研究室物語②

こんにちは！シンガポールは今日も暑くて暑くてしょうがない日々が続いています。

そんな中、日本では卒業シーズンと時の流れを感じました。

さて私は研究室でのインターンも１ヶ月半が過ぎてしまいました。本当に様々なことを教えてくれるそんな環境です。

そもそも海外で働いた経験もないので知らないことが多くてなかなかに面白くて辛くて最高です！

①人について

今日は私の尊敬しているプロジェクトリーダーが出産のためにプロジェクトから一旦離れる日でした。プロジェクトリーダーを見ているとどれだけ女性が働きながら生きていくことが大変なのかを日々感じます。どんなに働きやすい環境になったとは言え、長いライフステージの中では避けて通れない道と自分がやりたい道と掛け合わせて生きていかなくてはいけません。それでも人には限界はないんだと本当に思いました。なかなか女性で博士まで取って、さらに研究を続けていきながら、家庭を持って、頑張り続けることは簡単なことだとは思いません。それはそのような人がたくさんいるわけではないことが証明しています。それが正解なわけでも偉いわけでもないけれど、いろいろな人生を自分の目で見ることは大切だなと思いました。それが尊敬できる道だとしても反面教師になるとしても自分にとっての一回きりの人生においてプラスになることは間違いありません。

これからもいろんな人との出会いを大切にしていこうと改めて感じさせてくれ、何よりも尊敬できる人を増やすことができたことが本当に大きな収穫でした:)

②プロジェクトについて

今までやっていた高齢者の運動促進のための実験とそのデータの解析に加えて、最近は他の人体系のアプリケーション作成に関連して人が測ることのできない長さを測ることのできる部分から予測する案件とそのデータからさらに分析をするようなことをしています。あまりデータ分析のインターンやゼミでの活動の中ではスモールデータを扱っていなかったのでそれなりにうまくいかないこともあり、もっと数学の勉強をしなくてはと日々思い知らされます。いろいろなデータを扱う経験はとてもいい経験になるのでいろいろなところでそういう機会を掴んでいくことはとても大切だなと感じます。

この研究室では誰も教えてはくれません。自分からこういうことが知りたいというのがはっきりとしていて、その専門家がいれば、その人に聞けばもちろん教えてはくれます。しかし、受け身では何も得ることも何も成果を出すこともできません。本当に実力主義だなと感じます。いかに自分がこういうことなら私に任せてくださいっていうオーラを出して、伝えて、初めて仕事をもらえて、それで成果を出せれば次に繋がる。ある意味下っ端のはずの私が雑用を一切することもなく、好きなことをできているのはとても嬉しいです。いかに自分の武器を一個でも持つか、それが海外で生きていくのには大切なんだと思い知らされました。

交換留学の中で研究室に入ってみようとする人はまだそんなに多くはないのではないかと思います。しかし、これはまた新たなコミュニティにも入ることができ、海外で働くことのいい入門になり、人脈もできていいことしかありません。留学は勉強や遊ぶことも大事ですが研究室に入るという道も加えてもらえたらなと強く思います！

P.S

今週の一冊はお休みして今日はデータ構造とアルゴリズムの初心者のための勉強にオススメのサイトを紹介したいと思います。

visualgo.net

これはシンガポール大学の教授が作成したサイトで授業でも課題でも小テストでも使われています。実際にプログラムが走る様子を可視化してくれているのでとてもわかりやすいです。

研究室物語①

こんにちは！

今日はひな祭り、時の流れは早いものです。

先月から始めた研究室でのresearch internship. 久々のアウトプットで毎日楽しく過ごしています。

⇨大学の敷地とは思えないほど大きな研究室が入っているビル

研究室の内容としてはユビキタスコンピューティングを主に扱っているので医療を主として災害や食などの様々なテーマに最新技術の応用をしています。その中でも私の印象に残っているのは災害時の対応をVRを通して学べるアプリケーション。災害時のいろいろなシチュエーションを想定されていて、VRを通して現実さながらに体験することができます。人間生活の中に最新技術を組み込んでいく、誰も気づいていないところにも組み込んでいく。そこが面白い研究室だなと感じています。

