HEC Certificates (Data Science for Management) について

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 ■ HEC Certificatesとは？

HEC Certificatesは、4月中旬から5月下旬にかけて約1か月間行われる集中プログラムです。MBAだけでなく、HECの他の修士課程や外部の学生も参加可能です。通常のアカデミックな授業とは異なり、実務家が講師となり、実践的な内容の講義が行われるのが特徴です。


このプログラムの最大の魅力は、各Certificateに企業がパートナーとして参加している点です。フランスを代表する企業が直面している、または過去に直面した課題について、プロフェッショナルから直接学ぶことができるのは、HECならではの貴重な機会だと思います。Certificateによっては、企業の社員による講義に加え、オフィス訪問などのプログラムもあり、ネットワーキングの場としても非常に魅力的です。


2024年は、以下の11の​Certificate programsが開講されました。

・Climate & Business(with Schneider etc.,)

・Inclusive & Social Business(with Danone, Schneider, Ashoka etc.,)

・Strategy for Impact(with Mazars)

・Data Science for Management(with Natixis)

・Energy & Finance(with Société Générale)

・Mergers & Acquisition(with Credit Agricole)

・Private Equity & Infrastructure(with Bain & Co)

・The Future of Money and Payments(with Worldline)

・Entrepreneur ship in a Digital Age(with founders)

・Engagement & Commitment inspiring Excellence(with LVMH)

・Influential Luxury(with Kering)


■ 選考スケジュール

10月：各プログラムの説明会（オンライン）

11月：応募締切。第1〜第3希望を選択し、CVとエッセイを提出

12月：合否発表

翌4月：プログラム開始


■ 補足

・エッセイは各プログラムごとに提出が必要です。

・HEC Certificatesを受講する場合、単位取得の関係でElectiveやCDL（別ブログ参照）を受講できません。

・January intakeの場合、1年目の4〜6月はTerm2の必修授業があるため、卒業直前の5月にCertificatesを受講することになります。

・2024年には、修士号およびMScの学生が50%、MBAおよびEMBAの学生が28%、M2（グランゼコール）が18%、MSおよび外部参加者が4%を占めていました。






■ Data Science for Management

Data Scienceをビジネスに活用するために必要な数学、プログラミング言語、ビジネスへの応用を体系的に学ぶプログラムです。私はテクノロジー業界への就職とAIに興味があったため、Data Science for Managementを第一志望として応募しました。


スケジュール

・2024年4月22日〜5月31日。土日祝日およびMBAT期間は休み。

・オンライン授業は50％。基本的に午前3時間＋午後3時間の構成です。

・授業時間内にグループワークの作業時間が含まれています。


授業のテーマ


授業の内容


Coding in R, Python & SQL

外部サービス（Data Camp）を用いたオンラインでのプログラミング言語の学習。Data ScienceにおけるPythonとSQLの用途を理解し、実際に自分の手でコードを入力し、結果を得ます。4月22日開講前に指定のコースを完了する必要があります。


Introduction to Data science & AI

ビジネスにおけるデータサイエンスと人工知能の主要な概念を理解し、直面する課題を特定する

• ビジネスにおけるデータサイエンスとAIの概要

• 機械学習およびディープラーニングの概要


DATA CAMPS

データサイエンスと機械学習の技術を理解し、実践する

Ecole Polytechniqueの教授による講義

• データセットの使用とR/Pythonプログラミング言語

• 取り扱う内容：データサイエンスの神話と現実、回帰分析、機械学習、ディープラーニング、教師なし学習


DATA VISUALIZATION & PREPARATION

データ可視化ツール（Tableau）を用いてデータの準備、可視化について学ぶ

DataBirdのコンサルタントによる講義

• Tableauの概要と演習

• データ可視化に関するミニケース


Machine learning with Dataiku

機械学習ツール（Dataiku）を使用した機械学習の手法を理解する

Dataikuのデータサイエンティストによる講義

• Dataikuの概要と演習

• 機械学習に関するミニケース


Data for managers

企業におけるデータ活用のプロセスを管理する方法を学ぶ

• マネージャー向けデータ活用事例を学ぶ

• マネージャー向けデータ活用に関するミニケース


DATA & AI Regulation

データの法的側面が果たす重要な役割を理解し、個人データやAIの活用における法的・規制的リスクや機会について知識・思考を養う


MACHINE LEARNING Engineering

データサイエンスとAIにおける技術の重要な役割を理解する


DATA & HR, Ethics

企業におけるデータとAIの倫理的側面、そしてHRの役割を理解する


DATA Business Challenge

企業が直面する課題について、実際のデータを機械学習を用いて分析し、得られた洞察から提言をまとめプレゼンテーションを行う



感想

私はコーディング初心者で、AIや機械学習の技術的側面に関しては全く知識がありませんでした。しかし、Certificateプログラムを通じて、PythonやSQLのコードを読めるようになり、Google Colab、Tableau、Dataikuといったツールを使ってアウトプットを出せるようになりました。


プログラム中は、機械学習の理論の理解や、ChatGPTを駆使しながらコードを読み解く作業に多くの時間を費やしました。サイエンティストやエンジニアが行っていることを少し理解できた気がします。少なくとも、彼らの「言語」で議論できる自信がつきました。


データサイエンスやAIに興味がある方、エンジニアとの共通言語を学びたい方、パワーポイントやエクセル、ワード以外のツールでアウトプットをしたい方には、このCertificateが向いていると思いますので、ぜひ受講してみてください！

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