【GAFAエンジニアが徹底解説】MBA×エンジニアリング、デュアルディグリーはお勧め？
Polymathは、ニューヨークで3人のメンバーによって設立された、（私たちが知る限り）唯一の理系専門の留学コンサルティングファームです。メンバーはアメリカのGAFAで働く現役エンジニアで構成され、STEM分野の大学院を卒業し、海外で豊富な経験を積んでいます。私たちは実際の経験をもとに、留学から海外就職まで総合的にサポートを提供しています。Polymathは当初、家族や友人、同僚へのサポートからスタートしましたが、その後、「より多くの留学生や海外で活躍する人材を育成する」という使命のもと、ニューヨークで正式に設立されました。
こんにちは、Polymathのイトクです。私は高校卒業と同時に神奈川の実家を離れ、２０年前にアメリカへ渡りました。コロンビア大学のデータサイエンス大学院を卒業し、現在はニューヨークのAmazonでAIの研究開発に携わっています。同時に、皆さんの理系留学や現地での就職サポートも行っています。
７月になり、数人の生徒さんたちがNYUブリッジの８月の出願に向けてエッセイの最終校正をしています。未経験からCS留学を目指すのであれば、数あるブリッジプログラムの中でも、リーズナブルな授業料と充実した内容から、NYU Tandon Bridge Programが現時点での最適解です。詳しくはこちらの記事もご覧下さい。
https://note.com/polymathnyc/n/ne8931c7374dd
MBA×エンジニアリングのデュアルディグリーはお勧め？
最近、多くの方から「MBA×エンジニアリング、デュアルディグリーはお勧めですか？」という質問を頂きます。Polymathのアドバイザーは全員がアメリカのGAFAで働く現役のエンジニアであり、今日はプロ視点からこのプログラムについてデータを見ながら正しい情報を共有したいと思います。
MBAとコンピューターサイエンスのデュアルディグリープログラムは、近年多くの大学が提供するようになった注目のコースです。ハーバード、コロンビア、ウォートン、スタンフォード、ミシガン、ケロッグなど名門大学でも実施されています。このプログラムは、わずか2〜3年でMBAとコンピューターサイエンスの両方の専攻を修了できるという魅力的な特徴を持っています。通常、それぞれの専攻を個別に修了するには、MBAが約2年、コンピューターサイエンスが約2年かかるため、このプログラムは時間とコストを大幅に節約でき、経営の知識と技術的なスキルを同時に習得できると考え、このプログラムに大きな魅力を感じるかもしれません。特に、技術革新が進む現代のビジネス環境では、経営プラスアルファのスキルを得られるという観点からも良いと感じるかもしれません。
実態は大学のマーケティング戦略？
しかし、このプログラムの実態は、大学のマーケティング戦略であると私たちは考えています。デュアルディグリープログラムの華やかな表向きとは異なり、大学側は学問というよりも金儲けとしての側面が強いのです。このデュアルディグリープログラムは、コンピューターサイエンスなどのエンジニアリング学部の学生と同じ授業を履修しますが、MBAプログラムの一部として提供されるため、同じ授業を履修しているにもかかわらず相当割高なMBAの授業料を払うことになります。
例えば私の母校であるコロンビア大学を例に見ていきましょう。コロンビア大学ではデュアルMBA/MSと呼ばれています。デュアルMBAの１年の授業料は$95,294 （執筆時のレートで1504万円）ですが、エンジニアリング学部は$31,008（執筆時のレートで489万円）です。このように、同じ授業を履修するのに、MBAの授業料はエンジニアリング学部の授業料の3倍以上となっており、非常に大きな差があります。したがって、このプログラムに参加する際には、実際の費用対効果や学びの質について慎重に検討する必要があります。
デュアルディグリーがビジネス学部に属す場合授業料が高額になるという点に着目しましたが、ではデュアルディグリーがどの学部に属しているのかを見分けるにはどの様な方法があるのでしょうか？それはURLを見ることが一番の近道です。コロンビア大学のURLは「academics.gsb.columbia.edu/mbaxms」となっており、gbsは「Graduate School of Business」の略です。ハーバード大学だとURLは「hbs.edu/mba/academic-experience/joint-degree-programs」となっており、hbsは「Harvard School of Business」の略です。
前提条件と難易度
さらに、コンピューターサイエンスの様な工学系の授業には、理系の知識が前提となるプレレクジット（前提条件）が多く含まれています。そのため、理系出身でない学生にとっては、通常の履修が難しく、デュアルディグリーでは無理やり履修できるようになっている構成です。しかし、プレレクジットが設定されていることにはしっかりとした意味があり、これを無視して授業についていくことは現実的ではありません。私自身、文系出身で理系に転向した経験から言えることですが、これは、算数しか学んだことのない小学生が高校数学を履修するようなものに感じます。
