先日、「講義紹介（大阪大学/データサイエンス編）」でちらっと紹介しました、「Data Management」の講義について。
本日は内容に踏み込んで、紹介したいと思います。
ついこの間、第四回目の講義を終えてきました。
感想は、
ムヅカシイ。
やはりさすがは大学院の講義、学部の講義より量・質ともにヘビーです。
それでは早速、講義紹介していきたいと思います。
講義紹介
使用教材は、ありません。
教授の授業のスライドをGitHubからダウンロードして、それにそって授業が進みます。
GitHubを知らない人のために少し説明すると、GitHubとはインターネット上でファイルやデータを管理するサービスです。例えば、自分が書いたプログラミングのコードをGitHubに追加し、それをみんながダウンロードしたりできます。その他では、会社のグループで一つのコードを書いているとき（例えばみんなで一つのロボットのプログラミングコードを書こう！ってとき）などに使えたりします。
よく理解できない人は「GitHub とは」とかでググってみてください。偉い人たちが説明してくれています。
この講義、さきほど私は四回目の講義を終えたといったのですが、今までの４回の講義では主にこのGitHubの使い方や応用を学びました。いわゆる「バージョン管理」ってゆう分野ですね。データマネジメントということもあって、プログラミングだけではなく、そもそものデータの管理についても学ぶということです。とてもタメになりますね。
少しGutHubについて話しすぎてしまいましたが、この講義の進行予定は、
- バージョン管理
- Pythonでのデータ分析
- Rでのデータ分析
- 期末レポート作成
となっています。
すでにバージョン管理に４コマも使ってしまいましたが、これでも進行予定通りに進んでいるようです。
Rに触れる時間あるのかな？って思いますが、もしかしたら超絶なスピードで学んでいくのかもしれません…。
大阪大学ではPythonを使った経営学的な講義があまりないので、筆者的には次の講義から始まるPythonでのデータ分析が楽しみなところです。コレ目当てでこの講義を受講していると言って過言ではありません（笑）
あと、前の記事でも触れましたが、講義は英語で行われます。周りの学生も多国籍で、日本人は３分の１いるかどうかぐらいだと思います。
高校生の方に向けて言うと、大学院の講義は英語開講のものも結構あります。学部での講義でも、英語で行う専門の授業はポツポツあります。日本への留学生も多くなっているので、当然と言っては当然ですね。高校生の皆さんには、英語だけはしっかり学んでほしいと思います。
ちなみに、講義にはラップトップ持参です。やはりこういうデータ系の講義の場になると、マイノリティは圧倒的にWindowsです。大体の教授もWindowsを使っているので、Macの細かい設定などに助言できないケースも多くあります。実際この講義ではMac勢は少しだけ学びにくいかもしれません。
筆者はなんとWindowsでもなくMacでもなく、知る人ぞ知るLinuxなので（この記事を見ている皆さんは知ってますよねスイマセン）、さらに講義でディスアドバンテージを被っています。
例えば先程話しましたバージョン管理。GitHubと組み合わせてSourceTreeというものを使うのですが、これはLinuxに対応していません！（Noooo)
筆者は代わりにGitKrakenというのを利用しているのですが、やはり基本性能は同じだとはいえ授業スライドと噛み合わない部分もあるので、やや学びにくくなっています。
でもLinuxやMacのほうがかっこいいじゃん！！という皆さん、気持ちはよくわかります。そういう方はメルカリやヤフオクなどで中古のWindowsを一台購入するのをおすすめします。２万ぐらいでそこそこのが買えますよ。
おわりに
はい、どうでしたか？
今回はData Managementの講義について紹介しました。
次回以降の講義の内容についても、また追って紹介したいと思います。
ちなみにこの文章はLinuxから打っています。Linux渋いですよね！
ご精読ありがとうございました。
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