研究者は博士の学生、社会人合わせて２０人ぐらい。もちろんのこと現地の大学生は忙しくて研究室にはいないので私は最年少になり、少し嬉しいです笑

オフィスの中にはソフトウェアエンジニアからハードウェア、デザイナーと幅広くいます。だからこそいろいろなプロジェクトが実際に企画されてから実現まで一つの研究室で行われています。

私はこの研究室で２つのプロジェクトにいれてもらいました。その活動の中で感じたことをシェアして行きたいと思います。

①ユビキタスコンピューティング×データサイエンス

今までのインターンやゼミではマーケティング系のデータを扱うなど比較的サンプルサイズが大きいデータを扱っていました。今回初めて自分たちでデータをそもそも集めるためのプラットフォームの作成から行って、実際にデータを集めてきたデータの分析に関わっています。データを集めるところからやらなくてはいけないのがこの分野の現状なんだなと感じました。いわゆるビッグデータであればデータを集める手間は省かれるのでだからこそあまりデータサイエンスがこの分野であまり発展してないのだと思いました。（もちろんだからこそ欠損データも多く前処理もあるが）。

さらにデータを集めるのが一手間かかるからこそ、同じようなデータを分析した前例が少ないです。そのために分析法を考えるのも一苦労でした。しかし、だからこそチャンスがあるなとも感じました。前例が少ないからこそこの分野をやっていくことは未来があって面白いと感じています！

②研究室の雰囲気

初めて海外の環境の中に身を置き仕事っぽいことをしています。今まで日本でしかインターンもしたことがなかったのでいろいろな違いを発見できることは日々楽しいです。言語の壁はあっても統計は世界共通なので専門分野でなら特に話ができることはとても楽しい。ましてや学部生が博士の人と対等に意見を聞いてもらえることはとてもやりがいがある。働き方はITベンチャーかっていうぐらいフレキシブル。この研究室は社会人が多いので、会社のように国からお金をもらって働いているにも関わらずとても自由な働き方をしている。１１時に出社する人もいれば１８時に帰宅する人もいる。お昼休憩は1時間半以上はある。日本で暮らしていたら信じられないような働き方をしているがとてもみんなのびのびと仕事をしていて、同じ空間にいる身としてはとても働きやすい。このような環境には向き不向きはあるとは思うが少なくともこういう働き方もあることを知ることは大切だろう。

働き始めてたったの１ヶ月弱でもたくさんのことを感じさせ、勉強させてくれました。まだまだここから頑張っていきます

P.S

今週の一冊は「統計学図鑑」栗原伸一 (著), 丸山敦史 (著), ジーグレイプ (その他)

詳しく一つ一つの手法について数式を使って説明されているわけではないが、様々な手法同士の関係を整理したいときや数式が苦手な方にはとてもおすすめ！説明がかなりわかりやすいのでとても良かった。大学で習わないような手法も載っていて実践的。

シンガポール国立大学留学物語④

あけましておめでとうございます！（旧正月に合わせて）今年は二回もhappy new yearがありなんだか不思議な気がしました。ついに留学が始まってから約200日が経ちました。そんな中今期の履修授業が決まったのでその紹介をしたいと思います。

今期は前学期のデータサイエンス祭りとは一歩違って、そもそもどうやって今まで書いていたプログラムは動いていたのかそもそもパソコンはどういう仕組みで動いているのかどうしたら効率的にプログラムがかけるかについてを学びたいと思いました。それゆえ今期はシンガポール大学の下級生とともにコンピューターサイエンスの基礎を学んでいます。

