【大学院留学ブログ＠グラスゴー大学】グラスゴー大学のデータサイエンスコースについて

こんなお悩みを解決します。

今回は、グラスゴー大学のデータサイエンスコースについてお話ししていきます。

それでは、早速ご紹介していきます！

グラスゴー大学のデータサイエンスコースについて

まず初めに、グラスゴー大学のデータサイエンスコースでは、どういったことを勉強するのか紹介します。

データサイエンスとは（前回の記事と同じです）

データサイエンスは、データを軸にプログラミング、統計学などの視点から有益な知見やビジネス上の利益を生み出す学問です。

機械学習（Machine Learning）や深層学習（Deep Learning）などの技術とも関連しており、学術的な研究や産業界での応用に注目が集まっています。

【大学院留学ブログ＠グラスゴー大学】大学院留学ブログを始めました

今回は、大学院留学ブログ＠グラスゴー大学の目的についてお話ししていきます。

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また、私が参考にしている方々の「データサイエンスとは？」に関する記事をご参考までに共有します。

いろんな方々の記事をご確認いただき、ご自身の理解を深めていただければと思います。

かめさん

[blogcard url="https://datawokagaku.com/datascience_best_job/"]

ワカメさん

[blogcard url="https://wakame-msds.com/what-is-data-science/"]

グラスゴー大学のデータサイエンスコースの位置付け

続いて、グラスゴー大学のデータサイエンスコースの位置付けについて簡単に触れたいと思います。

まず、上記コースのサイトを確認すると、"The School of Computing Science"と記載がありますので、このコースはコンピュータサイエンス学部に属していることがわかります。（画像は2021年当時のもの）

従って、グラスゴー大学のデータサイエンスコースは、下図のようにコンピュータサイエンスの分野を中心にしてデータサイエンスについて勉強していくイメージとなります。

例えば、海外の大学院でデータサイエンスを勉強したい人の場合：

同じコース名(Data Science MSc)でも、他の大学(UCL : University College London)のサイトを確認すると、異なるDepartment (Statistical Science) だと分かります。

※ UCLにはDepartmentがComputer Scienceのデータサイエンスを勉強できるコース(Data Science and Machine Learning MSc)もございます。

1年間のスケジュールは？

大学院から提供された情報を基に、1年間のスケジュールをスライドにまとめました。

私が現在進行中のコースは、コロナウィルスの影響を受け、2021年1月に開始されました。その結果、2022年1月に卒業予定となっています。

スライドの内容を詳しく説明すると、学年は大きく3つの学期（Spring semester, Summer semester, Autumn semester）に分けられています。

各学期は約3ヶ月間で、Spring semesterとSummer semesterの後には、2〜3週間の休暇と試験期間が設けられています。

卒業後の就労ビザ取得を視野に入れて、私はSpring semesterは日本で受講し、Summer semester以降は現地で受講する予定です。

就労ビザについては、大学院からのアナウンスや以下の記事が参考になりました。

[blogcard url="https://homeofficemedia.blog.gov.uk/2019/10/14/fact-sheet-graduate-immigration-route/"]

https://twitter.com/_kurokawa5/status/1370237840903172103

どういったことを学ぶの？

こちらでは1学期に学ぶモジュールを簡単に紹介します。

私が1学期(Spring semester)で学ぶモジュールは以下のとおりです。

1. PROGRAMMING AND SYSTEMS DEVELOPMENT (H)

このモジュールでは、コンピューティングサイエンスのMScプログラムに必要なソフトウェアとツールを紹介します。具体的には、JavaやPythonなどのプログラミング言語、Virtual BoxやUbuntuなどの関連ツール、そしてLinux OSなどについて、短期間で集中的にハンズオン形式で学びます。

2. RESEARCH AND PROFESSIONAL SKILLS (M)

このモジュールでは、科学的方法の基本原理と、研究の計画、設計、実施、評価、発表のコアスキルを学びます。さらに、情報技術の普及に伴う社会的、倫理的、法律的、専門的な問題についても取り扱います。

3. INTRODUCTION TO DATA SCIENCE AND SYSTEMS (M)

このモジュールでは、データ変換、データベースシステム、実用的なデータパイプラインを含むデータサイエンスの理論とシステムの基本的な要素を学びます。

4. MACHINE LEARNING & ARTIFICIAL INTELLIGENCE FOR DATA SCIENTISTS (M)

このモジュールでは、様々な研究分野のデータを用いた実践的なケーススタディーを中心に、機械学習の基礎を中心とした人工知能分野の基本的な要素を学びます。

1週間のスケジュールは？

続きまして、1週間のスケジュールですが以下のとおりです。

それでは、今回はグラスゴー大学のデータサイエンスコースについて、その位置付けと年間/週間スケジュールについて詳しく解説してきました。

この情報が皆様の参考になれば幸いです。

データサイエンスは現代社会においてますます重要なスキルとなっており、グラスゴー大学のコースはその習得に非常に有用なプログラムとなっています。

次回も引き続き、有益な情報を提供できるよう努めますので、どうぞお楽しみに。