ハーバード大学院生になってデータサイエンスを検証する

現在、Harvard Business School（ハーバード大学院）のData science for Business Programを学生として履修しています。

日ごろ「データ分析活用」のプロとして、スキル育成や企業・自治体サポートをしている身として、オンラインでも受講できる環境をフルに生かしつつ、自身へのインプットを強制する機会を敢えて作りました。

通常の業務を日々こなしながらの大学院生生活なので、かなりハードなことは間違いないのですが、私の目的はかなり具体的で明確です。単に「受け身的に学びたい」ということとは全く異なります。

誰でも自ら「自分はＸＸの専門家です」と言うことはできますし、その看板を今日作ってビジネスを始めることも可能です。誰でもです。

　

一方で、私自身はそういう働き方、生き方には違和感が強く、専門家であることを客観的に示せたり、自ら認識できることが（私の価値観にとっては）必須と考えてきました。

その「専門家であることを示す」方法論は、

単に、研修やプログラムの内容自体の評価や満足度といった”途中経過”ではなく、

自らお手伝いしたクライアントが、目に見える具体的な形で「これを受けたからこそ」の成果を出し、一定の再現性があること

を基準に考えてきました。そしてそれが実現できているため、その目的を達成できているという前提のもとで日々仕事をしています。私自身の基準はかなり厳格です。

それはそれで、一つの形だと今でも思っていますが、更にこれに加え、

より客観的に自分のアウトプットや考え方を検証したときに、それが「大きく間違っていない」ことの証明ができる

というアプローチも加えることができるのではないかと考えたのです。

その実現方法の一つが、世界最高峰の一つであるハーバード大学院で教えられている「Data Science for Business」の内容と自らのコンテンツやコンセプトとを照合し検証すること　になりました。

実際に、プログラムを進めるにあたって、自分のこれまでの考え方ややり方とのギャップを意識的に探り、そのギャップを次のカテゴリーに分けています。

　（１）（それも大事だとは思うが）自分のコンテンツの優先度としては低いので、引き続き自分のコンテンツからは除外しておいてよいもの

　（２）言われてみれば確かにそういう考え方もあるので、自分のコンテンツに織り込んでみたり、統合したいもの

　（３）「それはあくまでアカデミックの考え方で実践的ではないだろう」と同意できないもの（どうして同意できないのかとことん突き詰めた上で扱いを考える）

　

少なくとも上記（３）に白黒が自分なりに付けられれば、私のプログラムは少なくとも「ハーバードで教えられているデータサイエンスプログラムでの検証済み」とラベルを貼れると思っています。

ハーバードビジネススクールの授業で検証したコンテンツ

中身としてこれまでのものとベースは変わらないにしても、客観的に中身が検証されたものであれば、これはなかなか価値が高いのではないか、と思っています。

引き続き頑張ります。いずれにせよオンライン様様です。