マサチューセッツ工科大学
マサチューセッツ工科大学(MIT)は、アメリカのマサチューセッツ州にある私立大学。1865年設立。
アメリカ有数のエリート大学で、多くのノーベル賞受賞者を輩出。ノーベル賞受賞者数ではハーバード大学を上回り、大学ランキングで常にトップクラスにランクインしている。
ライバルのハーバード大学と、お互いの授業を卒業単位として使用できる単位互換制度を実施している。そのため両校があるケンブリッジは「世界最高の学びのテーマパーク」と呼ばれることもある。
物理学や生物学などの分野でハーバード大学との共同研究が盛んで、ケンブリッジ大学、オックスフォード大学、ハーバード大学、スタンフォード大学と共に世界トップ5大学として言われている。情報技術関連の研究も有名。
近年はオープンコースウェアの試みとして全ての授業をオンラインで公開し、遠隔教育関係者や教育業界で注目を集めている。
| 大学名 | マサチューセッツ工科大学 |
| 大学名(英語) | Massachusetts Institute of Technology |
| THEランキング | 5位 |
| QSランキング | 1位 |
| 国 | アメリカ |
| 都市 | ケンブリッジ |
統計・データサイエンス (準修士)
マサチューセッツ工科大学がオンラインで提供する「統計・データサイエンス」の準修士コース。4つのコースと最終試験で構成されており、データサイエンスで使用される手法・ツールを理解するための基礎知識と、データ分析・機械学習の実習が中心。学習期間は1年2ヶ月（14時間/週勉強した場合の目安）。
データ、分析、機械学習の需要は爆発的に伸びている。米国労働統計局の報告によると、データサイエンスの雇用は2026年まで27.9%増える見通し。データサイエンティストは、データによって複雑な課題を解決し、重要な意思決定に役立つため、あらゆる業界の企業に価値をもたらす。
しかし、需要に対しデータサイエンティストは著しく不足しており、企業はデータサイエンティストの39％に学士以上の学位を求めています。
この統計・データサイエンスの準修士（マイクロマスター）コースでは、確率と統計の基礎を学ぶだけでなく、データの分析技術や機械学習アルゴリズムの学習、実装、実験を行います。組織に付加価値を与えるデータサイエンティストとして知識を得て、実務で活躍できるよう準備します。
このコースを修了すると、MITデータ・システム・社会研究所（IDSS）を通じて、社会工学システム（SES）の博士号取得を目指すこともできます。
このコースは誰でも入学できます。本業を離れることなく、しかし学習の質を落とすことなく、データサイエンスの洗練された厳しいトレーニングを受けたい人のためにデザインされています。入学申請は不要ですが、もし優秀な成績を収めたければ大学レベルの微積分、数学的推論とPythonプログラミングに慣れていることを推奨します。
学習はMITの教授陣によって、MITのオンキャンパスコースと同様のペース・厳しさで行われます。MITの厳格で質の高いカリキュラムと実践的な学習体験を世界中の学習者に提供します。
| 必修 | 1.確率 – 不確実性とデータの科学 | 16週間 |
| 2.統計の基礎 | 17週間 | |
| 3.Pythonによる機械学習：線形モデルからディープラーニングまで | 15週間 | |
| 4.統計とデータサイエンス総まとめと試験 | 4週間 | |
| 選択 | 社会科学におけるデータ分析 | 4週間 |
| データ分析 統計的モデリングと応用計算 | 16週間 |
AIのベースになる機械学習はもちろん、データサイエンティストに必要な統計の知識から実践まで凝縮されたカリキュラム。企業の経営判断や保険の収支、人口動態分析など数字を使い社会をより良くしたい人、数学が好きな人は是非。
コース情報
| コース名 | 統計・データサイエンス |
| コース名(英語) | Statistics and Data Science |
| 分類 | コンピューターサイエンス |
| 得られる学位 | MicroMasters Certificate in Statistics and Data Science |
| 学位の種類 | 準修士 |
| 修了までの期間 | 1年2ヶ月 |
| 勉強時間 | 10-14時間/週 |
| フルリモート卒業 | 可能 |
| 修了までの費用(円) | 20 万円 (1ドル約150円換算) |
| 修了までの費用(現地通貨) | 1,350ドル |
| プラットフォーム | edX(エディックス) |
| 開講状況 | 開講中 |
| その他 |
出願情報
| 出願資格 | なし |
| エッセイ | 不要 |
| 成績証明書 | 不要 |
| 職務経歴書(レジュメ) | 不要 |
| 推薦状(リファレンス) | 不要 |
| 使用言語 | 英語 |
| 言語レベル | レベル3 |
| 言語資格 | 不要 |
| GMAT | 不要 |
| GRE | 不要 |
| その他 |
