれないが、学生のメールアドレスをポータルサイトなどから入手して商売に利用していると思われる) 。試験結果発表日に早速来季の履修を狙ったセールス。まぎらわしい。再度二度寝を試みた。どうにも寝つかれず、再度メールを確認。着信あり。今度こそ結果通知だ...「Fail」とあるのを見て眠気が吹き飛んだ。やってもた、再履修か...さすがにもうこれ以上は...。起きたばかりなのに目の前が真っ暗になろうかというその刹那!!...試験結果の直下の文言が目に止まった:  “You have been awarded the following qualification(s) \ Title \ Bachelor of Science in Mathematics and Economics”

あ??

混乱の後、この文言かFailか、どちらかが誤記かとも考えたが、思い当たる節があって、大学発行のprogramme regulations という規定書に再度目を通した。規定書にはこうある: “To be considered for an honours qualification, you must attempt twelve full courses ( or equivalent), and pass a minimum of eleven full courses ( or equivalent).”
入学年度によりこの条件や赤点に対する処遇は若干異なるようだ。その他諸々の条件を省略して大まかに言うと、(必修でない)のこり1科目は期末試験を受験さえすれば赤点でも学位には到達するんだとさ。そして今回の場合は、赤点を加味しても総合成績に影響しなかった。結局、良くない方のSecond Classのまま。時計を見ると6時をとうに過ぎていた。寝不足なのに、朝から良い天気だった。

学位到達は良かった。でも今回の試験結果は良くない。
まず2の方。赤点を予想して赤点だったり、赤点を覚悟して実際は合格だったことはあるが、合格を予想して赤点だったことは今まで無かった。試験ではうまく要約して論述できたはずだ。語数が少なすぎたか? 確かに、リミットの3000語に対してその半分も使わなかったからな...。要点さえ明確ならどれだけ短くても構わんというのは、俺の性質を示している。不合格のまま終わるのは残念だが、仮に再履修できるとしても、やる気は全くない。勉強にはなったから、履修して良かったと思っている。

1の方はCoursework が50点、期末試験が55点だそうだ。もしかしたら70点台もあり得ると思ってたのに。

どちらの科目もUndergraduate最高難易度(Level6)だ。いつにも増して甘くはなかった。

試験結果のおかげで拍子抜け感満載だが、とりあえず学位到達!!

 

 

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。

 

2021-2022 session 終了

7年目は下記の最後の2科目の期末試験を受験した。


【2021-2022 session: 全て選択科目】

  1. Machine learning 
  2. Economic history since 1900

どちらも合格点には到達してると思われる。従って、学位に到達すると思われる。試験結果の発表は、いつも通りであれば8月。

今回の2科目の結果に関わらず、総合成績はすでにLower Second Classで確定している(はず)。だが、この7年の学習の集大成として、せめて最後の2科目で一矢報いたかった。

学習内容は集大成にふさわしい2科目だったが、両科目とも最後まで自信が無いままだった。これ以上学位取得を先延ばしにしたくなかったこともあり、特に4月以降、精神的プレッシャーは例年より重かった。

1は3年間勉強した。期末試験の予想点数は50〜75点の間。部分点頼りのため、70点を越えているという確信はない。確率密度関数同士の掛け算が中途半端に終わったのが悔やまれる。ただ、過去問で対策しても自信が無かったわりには怯まずに対応できた。この科目の最終成績は、期末試験と3月中に提出したプログラミング課題の総合評価で決まる。配点比率は、試験7 課題3。

2は1年間勉強した。数式を使わない文章だけの論述試験はこの科目だけだったので点数は予想しづらい。ただ、要点を掴んで回答できたとは思う。だから赤点は想像できない。この科目については、試験を想定した論述の練習は全くしなかった。過去問は、問題と解答のポイント説明に目を通しただけで、あとは1900年以降の流れを経済理論および例としての歴史的事実を取り込んで年代別・イベント別にまとめた資料を作成し、試験前まで繰り返し読んだ。資料はWord で作成してPDFに変換し、iPad上で読んでいたが、資料上にメモ書きを入れて補足したくなったので4月にApple Pencil を買った。おかげで勉強が捗った。ただ、他の科目とは試験準備の仕方が全く異なっていたのでとても不安だった。

