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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。