入学から現在までの進捗と今後の予定を下記に示す。
【合格済み】
1. Algebra
2. Calculus
3. Statistics 1（ハーフコース）
4. Statistics 2（ハーフコース）
5. Introduction to economics
6. Abstract mathematics
7. Microeconomics
8. Further linear algebra（ハーフコース）
9. Further calculus（ハーフコース）
10. Asset pricing and financial markets
11. Macroeconomics
12. Elements of econometrics
【今期履修科目】
13. Machine learning
14. Economic history since 1900
【学位取得後】
15. Advanced statistics: distribution theory（ハーフコース）
16. Advanced statistics: statistical inference（ハーフコース）
＊1～9および11は必修。他は選択。
13は2年以上前から学習しており、すでに一通り完了している。復習は、まずベイズ推定の章が終了し、今はPCA：Principal Components Analysis を復習中で、難易度が高いと思われる順に復習していく予定だ。
職場ではベイズ統計を仕事で使用するために、StanによるMCMCサンプリングの使用準備を進めている。本科目の学習範囲を越えており、なんだかもう素人の域を脱し始めたような心持ちになる。
本科目は試験直前にRスクリプトの課題提出があるから、試験までの時間の使い方には注意を要する。
仕事を除けば、週一で復習を進めている。
14は最後の履修科目だ。経済学の歴史ではなく、経済学でひも解く20世紀以降の歴史科目。
学習を始めて2ヶ月。暑い中、一文一文だらだら長い参考書をイライラしながら読み続けてきたが、最近ようやく読み慣れてきた。
参考書群は数式、グラフやテーブルが少なく、やたら文章ばかりで少々辟易しているが、他方で読み物として面白くなり始めている。
読む量が計1000ページ前後になる科目はいくつもあったが、本科目はさらに読む量が多いから、読むスピードが下がるといつもより焦る。
金本位制度とその成り立ち、および制度が第一次世界大戦まで機能していた背景について学習したところだ。
継続料は支払済で13と14の履修登録は完了している。
今季で学位到達予定。
そして学位到達後。
15と16は科目ポータルサイトから教材だけ入手しておいて、学位取得後にロンドン大学に籍を置かずに自力で勉強するつもりでいるが、データサイエンス学科で再入学して履修することも検討している。
学校に所属せず、統計検定1級を的にして学習を続けることもできるだろう。だが、どんなに好きで始めても、向上するためには必ず苦痛が伴う。こっちはそんなに出来た人間ではない。学費を払って自分自身にプレッシャーをかけないと、チンタラし過ぎていつまでも理解が一向に進まない恐れがある。
また、15と16以外に、プログラミングなどの科目にも興味がある。
再入学もありかと。