<履修授業内容>
※これはsemester2の授業で同じ名前でもsemester1とは先生や内容が違うこともあるので注意

・CS1010 PROGRAMMING METHODOLOGY
ASSOC PROF Tung Kum Hoe Anthony
この授業はC言語を使ったプログラミング入門。私の場合もともとpythonはやっていたので大体のことは分かるので主にC言語習得のため。とはいえ今まで独学でやっていたのでそもそも０からプログラミングを学問として学んだことがなかったのでしっかりやることも無駄ではないかなと思っています。履修授業の中ではこれがいちばん基礎。この授業（CSの授業では多いが）のいい仕組みは毎週の課題がNUS独自の競技プログラミングのプラットフォーム上で行われること。以前私がやっていたAtCoderとまさに仕組みは同じ、コードをsubmitすると自動で判定が返ってくる。このような画期的な仕組みがNUSでは数多く取り入れられている。学生の時に毎週のように課題として競技プログライングをやっていればそりゃあできるようになるとも思った。

・CS2040 DATA STRUCTURES AND ALGORITHMS
ASSOC PROF Tan Sun Teck

この授業はデータ構造とアルゴリズムについてJAVAで行う授業。リスト系の処理に始まり基礎から応用まで幅広く浅く授業をしてくれる。今まで本で読んだだけなのでこの授業での課題はとても身になっている。毎週のように競技プログラミングの課題もあり、授業中のコーディングテストもありかなり重みのある授業。ただそれだけ学ぶことがありかなりオススメ。ただJAVAへの入門がほぼないので自習する必要あり。

--------------------------------------------------------------------------------------------------

参考:　私のJAVA入門の方法⇨

①Progateで一通りJAVAの問題を解く

知識の量はあまり増えないが最初に少しコーディングをすることでそのあとの理解の手助けになった

②新わかりやすいJava オブジェクト指向徹底解説

この本は特に今までに他の言語でプログラミングをしたことがある人でオブジェクト指向をやったことがない人にはとてもオススメ。普通入門書で習うif文などの基礎文法を飛ばして解説をしてくれているのでとても効率的に学べた。

---------------------------------------------------------------------------------------------------

参考:　私のデータ構造とアルゴリズム入門（Python版) ⇨

①なっとく! アルゴリズム

こんなにわかりやすく説明してくれている本は他にないのではないかというぐらいわかりやすかった。量があまりないので２,３日で読めるので入門の入門書として最適。

② Pythonで体験してわかるアルゴリズムとデータ構造

１冊目だけでは実際にどのようにコーディングしていけばいいのかわからないので自分がよく使う言語で演習する必要がある。この本はコーディング少しと絵を自分で書くような演習が多いので、この本一冊でプログラミングできるようにはならないが入門書としてよかった。

---------------------------------------------------------------------------------------------------

・CS2100 COMPUTER ORGANISATION
MR Tan Tuck Choy

この授業はここにまとまっているのでぜひみて欲しい。いわゆるコンピューターのハードウェアの部分の解説。2進数に始まりアセンブリ言語に触れ、プロセッサー、パイプ処理、キャシェなどについての授業。全く今まで触れたことのない分野だがパソコンの仕組みを絵としても頭に入るのでとても有用そうである。

・CS1231 DISCRETE STRUCTURES （離散数学）
DR Li Wei

この授業は離散数学なのでここまで紹介したいわゆるプログラミング系とは少し分類が違います。この授業はどちらかというとパソコンに向かって行うものではありませんが今まで統計の本などを読む中でたまに理解できていなかった文字や理論についての勉強ができていて、とてもスッキリできます。日本で経済学部でこの科目はなかったのですがあってもいいのかなと思いました。人間とコンピューターサイエンスの架け橋的な科目です。まだまだ基礎ですが帰国後もう少し勉強してみたいなと思っています。

いかがでしたでしょうか？前期同様課題が多く毎日追われていますが、いかに課題に取り組むかでinputできてるのかを確認できとても身になっているなと感じています。何を勉強したいと決まっていてさらにシンガポール大学にその授業がある人にはとてもオススメしたい留学先大学です！

