データサイエンスを修士課程レベルで学ぶためには、データサイエンスの基礎科目を学ぶ必要があります。オンラインで海外大学院に出願することが前提と考えると極力リーズナブルに単位を取りたいわけです。どうやら、海外大学院の場合は、Courseraなどの修了証ではなく、大学の公式の単位認定証を取得することが必要です。

本記事では、そもそもデータサイエンスの修士課程レベルで学ぶために、事前に学ぶべき基礎科目と、学べるコースについて紹介します。

データサイエンス基礎科目とは?


データサイエンスの基礎科目としては、以下を事前に履修することが求められるケースが多いです。

  1. データ構造とアルゴリズム
  2. オブジェクト指向言語の設計
  3. 線型代数学
  4. 離散数学
  5. 統計学/確率論

1、2に関しては、情報系学部の方なら当たり前のように学んでいる科目のはずです。特に1に関しては、エンジニア経験者でもきちんと理解している人は少ないのではないでしょうか。

また、3、4、5に関しては、文系でも経済学部や経営学部で学ぶことが可能です。しかし、離散数学を学んでいる人はほぼいないでしょう。

データサイエンス基礎科目が学べるコース


日本で上記のような基礎科目が学べるコースは限りなくあるのですが、あくまで昼間は働いている会社員を想定すると、通信制かCourseraやEdxなどのMOOCベースになります。

補足ですが、法学部や経済学部、経営学部の文系科目とは異なり、情報関連の理系学部の学部レベルの通信教育課程は日本ではかなり少ないのが現状です。

帝京大学理工学部情報科学科通信教育課程

個人的に一番気になっているのが本コースです。理工学部の中でも情報科学にフォーカスしたコースとなっているため、情報科学コースの基礎コースは1~2学年の必修科目となっています。

帝京大学理工学部情報科学科通信教育課程リンク

通信教育課程のため、1科目(2単位)も5000円~1万円の価格で履修可能となります。また、すでに別領域の学士を保有していて、本コースの基礎科目を履修済みの学生の場合は、2年次、もしくは3年次編入が可能となります。そのため、3年次編入できた場合には、100万円以内で工学学士の学位を取得することができます。

また、通信制課程のため、基本的にはテキスト、メディアベースでの学習となります。演習系科目の場合には、集中的に学校に赴く必要がありますが、通学制と比較すると便利だと思います。

私は海外大学院の修士課程に出願する前に、本コースの科目等履修生、もしくは学士課程に入学することを検討しています。

最後に

本記事では、データサイエンスの基礎科目が学べる学部コースを紹介しました。日本の場合は、通信制のフレクシブルなコースはあまり日本にはないので、もし日本の大学の方々が見られていたら、ただちに開設してほしいです。

今後は、本コースへの出願など引き続き綴ってまいります。引き続きよろしくお願いいたします。