脳みそが追い付かず、ほとんど理解できない授業でした、恥をさらします。
謎のベールに包まれすぎた「中小企業診断士養成課程」。
そこではいったい何を行われているのか(学んでいるのか)?
シリーズ第6弾「経営情報論」です。
私は中小企業診断士の資格を取るのに、2次試験はパス、大学院の養成課程を選択しました。
ただ、あまりにも情報が無い‥なので未来の仲間に向けて積極的に情報(GoodもBadも)を発信します。
中小企業診断士養成課程の講義(経営情報論)はどのような内容なのだろう
中小企業診断士養成課程の講義(経営情報論)ではいったい何が学べるのだろう
講義以外の課題はどれくらいの分量が出るんだろう
こちらも科目は入学してから半年以上が経ってから、中盤に差し掛かってから開催されました。
情報・IT・DX・システム・サーバー・ネットワーク、
このあたりの言葉を聞くとゾッとするくらい苦手分野です。
講師の方は、大手企業の宇宙工学研究職の方。
そんな人が、中小企業診断士養成課程の講師で良いの?(我々レベルが低すぎるよ)
という疑問はさておき、
とにかく難しかった。
特にデータクレンジング、ディープラーニングなどのAIまわりは全くチンプンカンプン。
いや、とにかくきつかった講義です。
恥をさらす記事になります
中小企業診断士養成課程の講義(情報経営論)の参考図書
参考図書(と言う名の下、読んでおけという事)が出る場合も出ない場合もありますが、
こちらの授業では1冊指定されました。
めちゃくちゃ難しく、難解です。
私は本を読むのが趣味で、大概の書籍は読破できる自信がありますが、
この本は無理でした‥
でもAmazonでは4点がついており、読む人が読めば凄い1冊なんだろうな。
「現代経営情報論」(有斐閣アルマ)
中小企業診断士養成課程の講義(経営情報学)の内容
座学を少ししてから、グループに分かれてグループワークという流れは他の授業と同じですが、
経営情報学はその質なのか、理解できない人が続出。
グループワークもたびたび中断されました。
とにかく専門的な用語や計算が難しすぎる。
前半は、
理屈は分かるのですが、ずっと計算をやり続ける事になり、
いったい自分は何をしているのかと不思議な感情になりました。
◆参考までに画像を掲載しますね。
計算自体はそれほど難しくないのですが、
何をやっているのかを理解するのが困難でした。
その後、
とにかく徹頭徹尾、難しかったですが、
経営情報学において最重要課題の1つが「データクレンジング」であるという事はよく理解できました。
データを標準化する事はもちろんですが、
異常値を排除するなど
確かにという腹落ちはありました。
◆参考までに画像を掲載しますね。
その後は、突如、現実的なソリューションの講義となり
水を得た魚のようにみな活き活きと課題に取り組みました。
この授業を受けていた時は「何これ」と少し反抗的な気持ちでいましたが、
その後、色々な中小企業と接する中で間接的に役に立つ部分もあり
やはり壁を設けずに学ぶスタンスは大切だなと感じています。
他にも、
・RFP(Request For Proposal)の書き方
・超上流工程の重要性
・アポロ13号を事例にしたリスクマネジメントについての講義
・サービスデスクの重要性
・データ中心アプローチについて
など、てんこもりの講義でした。
講義以外で必要になった時間‥週に1時間
情報経営論の授業は比較的課題は少なかったです。
授業の最後に来週の授業までに提出すべきレポートが与えられ、書いてくるだけです。
テーマは
・「AIとデータサイエンス」についてまとめてくる事
・「A社の受発注課題」をDFDを活用してまとめてくる事
・「オープンデータ・オープンサイエンスのインパクト」についてまとめてくる事
等でした。
この当時はまだChatGPTもメジャーではありませんでしたが生成AIに関する話もあり、
やはり先を読まれた講義だったんだなと「今は」思います。
学べたことは、
以上です。
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