P.S

今週の一冊は「[改訂第7版]LaTeX2ε美文書作成入門」奥村 晴彦 (著), 黒木 裕介 (著)

今までTeXをあまり使ってこなかったので授業でのレポートで使うので勉強を始めた。この本はわかりやすくオススメ。辞書的な一冊。

シンガポール国立大学留学物語③

今年も残るところあと3日になりました！シンガポールは今でも３０度近いのでクリスマスどころか年末さえも感じさせてくれません笑

留学も気が付けばもう５ヶ月が経ちました。その中で何を感じているのかについて書きたいと思います。

①アジア２位のシンガポール国立大学

なんでこの大学はアジア有数の大学となったのかについて考えながらこの５ヶ月を私は過ごしていました。あくまで私の個人的な意見ですがその一つとしてこの国の教育システムにあると思います。小学校卒業時の試験に始まり、数多くの全国共通試験を超えた先にシンガポール国立大学への入学があります。小さい頃から習慣的に勉強をこなして来ている人しかいないからこそ、大学に入学しても日本では信じられないぐらいの勉強量をこなしています。全員がそのように勉強するからこそ大学の期末試験は日本とは内容が違いました。私の受けた試験は理系なので論述ではないのですが、授業で扱っていないがスライドには小さく載っている部分もテストに大問として出題されます。そのようなかなり細かい点まで勉強するそれが現地生。シンガポール国立大学を支えるのはこの質の高い現地生にあることを強く感じました。

もちろん先生の質にもこだわっていますが、それだけではなく学生の質も日本よりもとても高いことを感じました。

②日本に住むこと。シンガポールに住むこと。

シンガポールに住んで５ヶ月。最初は日本よりマイナスなことばかりに目が行き辛いこともたくさんありました。国も文化も言語も違うので日本と同じ生活ができないのは当たり前。確かに食事は日本の方が１００倍私は好きだし、日本の方が住んでる年月も長いので過ごしやすかった。

そんな中私が最近思うことは母国以外で挑戦をする面白さ。日本に住んでいると私はいつでも自分の学歴や住んでる場所に行動範囲を狭められている部分が大きかった。シンガポールにいる私は「シンガポールにいる日本人」。もちろんシンガポール人でないからこそ大変なこともあります。それでも日本にいるよりも自分ができることのチャンスの大きさを感じます。シンガポールの場合国の大きさが小さいので端から端までも車があれば1時間で何処へでも行くことができます。さらにシンガポール国立大学という日本よりも優秀な大学で研究をすることができたりと日本では経験できないチャンスがコロコロ転がっています。先が見えないだから面白いそんな環境がここにはあります。そしてシンガポールは日本や中国よりも外国人を受け入れるそういう文化がまた過ごしやすいのだと思います。

私は現地人よりもコミュニケーションが劣っているとは思います。それでもシンガポール人に負けないことはNative Japaneseであるということや経済学部ながらコンピューターサイエンスを勉強していることなど。そういう自分にしかないことを持って入ればたとえ地球上のどこにいても対等に戦っていけるそんな気がしました。

③自分を取り巻く人々

日本にいるとき自分が思っているよりも自分に考え方が似ている人だったり、考えが似ている人としか生活をしていなかったことを強く感じました。留学を通して日本人だけでも様々な地域から来る人に会って、世界からも様々な人種の人が集まります。その中で感じることはたくさんありました。面白いと同時に大変なこともたくさんあります。でもそれは自分がずっと日本に住んでいたらなかなか感じることのできない感情ばかりでした。自分のcomfort zoneから出ることは簡単ではありません。それを簡単にさせてくれる一つの方法として留学とか世界に出て行くことはいい方法だなと思います。日本から離れるからこそ日本で大切にしていかなきゃいけない人にも気付く事が出来ました。

さあこれからあと半年。

P.S

今週の一冊は「多変量解析入門――線形から非線形へ」小西 貞則(著)

