【MBA留学】カリフォルニア大学アーバイン校におけるデジタル教育

今回もまたQAからの抜粋です。当校のデジタル教育について纏めておりますので、興味のある方も無い方も、ぜひ一度ご笑覧くださいグッ

 

 

Q9. AI、データサイエンスに興味があります。どういった学習機会があるのでしょうか？

 

 

A9. UCI全体で様々な学習機会が提供されています。以下に例を列挙します。

  • Donald Bren School of Information and Computer Sciences
    UCIではコンピュータサイエンス専門のスクールを有しています。Wikipediaによると、“only dedicated school of computer science in the University of California system”だそうです。いわゆるガチ勢というやつです。

  • Center for Machine Learning and Intelligent Systems
    上述のスクールで展開されているAI教育に特化したセンターで、授業や学術研究のほか、UCI Machine Learning Repositoryと呼ばれるデータセットのリポジトリを無料公開していたり、スクール外に向けてもセミナーやイベントを開催したりしています。手前味噌ですが、世界的な評価も高いそうです。

  • UCI Data Science Initiative
    情報系の学部やビジネススクールが共同で運営している組織で、提供されている各種セミナーや授業は、UCI学生であれば誰でも無料あるいは有料で受講できるようですが、MBAプログラムとの単位互換は認められていないとのことです。

  • Division of Continuing Education
    UCIの提供するオープンエディケーションプログラムで、AI関連の授業も提供されているようです。授業ごとにFee、Scheduleが設定されており（例：”Big Data Analytics”, June28-Aug22, Online, $820）、個別に申し込む形になっています。MBAプログラムとは独立しており、上記と同様、単位互換は認められないとのことです。

  • Paul Merage School of Business
    当校におけるデジタル関連教育は大きく2つの流れに分類できます。概ね以下の通りです。

1つ目は、AI・データサイエンティスト人材育成を意識したAI、ML系のスキルを学ぶ選択科目群。内容的には、PythonやR、Tableau、Azure MLといった言語、ツール、サービスの基本操作や、基礎的な分析演習を行うものが中心になりますが、発展的な内容を学ぶことも可能です。

 

2つ目は、上記スペシャリストたちと対になるマネージャや経営者を育成しようというもの。デジタル時代におけるマーケティング、ビジネス創出、トレンド理解、そういったものを学ぶ流れです。Core科目を含め、基本的にはどの教授も「デジタル社会」という文脈を、明示的であれ暗示的であれ、意識して授業設計を行なっているふしがあります。

 

いずれにしても、大抵の授業は目標ラインを「概要理解」に留めているような印象です。より深く学びたい学生向けには、学内の他専攻や他スクールの授業を取ることも認められています。クラスメイトの中にも、他専攻の授業を履修して、統計を深く学んでいる人もいました。

 

またUC系列の他MBAスクールの授業を受けることも、Deanの承認のもと認められています。アーバインの立地的に、UCLAやUCSDを含む幾つものキャンパスに足が延ばせるので、興味があれば活用しない手はないでしょう。

 

Students have the opportunity to choose from an array of available courses offered through the Merage School, UC Irvine department schools or at other UC campuses as part of the Intercampus Exchange program. （公式ページより）

 

その他、Merage内にはMaster of Science in Business Analyticsというビジネスアナリティクス専門の修士プログラムもあり、マーケット分析、オペレーション分析、DB操作、ビッグデータといった、データ分析全般を学ぶカリキュラムになっています。上述の通り、Full-time MBA生も受講可能です。

 

何れのプログラムにしても、１．講義で理論/基礎を学ぶ、２．ハンズオンでケースや演習問題を解くという構成が大半で、そこで学んだ内容を３．プロジェクト系科目で応用する、という流れが王道になっています。ビジネススクール提供の授業は、実際に周辺企業、スタートアップ等と組んで学習できる点が最大の強みかと思います。

 

氷山の一角ですが、実際の授業例としては以下の具合になっています（2021年時点）。

・Statistics for Management
・Business Intelligence of Analytical Decisions
・Predictive Analytics
・Data and Programming for Analytics
・Big Advanced Data Analytics for Natural Language Processing
・Data Management Systems
・Analytical Decision Making Models
・……

 

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