お久しぶりです。早いもので5月になりました。
大学院の授業が始まりもう一か月、、、
なんとか過ごしている今日この頃です。

そして、今年度の修士課程の入学者選抜の日程が発表されていました。
以下がリンクですので、ご興味ある方はご覧ください。

今回は10月以降の対策について振り返ってみたいと思います。。

MBA不合格のその後（出願まで3か月）

MBA不合格となってから、一時期自分が何をやりたいのか分からなくなりました。ちょうど大学の卒論も忙しくなったタイミングで、個人的な事情なども重なってかなり気持ちが落ちていたのを思い出します。そんな中で見つけたのが、同じ一橋大学大学院のソーシャル・データサイエンス研究科でした。

データサイエンス人気は知っていたものの、学部とはまったく無縁なものであり、興味があるものの手が出せないような印象でした。もちろん、ここまで統計学は扱ったことは無く、大学レベルの数学もほとんど役に立たないものでした。

とりあえず好奇心から要項などを見たところ、統計学では以下の2冊が紹介されていました。

実際に買ったのは、下の現代数理統計学の基礎です。当時の感想としては、「初学者には無理」ということだけでした。筆記試験まで残り3か月ということもあり、とりあえず統計検定2級だけでも完璧にしようというようにしました。（結局、使いませんでしたが、、、）

10月以降の対策（出願まで3か月）

そんな時間がない中、私は対策を始めることになりました。基本的に、私のやり方が参考になるのは統計初学者（学部で統計学や計量経済学などを学んでいない方）かなと思います。今年から夏（8月）に出願となったこともあり、不安になる方もいらっしゃると思いますが、一橋のSDSはあくまで社会科学の中のデータサイエンスです。あくまで社会諸科学やビジネスの課題を解決するためのものであるので、そんなに不安視しなくて大丈夫だと思います。とりあえずですが、自分が行った対策を軽く書いておきたいと思います。基本的には、入試要項に記載されている参考書を取り組んでいましたが、、、

―　統計学（当日は急遽使いませんでした）　

統計検定2級＋準1級の対策で十分だろうと考えていました。結果としては、まったく不十分でした、、、
いわゆる久保川本を取り組みましたが、なかなか理解することは難しかったです。そのため、簡単な問題でも対処できるようにと、とりあえず統計検定2級のレベルはクリアできるように対策しました。
昨年度のようなレベルを目指すなら、統計検定の準1級から1級を目指すくらいの勉強量が必要だと思います。

―　情報学　

統計学だけを取り組むのは勇気が必要だったので、こちらも取り組んでいました。始めたころのレベルとしては、pythonの知識が軽くあるくらいでした。こちらも、入試要項で紹介されていた以下のものだけ取り組みました。

―　社会科学（経営学）　

こちらは、MBA対策としてかなり勉強していたため、ほとんど対策はしなかったと思います。直前期に、マーケティング分野だけを復習しました（マーケティングサイエンスに関連して出題されるだろうと考えたため）。時間がない方は、以下の本だけでも読んでおくべきです。

経営学の本も色々と読んできましたが、この本はかなり面白いです。それと、代表的な理論が分かりやすく説明されていて、論述する際にも参考になるかと思います。

―　研究計画書

ここまで色々と書いてきましたが、一番力を入れ、一番重要だと思うのが研究計画書です。正直、これがダメなら全て無駄だと思います。大学院入試全般に言えると思いますが、これと研究室訪問が大きなカギかなと。
いくら勉強したところで、自分にあう研究や研究室がなければ受け入れてはもらえません。
研究計画書については、また次の記事で書きたいと思います。

色々と始めたが、、、

ここまでご紹介しましたが、準備を始めたのは非常に遅かったと思います。MBAを目指していたのでしょうがないですが、、、
ただ、やりたいこととSDSが一致しているなら、十分間に合うと思います。
一橋大学大学院ソーシャル・データサイエンス研究科では、入学前にブートキャンプといわれる講習に取り組む必要があるためです。
ここで、どの分野についても基礎的な講習があります。
そのため、何を大学院でやりたいのかを明確にすることが全てだと思います。