新しくアルファのアドバイザーに就任しました。私は現在ニューヨークの外資投資銀行にてデータサイエンスチームのマネージャーをしています。最近はハーバード、コロンビア、NYUからデータサイエンティストを採用しました。私自身もコロンビア大学院データサイエンス学部を卒業し、データサイエンス業界を渡り歩いてきました。その経験を元にAI・機械学習系大学院留学の最新のトレンドを解説します。

第三回はCS、DS、BA学部は似ている点もあるが、出願条件、候補者の経歴共に全く異なることをシェアしました。またご覧になっていない方はまずこちらをご参照ください。

今日はAI・機械学習系大学院を先駆けとなったNYUを例に、実際に大学院出願条件を見ていきたいと思います。

NYU Computer Science

NYUのCSは以下の記載の様に沢山の出願条件が課されています。

1). Strong GRE Quantitative and Analytical scores. (Typical acceptable scores are near 160 for the quantitative section or 4.0 or better on the new Analytical Writing section.)
2) Languages: Deep working knowledge of C and familiarity with object-oriented concepts and work with some object-oriented language such as Java or C++.
3) Data structures and mathematics: Understanding and working knowledge of pointers, lists, stacks, queues, trees, arrays and recursion; induction, order of magnitude growth, probability and elementary combinatorics, set notation.
4) Working familiarity with windows and Unix.
5) Knowledge of assembly language (e.g. Intel or Motorola) sufficient to understand self-modifying code.

まずGREの数学ですが、１６０（トップ２８％）は日本人なら問題なくクリアできるでしょう。しかし問題は次の４つです。C言語、オブジェクト指向プログラミング、データ構造、UNIX、アセンブリ言語となると余程の猛者でない限り自習は難しいと思います。それに加え、Discrete Mathematics(離散数学)、Multivariable Calculus(多変数微分積分学)を求めてくる大学もあります。

厳しいprerequisiteを課す一方、NYUはCS学士以外にも門戸を開く大学でもあります。準備コースで基礎を固めその後晴れてCS修士に挑戦する道もあります。