財務シミュレーションのツールをつくりながら、きっちり理解してもらう方法もアレコレと考えている、という状態。
数年間分の貸借対照表、損益計算書、キャッシュ・フロー計算書をつくる、ということをしっかり自分で取り組むとわかるだけのことだけど。もちろん、リースも含めて・・・。
金融データの機械学習だけど、Pythonでツールをつくる、ということに。
こちらの方は、かなり高度で、Deep Learningの応用で・・・。
かなり乱暴な言い方だけど、きっちり身につけて職を全うし続ける、ということの基本を挙げるとすると、データサイエンス、英語、それと簿記かと。
もちろん、それぞれが高度のレベルに達するまでの鍛錬を続ける、というのって必要だけど、実力本位でやっていくのであれば、ココイラかと。ただし、あくまでも基本であって、応用や拡張、さらに奥深く追求する、ということもその後にはあって・・・。
まあ、嫌味を言われようが、意地悪をされようが、苦笑されて、諦めて攻撃をしなくなるまで、ただただ鍛錬を続けるだけで・・・。もちろん、最初から相手にせずにお勉強に集中する、という態度を貫けば良いだけで・・・。
VBAでのプログラミングを使って、とりあえず経営分析のツール拡張する、ということをアレコレト考えている、そんな状態。
Rでエクセルの加工したデータ読み込んで、それでアレコレ行う、ということが目的だけど、教材として考えると、VBAで弄る、というのも身につけてもらった方が良いかと。
容易じゃないけど、とりあえず知識を整理、そんなこと。医療介護事業に関する評価方法のことで、個人的にはデフォルトの数理を深く考究、ということ。だけど、全体構成の考察が必要で、文献と実践の調査をアレコレと・・・。
そう言えば、医療介護での職に就かれておられる社会人大学院の学生さん方だけど、色々と現場のことを聞かせて戴けるので、何しろこちらがお勉強になる、という状態。
専門職のためめの経営専門職、という位置づけでの教育と研究だけど、個人的にはこのまま続けるだけでしょうよ。
様々な指標だけど、良い経営と悪い経営で比較しながら、その原因の推察の鍛錬ができる、というの教材って必要でしょうよ。
医療介護マネジメントの経営専門職大学院だけど、ファイナンスの授業で色々と教材を配布しているけど、次回は5年間分の財務シミュレーションを黒字と赤字の病院で比較できる、という仕掛けに。
もちろん、入力したB/SとP/Lに基づいて各種の指標、キャッシュ・フロー計算書とフリー・キャッシュ・フローおよびDCFも容易に算出してくれる、そんなエクセルのシートのこと。それとデフォルト率の推定も。
だけど、黒字にする経営計画そのものが立案できて、かつ実践としてきっちり遂行できる、そんな能力養成が本質で、お教える方も現場調査とファイナンス以外のマネジメント技法をしっかりお勉強して・・・。
データサイエンスや機械学習なんてできて当たり前で、さらに応用をどう扱うのか、という力量を身につけないと、社会人対象の大学院教育では潰れてしまう、ということでしょうよ。教えるのに怖さを感じて、自信がない、という状態では、学生さんからしても迷惑で・・・。
個人的には、専門の上に教養がある、という捉え方をしている、という状態。特に、変化の激しい経営分野では、専門のレベルを上げるだけでなく、もっと広い思考が創造には必要で、ココイラが教養かと。
創造の仕事が増えてくれば、思考できる時間の確保が必要、ということ。要は、専門の意思決定は高レベルの知識に基づいてより効率を高めるのと同時に、まったく新しい発想を創造力の源である教養思考を高めて実現し続ける、そんなことかと。
ビジネス・アナリティクスをしっかり理解して、経営のことを深く思考できる、そんな人財の育成のことで、何しろ重要でしょうよ。データ経営の専門職のことで、対象を想定しないデータサイエンス教育とは違うやり口。
そう言えば、海外ではビジネス・スクールの中にビジネス・アナリティクスのコースがある、という状況で、個人的にはココイラのことを調べたい、という気分でもあるの。アチコチで設置、そんなことでもあるの。まあ、既に統計学科が昔からあってのことなので・・・。
そもそも、ビジネス・スクールの機能と使命って経済社会では極めて重要で、さらに広がっていく、ということかと。特に、社会人の専門職や、より高度な経営専門職の養成が大切で・・・。科学的方法論の重視、そんなことでもあるけど。
エクセルのシートを拵えて、さらにRで読み込んで機械学習を使う、という仕掛け。
今回の授業で経営分析のワークシートをアレコレと作ったので、意思決定としては、さらに高度な分析が必要で、ココイラを拵えて教材にする、ということ。統計的意思決定論の授業のこと。
Pythonでも良いけど、まあ、Rだとストックがあるので・・・。