Tech MBAで学ぶ醍醐味

2019年の計画を立てていた。

2019年は、東京とニューヨークを行き来しながら、事業を軌道に乗せる。スタッフ採用や資金調達のこと、いろいろ考えなきゃいけないことが山積みで、やらなきゃいけないことも、沢山ある。そしてまずは、MBAをきちんと卒業しなくては。。

 

最終学期は、ブロックチェーンやMachine Learning、Deep Learning、HCIなど今まで未経験の技術系分野を中心に履修予定。今学期も、Designing Data Productsというデータ分析系の科目を履修して、Machine Learningの基礎とデータ分析方法を学んだものの、本当にもの凄く勉強になった。

Machine Learningの基礎って、もっと技術的な理解がないと勉強しにくい分野という先入観があり、これまで敬遠しがちだった。けれど、エクセルでの分析方法やデータ分類方法から始まり、BigMLというツールを活用してMachine Learningについて学んでいくことで、思ってたよりもずっと簡単だし、楽しいじゃん!と理解を深められたのが良かった。

※画像は、コーネルテックのDesigning Data Productsという授業で、教科書となっている本。ご興味のある方はぜひご参照ください。

 

あと、バリュエーションとかファイナンス関連の科目も凄く勉強になった。私の場合はファイナンスの実務経験がなかったため、勉強するのには人一倍時間はかかってしまったけれど、テクノロジー分野を売りにしているコーネルテックで、ここまでしっかりファイナンスを学べるとは当初期待していなかったため、凄く良かった。

ベンチャーキャピタルの投資判断とか、テックスタートアップ(特にIPOしていないような企業)のファイナンスのデータを分析する際、どういうデータから着目すればよいのか、どの公式を用いて分析するのが良いのか、といった分析の手法が学べたのは凄く勉強になった。卒業後も、仕事に活用できそう。

 

そう、コーネルテックの良いところは、テクノロジー系の科目はもちろん充実しているものの、イサカの2年制MBAのリソースを活用して、ファイナンスとかの「MBAっぽい科目」もしっかり学べるカリキュラムになっていること。イサカから教授がやってきてくれて、NYCで授業を開講してくれます。

あとは、先日も書いた通り、スタートアップ創業者によるランチ会やディナー会といった少人数制のイベントが頻繁に学内で開催されていて、これも凄く価値があった。もし普通に働いていたら、こんなに短期間でここまで多くの方からお話を聴く機会なんて、そうそうなかったと思う。

ベンチャーキャピタル関連の授業がコーネルテックでは特に充実していて、学内のランチ会とかで普通にa16zなどの有名VCで働く卒業生の人に会う機会が沢山ある。そうそう、あと来学期は教授のツテで、NYUの授業を聴講することになった。スタートアップ関連の知財について学ぶ予定。ニューヨークには、学内外で兎に角数多くのオポチュニティがある。

 

こういう「未経験の分野で、興味のある分野」や「人に会うこと」にしっかり時間を投資できることが、社会人経験を経て、MBAに行くことの醍醐味だと思う。

 

ブログを開始して、気づけば100記事以上更新していて、いくつか気づいたことがある。一つは、意外と多くの方がブログをご覧になってくださっているということ。

もともと知人の方で、とても意外な方が、実は私のブログに頻繁にアクセスしてくださっていた、ということもある(向こうからご連絡を頂いて、そのことを知る)。人のご縁は、どこで再びつながるか分からないものですね。