試験が終わり、寝つきが良くなり、開放感あり、全て終わったことへの寂しさも少しあり、そして、勉強はまだ終わっていないという気持ちが強い。良い成績を取れなかった分は仕事への応用で挽回するとしても、履修したくて出来なかった科目は心残りだ。新設のファイナンス科目を履修した代わりに統計学の上級科目が履修できなかった。新設のプログラミング科目も履修したかった。1つの学位のカリキュラムだけでは足りないのだ。動くのは試験結果を待ってからだが、再入学を考えている。

学校はこの先学校に頼らなくても生きていけるために所属しているのだから学校に頼らないのが理想だが、仕事をしながら勉強を進めるには多少でも自分を追い込む必要がある。学校に金を払い込んでおけば、仕事で疲労している時でも期末試験を目指して勉強を進める気になる。実際そうだったからね、この7年間。

 

 

勉強の進捗20220327

今期は下記の最後の2科目を履修している。


【2021-2022 session: 全て選択科目】

  1. Machine learning 
  2. Economic history since 1900


1は3年前から勉強を続けている。4/1提出期限のRの課題は先週始めにポータルサイトにアップロードして提出した。今月初旬には出来上がっていた。その後期限ギリギリまでブラッシュアップしていく予定でいたが、結局レポート上の表現以外は何も変えずに提出した。一度終わったら最後、意識を課題に止めておくことはできなかった。すでにサンプル試験問題も終えており、これから過去問に進む。期末試験までには準備が仕上がるだろう。

2は今季から進めており、一通り終わっている。すぐに期末試験の過去問に取り掛かるつもりでいたが、思い留まり、今はまだ復習している。というか復習すべきだろ。今月一杯復習して4月から過去問に取り掛かる。期末試験では六つの設問から三つ選択して論述する。一つ当たりMAX1000語だそうだ。まずは経済学のコンセプトを設置し、その周りに歴史的事実を飾り付けて論述を完成させる。論述は源泉から湧き出る泉のように頭から溢れ出てこなければならない。そのための復習だ。

職場では市場予測を始めている。土台は完成した。経済指標と我が社製品の出荷履歴の時系列データを利用したMCMC法によるベイズ予測だ。ロンドン大学でこれまでに学んだ経済学、統計学計量経済学および機械学習の基礎知識を投入し、シミュレーションは特定の「分布」に収束した。まだまだ改善の余地はあるものの、これは一種の卒業研究だ。

学位を目の前にして、すでにとても充実している。

試験は5月。

 

勉強の進捗20220130

今期は下記の最後の2科目を履修している。


【2021-2022 session: 全て選択科目】

  1. Machine learning 
  2. Economic history since 1900


1は2年前から勉強を続けている。すでに一通り終えており、4/1提出期限のRの課題に取り組んでいる。なんだかパッとしないデータを与えられて、とりあえずスクリプトを当てはめ、基底を変換して描画した結果を見る。ものすごい量のデータポイントが群をなして、グラフ上に真っ暗な塊になって現れた。複数の手法を試したがどうにもビジュアル的にガチャついている。そんなグラフ達をぼんやり眺めながら途方にくれて何日かボーっとしていたが、そのうちに取っ掛かりを見つけ、最初に作成したグラフが暗示するデータの傾向に解釈を与えることができた。自信は無いが。

課題は2/M頃までに一通り終わらせて、その後は提出期限ギリギリまでブラッシュアップしていこう。ブラッシュアップと同時に期末試験の準備も始める。

2は今季から進めており、2/M頃には一通り終わる。最終章はリーマンショック。指定参考書の一つであるFreefall: free markets and the sinking of the global economy は読みやすく面白い。適所適量の融資という本分を忘れ、手数料目当てにマイホームを夢見る国民を食い物にした挙げ句、世界金融危機を引き起こした金融屋さん達に対する厳しい批判が読書欲をそそる。一通り読み終えた後は、過去問を通して期末試験対策用の約100年に及ぶ歴史のまとめ資料をできる限り自分なりの表現で作ってみるつもりだ。期末試験はエッセイ形式にこだわらず、自分の様式で答案を彩ってみせる。

期末試験は今年も予想どおり在宅仕様。