今の時代、AIを学びたいと思う方も多いのではないでしょうか？コロンビア大学のデュアルディグリープログラムには、「Machine Learning」という選択科目があります。これは工学系の大学生が機械学習を学ぶための基礎となる非常に重要な科目であり、私も実際にこのクラスを履修した経験がありますが、とてもヘビーな授業でした。
実際にこのクラスのプレレクジットを担当教授のサイトで調べてみると、以下のように記載されています。
Applied Probability（応用確率）
イベント、離散および連続確率変数、密度、期待値、結合・条件・周辺分布、独立性、標準偏差、分散、共分散、相関の概念、大数の法則、中心極限定理についての理解と知識。
Applied Statistics（応用統計）
ベイズの定理、事前分布、事後分布、最尤法（MLE）、ベルヌーイ分布、二項分布、多項分布、ポアソン分布、ガウス分布などの基本的な分布、およびそれらの多変量バージョン、特に多変量ガウス分布についての理解と知識。
Linear Algebra（線形代数学）
ベクトル空間、部分空間、行列の逆、行列の積、線形独立、ランク、行列式、直交性、基底、連立線形方程式の解法、固有ベクトル・固有値、固有値分解および特異値分解。対称行列、正定行列および半正定行列、非特異行列、単位行列、回転行列などの人気のある行列タイプの識別と取り扱い。線形写像、基本的な部分空間（列空間、行空間、零空間、左零空間）、演算子、（直交）射影についての理解と知識。
Multivariate Calculus（多変量解析）
関数の極限および列。テイラー展開および近似。一般的な関数の微分および積分、勾配、ヤコビ行列、ヘッセ行列、定常点の分類、一般的な関数の極大および極小の計算。ベクトル値関数の微分についての理解と知識。
Mathematical Maturity（数学的成熟度）
技術的なアイデアを明確に伝える能力についての理解と知識。
Basic Algorithm Design and Analysis（基本的なアルゴリズム設計と分析）
時間および空間の複雑性分析、漸近表記反復および再帰プロセスの複雑性分析についての理解と知識。
Basic Data Structures（基本的なデータ構造）
グラフ、木、リスト、テーブルの基本的な表現、トラバーサルおよび分析技術についての理解と知識。
Programming（プログラミング）
高水準言語でのプログラミング能力、および基本的なアルゴリズム設計、データ構造、コーディング原則、効率的なデータ処理に関する知識についての理解と知識。
これらの授業をすべて履修した文系の学生がどれほどいるでしょうか？大学工学部レベルの授業を事前に履修していないと、授業についていけないので、通常は履修が認められません。理系出身のMBA生であれば復習をしながらついていくことが可能かもしれませんが、私の経験上、完全な文系の学生が未経験でついていくことはほぼ不可能です。例えば、MBAと文系学部のデュアルディグリーであれば、異なる分野の知識を相互に補完し合うことができるため現実的な選択肢となりますが、MBAとコンピューターサイエンスなどのデュアルディグリーは、その難易度の高さから現実的に中途半端な理解になってしまうと言えます。
まとめ
最終的に、MBAとコンピューターサイエンスのデュアルディグリープログラムは、技術と経営の両方のスキルを短期間で習得できる魅力的なプログラムのように見えますが、現実には大学のマーケティング戦略としての側面が強い反面もあります。このプログラムは、どちらかの分野に専念できない学生をターゲットにし、通常のMBAプログラムよりも長い2年以上の期間で高額な授業料を通じて大学が収益を上げる戦略の側面もあります。
このデュアルディグリープログラムは、コンピューターサイエンスなどのエンジニアリング学部の学生と同じ授業を履修しますが、MBAプログラムの一部として提供されるため、同じ授業を履修しているにもかかわらず相当割高な授業料を支払うことになります。さらに、理系の知識が前提となるプレレクジットが多く含まれており、文系出身の学生にとっては履修が非常に難しくなります。理系出身のMBA生であれば何とか対応できるかもしれませんが、それでも非常にチャレンジングなプログラムです。自分のキャリアに本当に必要な知識とスキルを見極め、実際の費用対効果や学びの質について慎重に検討した上で、プログラムを選択することが重要です。
デュアルディグリーにご興味のある方の多くは未経験ではないでしょうか？本気でコミットするのであれば、コンピューターサイエンスや工学部を専攻する方が深く学ぶことができるのでお勧めです。さらに授業料もMBAよりも相当抑えることが可能です。簡単ではありませんが、未経験からでもコンピューターサイエンス留学を達成することは可能です。私達Polymathメンバー全員が未経験からのスタートでしたが、今では全員がGAFAで働いています。私たちは、そんな挑戦をする方をサポートするためにPolymathを立ち上げました。理系留学や海外就職の対策を少人数制で提供しています。留学や海外就職についてのご質問や、個別の相談を希望される方は、こちらからお気軽にご相談ください。初回のご相談は無料です。
AI技術を活用した留学サポートツールPolymath AIを開発しました。現在、ベータ版としてリリースしており、クーポンコード「BETA70」を使用すれば、初めの3ヶ月間は70%オフでの利用が可能です。この機会に、Polymath AIを是非お試しください。
この記事が気に入ったらサポートをしてみませんか？