多変量解析の入門。有名なPRMLを読む前にいい準備になりそうな気がした。少し難しいがかなりためになった気がする。

インターン活（理系インターン探し in シンガポール）

今月の残すところ半月となりましたが相変わらずシンガポールでは毎日半袖で暮らしています。クリスマスを街のイルミネーションでしか感じないことにも慣れて来ました笑

今回はシンガポールでのインターン探しについて書いていきたいと思います。シンガポールでせっかく暮らしているのだから授業だけではもったいない。そこでインターン探しを１ヶ月前からはじめました。対象はシンガポール本社のデータサイエンティスト採用をしている会社。

結果はなかなか見つからない。その理由は２つあると考えました。

①理系のバックグラウンドがないこと
→ESを送った合計約15社から悲しいことに一社も面接すらしてくれない。つまり、ESを見た時点で門前払いをされました。日本ではデータサイエンティストの採用の場合、面接までは少なくとも行くことができます。それに比べてシンガポールでは全くそうも簡単ではありませんでした。その理由の一つとしてシンガポールは能力採用であること。日本ではポテンシャル採用がありますが、シンガポールではそんな甘くありません。だから、学部を経済でしか進んでいない私は理系職を応募しても、日本でのデータサイエンティストとしてのインターン経験があるのにも関わらず門前払いされました。そんなこと当たり前だと思う人もいるかもしれませんが、現在こんなにもIT化が進む世の中で文系職が理系の職に進むのが難しいという世界の現実はかなり働きにくいのではないかと思いました。逆にそこに日本のチャンスがあると思います。日本でなら文系出身でも理系職で働くことができる。そんな日本の利点に気づくことができました。実際に知り合いの海外から日本への留学生で文系で日本でIT会社に入社した友達もいます。その人も母国ではなくて日本で就職する理由としてポテンシャル採用だから大学で学んだこと関係なくIT系に進むことができるからだと言っていました。

②データサイエンティストが足りていること

→もちろん単純にシンガポールの方がデータサイエンティストの数が多いのかもしれません。詳しい数は見つけられませんでしたがそもそも国自体が東京都の大きさしかないので当たり前ではあるかもしれません。だから日本に比べて空きポジションが少ないです。

【解決策】
どんなにシンガポール国立大学で理系の授業を履修したって日本の大学を経済で３年間勉強しているから理系のインターンをさせてもらえないことは十分に理解した。しかし、だからと言って諦めるのはどうも腑に落ちなかった。だけれども私はビジネス系のインターンに転向する気はなかった。

私の問題は履歴書にある

　　　　↓

履歴書の中に理系要素をプラスすれば良い

　　　　↓

インターンの前にできる理系要素は何か？しかし授業以外

　　　　↓

大学の研究室に入って実績を残すこと

それから私は大学内の研究室のresearch asistant の募集を探し、無事IoT系の研究室で働かせてもらうことが決まった。当分はそこで実績を残すための研究と独習と授業で準備をし、semester2が終わるまでには「インターン」をゲットできるように進んでいきたい！

今回の経験は留学の中での２つ目の壁だったかもしれない。もともとインターンする気でいたのでこんなにも見つからないことにはびっくりした。もちろん文系では絶対理系のインターンが見つからないというわけではないと思うが、私のようなデータサイエンス2年生にはなかなか甘い道ではなかった。そして学歴の大切さを身に染みるほど感じた。

P.S

今週の一冊はおやすみ。

最近は期末試験が終わり旅行をしていました。来週も旅行をするのでまた再来週から黙々とタピオカを片手に本読もうと思います🤗

Twitter Singapore に行ってみた

こんにちは！今日も毎日のようにタピオカを飲み、机に向かっております。そんな日々ももう後５ヶ月しかないと思うと悲しい限りです。

さあ今回はTwitter Singapore で行われた Data Science のイベントのリポートをしたいと思います。

twitterdatascience2018.splashthat.com

無料イベントとは思えないほどに面白かった！しかも参加者にはTwitter特製Tシャツとステッカーがプレゼントされました:)

