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フランスのビジネス修士プログラムを振り返る

私は、去年の10月からパリ近郊のラデフォンス地区にある
EMLV Paris というプライベートビジネススクールで
MSc in Digital Business and Analyticsを専攻し、修士学生をしていた。

このプログラムの参加を決めた経緯については、別記事で書いているので、
気になる方はぜひ:)

そして、先月で、無事に全てのプログラムを終えたので、
この1年間のビジネススクールでの勉強や経験を簡単にシェアしようと思う。

2022年10月ー12月(セミスター1前期)

下記10 科目の授業を受ける。
Innovation Management
Statistics for Managers
Operation Management
Organizational Data Optimization
Thesis Bootcamp
Trends in Digitalization
Career Coaching
Design Methods for Applied Research
Digital Marketing
Master class for DBA
+修士論文のテーマ決めと、リサーチプロポーザルの作成、そしてその発表

この量の授業を3ヶ月でこなさないといけないという鬼のスケジュール。
毎日、学校に通って朝から夜まで勉強していた。
もちろんどの科目でも中間テストがあれば、毎回課題も出る。
パリ観光してる暇なんてさらさらない。
土曜日の午前中も授業があったので、
土曜の授業が終わってから、大学の友達とパリに繰り出してランチして、
ちょっとぶらぶらして帰ると言う。
夜遊びする暇はもちろんない。
しかも統計学やら、データオプティマイゼーションやら、
やたら数学を使う科目が多く、
超ど文系の私は、まじで入るプログラム間違えたなと頭抱えるくらい
ついていくのが大変だった。
日曜は死んだように寝るか、授業の復習をしていた。
それでも、やっぱりついていけなくて、
諦めることも学び、優しい友達に恵まれた私は、
こちらからお願いすることもなく、
友達は察して回答をwhatsAppで送ってきてくれてた。
そして、それをありがたく拝借し、自分の回答のように書き直し提出していた。
まぁそれでも自分のもののように書くには、理解しないといけなかったから、
それはそれでいい勉強になった。
人に頼る、できないものはできないと諦め、得意な人に任せて
できることに時間を使うことを学んだ。
それを学んだときに書いた記事がこれ↓

2023年1月ー3月(セミスター1後期)

8科目
UX design
Business Strategy
Business Simulation
Digital economy and tech strategy
Leadership and Management
Business Ethics & Social Responsibility
Data management and empirical methods
Applied Management Science
Project Management
修士論文のLiterature Reviewを終わらせる

1学期前半で、どうやって授業をこなしていくのか、
どうやってうまく手を抜くかを学び始めたうえ、
Chat GPTが流行り出してい他ので、うまく利用して、
課題時間を一気に短縮する方法を学び、noteへの投稿頻度も上がり始めた笑

ただそれとは同時に、インターンシップを見つけないといけない、
これが見つからなかったら卒業できないというストレスと不安感も大きくなっていた。

2023年4月ー9月(セミスター2)

インターンシップスタート
修士論文の作成(60ページ*レファレンスを含む)
修士論文の口頭試問
インターンシップリポート(30ページ)
インターンシップ活動報告

なんだかんだで、運よく4月中旬にインターンシップ先が見つかり、
仕事ができる喜びを感じていたのですが、
やはり最初はなれるまで落ち込んでいたことが多かったようです。
ただそれと同時に、自分の感情を客観視する能力を身につけ、
その感情に飲まれないようにもなった。

そして、インターンをこなしながら、
修士論文を書いて、口頭試問も無事クリアした。
修士論文を仕上げている時は朝三時半とかに起きてやってた時もあった。
というのも家を六時半には出ないといけなかったので。
インターンリポートも作成して、活動報告もして。
我ながら頑張ったと思う。
またnoteをちょっとサボってしまったけど。

2023年10月<<今ココ

そして今に至ります。絶賛ニート中です。あははは

次回は授業内容について、簡単に説明しようと思います。
またね!
(追記)↓ここで説明したよ。


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