ご存じないかもしれませんが、ProgressSoftはCSD（Company Sponsored Dissertation）プログラムを提供しています。これは基本的に、データ、ツール、専門家のヘルプなどの適切なリソースを提供し、実務経験の要素を提供することによって、大学院生の学位論文プロジェクトの完了をサポートするために設計されています。
今日は、私がCSDプログラムを利用して、どのようにして論文プロジェクトを完成させることができたのか、また、その過程で直面した障害について、私自身の体験談をお話ししたいと思います。
テーマを選ぶ
機械学習は、多くの産業に革命をもたらす急成長中の分野です。ヘルスケアから金融まで、機械学習アルゴリズムを使用することで大量のデータを分析し、驚くべき精度で予測を行うことができます。
私は卒論でこのテーマを追求したいと考え、ProgressSoftのチームに提案したところ、彼らも機械学習が決済業界とそのクライアントに与える潜在的な影響を認識し、サポートを快諾いただきました。
その後、マーケットニーズやこの業界で応用できる具体的な内容について、ProgressSoftチームの知識をお借りしながらトピックを絞り込み、最終的に、私たちは次のトピックを選びました。 「機械学習による時系列データの多段階予測：株価について」です。
担当指導者（メンター）
その後すぐに、ProgressSoftの人工知能・機械学習部門担当の指導員（メンター）を付けていただきました。論文作成中はメンターに限らず、チーム全体から非常に専門的な意見やアドバイスをもらうことができました。
ここで得たフィードバックや知識は、論文のアウトラインを方向付ける道しるべとなっただけでなく、既成概念にとらわれずにトピックに取り組む新しい方法を見つけるヒントともなり、非常に重要なポイントでした。
ツールとリソース
金融ソリューションの最大手企業とのコラボレーションによるこのようなプログラムの実施には、多くのメリットがあることは言うまでもありませんが、それは利用できるツールやリソースの豊富さという点でもいえると思います。
自分一人では決してたどり着けないリサーチやデータにアクセスできただけでなく、業界の最先端ツールを使う機会もあり、メンターの指導のもと、トレンドの把握や新しい情報の発見が終始スムーズにできました。
直面した課題
お断り：私はProgressSoftのCSDプログラムに参加しただけでなく、フルタイムのDevOpsエンジニア/チームリーダーとして、毎日ProgressSoftで働いています！
そのため、当然ながら、私が直面した最大の課題の1つは、フルタイムの仕事と学業のバランスをとることでした。仕事をこなしながら勉強を続け、研究を進めていくためには、自己管理と時間管理が必要でした。
学術研究と実務応用という面での最適なバランスを見つけることも障害となりました。私の研究は、学術的に厳密であると同時に、企業の要求に応えられるものでなければなりませんでした。そのため、会社の目標や目的を総合的に理解し、学術的な要件と実用的な要件の両方を満たすような研究を行う必要がありました。
成果
私は優秀な成績で卒業し、その過程で得たスキルと知識のおかげでProgressSoftに大きく貢献することができました。
最後に、皆様へお伝えしたいこと
論文を完成させることは、難しいことですがやりがいもあります。特に、仕事や学業を両立させる場合は、かなりの規律と忍耐が必要です。しかし、正しい考え方とチームの協力があれば、これらの障害を克服してこの分野に大きく貢献することが可能です。それを踏まえて、私は皆様にProgressSoftのCSDプログラムを強くお勧めします！