Twitter社はサンフランシスコに一番のメインとなるデータサイエンティスト部門がいて、シンガポールのオフィスには５人という少数精鋭体制がとられている。日々ツイートやユーザーについての分析を行っていて、ツイッターの改善に活用されている。

中でも一番面白かった話はサンフランシスコで働く一人の日本人エンジニアの話。

詳しくは以下記事を参照願います。→　Our discovery of cramming

一昔前Twitterの文字制限について大きな論争となっていた。日本語ですら短いと言われているが、英語にして考えるとさらに140文字というのは制限の重さを感じる。そこで文字数について分析をして、それを社内のメールで伝えた。その分析は大きくTwitter社内で取り上げられ、実際に行動をするまでにTwitterにインパクトを与えた。

私はこの話を聞いて、私もその瞬間を味わいたいからデータサイエンスの道に進んだんだって改めて強く実感した。確かに私は数学脳でもないし、頭の回転が頗るいいわけでもない。それでもデータサイエンスをやろうと思ったのはこんな自分でもデータ分析を用いてならサービス・商品開発に携われる方法の一つであるからだ。今回のこの話を聞いてそれは本当に可能なんだなと思った。ちっぽけな日本人がグローバルな大企業の大きな決断を左右することだってできる方法があるんだって。

今回のイベントではさらにTwitter社がどのような分析を行っているかについても話していた。やっていることはそこまで他の会社とは変わらない。顧客の分析やA/B testing、リコメンデーションなど。

最後に今日の一言は

by Twitter Singapore

そのために今するべきことは考えなくてもわかりますわ。笑

さあ今日もinputしまくりますか🙌

P.S

今週の一冊は「Pythonで体験するベイズ推論 PyMCによるMCMC入門」キャメロン デビッドソン=ピロン (著)

ベイズ入門に最適な一冊。特に数式ばっかり読むのが好きじゃない人にはコーディングしながら視覚的に理解できるのでかなり良き。

シンガポール国立大学留学物語②

こんにちは！シンガポールでは今でも２５度近くの気温の中、素晴らしい夏を過ごしております。一年中同じ服装でいいことは本当に楽でよいのですが、逆に季節の節目がないので常に夏ボケをしそうです笑

今日は来週に迫った期末の前ですが前期に履修した授業の紹介をしようと思います！

その前にわたしはそもそもこの留学で何を勉強しようと思っていて留学したのかを先に紹介した後、授業の紹介をしようと思います。

1. 留学で勉強すること
   ここがわたしと同じ人がいたらとてもこの記事は役に立つでしょうがほぼいないと思うのでこの記事は参考程度に流し読みでいいです。
   
   私はこの留学をsemester1とsemester2で分けて考えています。
   
   semester1は今まで独習していたデータサイエンスの知識がどれだけ海外の一流の大学で通用するのかを知ることと英語でデータサイエンスを勉強すること。また、空き時間にひたすら知識を詰め込むことです。
   
   semester2はコンピューターサイエンスの基礎知識習得。勉強方面ではデータサイエンスを離れる予定。そして何よりも、semester2はもっと実践活動に重きを置いて行きたいので、いい会社があればインターンをしたいのでそろそろリサーチを始める。
   
   以上によって私はデータサイエンスの知識もコンピューターサイエンスの基礎も実践もできたら素晴らしくないかい？という留学計画だ🤓👍
   
   
   
