ロンドン大学通信課程学生のブログ

2022/8 BSc in Mathematics and Economics 修了。2023/10〜 データサイエンス修士課程

勉強する科目の順番

検討段階で勉強の順番を下記とした。

【1年目: すべて必修】
1: 線形代数
2: 解析学
3: 経済学入門
4: 統計学 I(ハーフコース)
5: 統計学 II (ハーフコース)

この順番で問題ない。
2においてgrad fの説明では、平面を行列でベクトル表示する。1は、解析の知識を前提としていない。
そうなると、2の前に1をやっておいた方がよい。また、2は経済学の土台であるから、3の前がいい。
統計学は、入門レベルの経済学で使うことはないから3とは無縁だ。
4はどの科目からも独立しているから5の前ならどの順番でもいい。
5は4の内容を深化させたものだ。連続データの確率分布を持ち出してくるから、一応2の後がいい。

上記の順番で進めるつもりでいたが、1の終了後、2~5は予定を変更している。
現時点で、2は2/3、3は1/3、4は終了、5は1/3を終えた。全体の進捗は良い。
2が終わる前に3を進めている。3で初めて習って、2で詳細を見たというケースがあったが(斉次函数)、特に不都合というレベルではなかった。


今年は3が重い。重いが、理解できると面白い。需給曲線グラフに消費側と生産側の最大効率の観点から別の曲線を書き入れて見てみると、こんな意味があったのかと驚かされる。理解できた時の面白さは統計学以上である。
ただ、夏から始めてまだ1/3である...難しい。