科目名：MGMT670 Business Analytics
受講時期：2011 Module 1
担当教官：Bisi, Arnab
確率統計のビジネスへの応用を扱う科目です。基本的な確率から始まり、ベイズの定理、Decision Tree、正規分布、ポワソン分布、エクセルのアドオンを用いたシミュレーション、推定・検定、回帰分析と内容は高度で盛りだくさん。宿題が６回、レポートが３回、中間テスト、期末テストとワークロードも多めです。宿題は授業で習った範囲を復習するための計算問題が中心です。レポートはケーススタディを通じて学んだことをより実践的に応用することを意図しているようです。非常に時間がかかり骨が折れる課題です。2011年の３問はそれぞれ、Decision Tree、シミュレーション、回帰分析を適用する課題でした。宿題、レポートともチームで行うので、チームワークも重要です。
授業の雰囲気は活発そのもの。日本人からすると「こんな簡単なことを聞いたら、馬鹿だと思われないだろうか？」というレベルの質問でも彼らは怯むことがありません。活発なディスカッションができて面白いです。担当のBisi 教授はインド出身でややアクセントに難があり、慣れるまでは大変ですが、誠実に一生懸命教えてくれます。人柄も良くオフィスアワーに行くと丁寧に質問に答えてくれますし、日本のことなど気さくに聞いてくれます。
この科目は定量分析を重んじるクラナートらしい授業といえます。ここで学んだことがこの先のコア科目や選択科目の基礎になるそうです。企業側もクラナートの卒業生といえば、「数字に強い」と期待するようです。数学が嫌いな人にはちょっとツライかもしれませんが、大部分のクラスメイトもそれほど数学が強いとはいえません。やはり、ビジネススクールに来る母集団で考えると、平均的にみて、日本人の数学力はアメリカ人よりかなり強いと思います。定量分析で有名とはいえ、クラナートも例外ではないようです。ただ、最終的には多くのクラスメイト達が苦労しながらもこの科目を克服していきます。宿題やレポートは大変ですが、クラスメイトの成長に刺激を受けながら、定量分析の基礎をしっかりと学ぶことができます。内容は実践的なので、ハードですが、頑張る価値がある科目だと思います。
受講時期：2011 Module 1
担当教官：Bisi, Arnab
確率統計のビジネスへの応用を扱う科目です。基本的な確率から始まり、ベイズの定理、Decision Tree、正規分布、ポワソン分布、エクセルのアドオンを用いたシミュレーション、推定・検定、回帰分析と内容は高度で盛りだくさん。宿題が６回、レポートが３回、中間テスト、期末テストとワークロードも多めです。宿題は授業で習った範囲を復習するための計算問題が中心です。レポートはケーススタディを通じて学んだことをより実践的に応用することを意図しているようです。非常に時間がかかり骨が折れる課題です。2011年の３問はそれぞれ、Decision Tree、シミュレーション、回帰分析を適用する課題でした。宿題、レポートともチームで行うので、チームワークも重要です。
授業の雰囲気は活発そのもの。日本人からすると「こんな簡単なことを聞いたら、馬鹿だと思われないだろうか？」というレベルの質問でも彼らは怯むことがありません。活発なディスカッションができて面白いです。担当のBisi 教授はインド出身でややアクセントに難があり、慣れるまでは大変ですが、誠実に一生懸命教えてくれます。人柄も良くオフィスアワーに行くと丁寧に質問に答えてくれますし、日本のことなど気さくに聞いてくれます。
この科目は定量分析を重んじるクラナートらしい授業といえます。ここで学んだことがこの先のコア科目や選択科目の基礎になるそうです。企業側もクラナートの卒業生といえば、「数字に強い」と期待するようです。数学が嫌いな人にはちょっとツライかもしれませんが、大部分のクラスメイトもそれほど数学が強いとはいえません。やはり、ビジネススクールに来る母集団で考えると、平均的にみて、日本人の数学力はアメリカ人よりかなり強いと思います。定量分析で有名とはいえ、クラナートも例外ではないようです。ただ、最終的には多くのクラスメイト達が苦労しながらもこの科目を克服していきます。宿題やレポートは大変ですが、クラスメイトの成長に刺激を受けながら、定量分析の基礎をしっかりと学ぶことができます。内容は実践的なので、ハードですが、頑張る価値がある科目だと思います。