2. 履修授業内容
   ※これはsemester1の授業で同じ名前でもsemester2とは先生や内容が違うこともあるので注意
   
   ・CS5242 NEURAL NETWORKS AND DEEP LEARNING  
   ASSOC PROF Lee Hwee Kuan
   この授業を取ることができて私は本当にこの大学に来れて良かったと思えた授業。この授業を教えてくれるのは政府の研究機関でも働く方でがその研究所の人をゲストに連れてきてくれることもありとても面白かった。授業内容は深層学習入門。授業レベルはそこまで高くはないが、様々な最新の論文をわかりやすく説明してくれるのでとてもタメになった。この授業の目玉はグループプロジェクト。２人で１つのグループで私はPhDの学生（10個ぐらい上）とグループになった。課題内容はリガンドとタンパク質の結合を予測するモデルを作ること。日本では画像分析でしかなかなかCNNを使う機会がないのに違う分野にもこのように応用ができるということを実際に感じることができて本当に良かったなと思っている。これこそ知識×実践。おすすめ中のおすすめ。
   
   ・BT2101 DECISION MAKING METHODS AND TOOLS  
   ASSOC PROF Keith Barrett Carter
   私はこの授業を履修することを留学計画書にも書いて大学に提出したぐらいには楽しみにしていた授業の一つだった。授業内容はナイーブベイズや基本の機械学習のモデル（決定木、ロジスティック回帰など）、時系列解析、ニューラルネットワークについて。授業の名称で期待していたよりも実践的な内容については教えてくれなかった。機械学習って美味しいの？という方にはとてもおすすめ。しかし基本的な機械学習の知識については広くも細かく教えてくれる。パッケージの利用だけでなくpythonでの実装のコードもくれるので理解の助けになる。授業内容は日本でもありそうで普通であるが面白いのは課題の内容だ。課題がアルゴリズム取引！！まさかのほとんど授業で説明ないのに成績の25%はpythonでの貨幣の取引のもでリンスを行い、LIVE アカウントで実際にそのモデルを使ってみようというもの。日本だと授業でなかなか扱うことのないテーマなので、こうもないと触れないのでよかったと思う。（なぜこんな課題かというと先生がもともとGS出身だから笑）
   
   この学校のいいところの一つとして先生が研究者出身だけではなくビジネスマンからの先生になった人もいるのでこの授業のように実践的な課題を与えてくれるのはとてもいいポイント
   
   ・DSA2101 ESSENTIAL DATA ANALYTICS TOOLS: DATA VISUALISATION 
   DR Vik
   これは一言。R入門。世界的に有名な R for Data Scienceを一冊を終わらせる授業。

   r4ds.had.co.nz

   独学でもこの本を読めばある程度の知識は身につくと思うが何よりも良かったのは毎週応用的な内容の課題が出ること。R初心者の私としては少し苦労したがとてもためになったなーと思っている。
   
   ・ST3240 MULTIVARIATE STATISTICAL ANALYSIS
   PROF Loh Wei Liem
   
   この授業は名称の通り多変量解析。3年生の授業とは思えない難しさ笑私の日本の大学の3年生で習った内容よりはるかに難しかった。数学科出身の学生なら問題ないとは思うがいわゆる経済学部で習う統計に比べて難しかった。流石に英語だけでは理解できずに日本のテキストを参照した。日本のテキストを探してもなかなか載ってない内容もあり、インプットできた知識としては質の高いものであると断言できる。先生はシンガポール人で少し訛りもあるがそこまでではないし、とても優しいので救われた笑まだこれから期末なのでなんとも言えないが。ちなみに日本語の本で一番参考になったのは以下の一冊。
   

   多変量解析入門――線形から非線形へ  　著者:小西 貞則
   
   
   

いかがでしたでしょうか？様々なデータサイエンス界隈の授業を履修することができてとても面白かったです！いかに課題に取り組むかでinputできてるのかを確認できるのが独習とは違って新鮮でした。なんの授業を取るのかによっても留学先は変わってくるので事前のリサーチをおすすめします！

P.S

今週の一冊は「これなら分かる最適化数学―基礎原理から計算手法まで」金谷 健一 (著)

数学の基礎知識とくに勾配法についてどの本よりもわかりやすく書いてあるのでとても読んで良かった！数学知識が少し足りないかもという方におすすめの一冊。