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Masaki Nishi
ソフトウェアエンジニア

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ジョージア工科大学とテキサス大学オースティン校のCS修士比較【OMSCS vs MSCSO】

両校のコンピュータサイエンス修士オンラインプログラムに合格したので進学先を決める

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こんにちは、です。

フルタイムでエンジニアとして働きながら、1年半でアメリカのオレゴン州立大学のコンピュータサイエンス学士号を取得した後に、ジョージア工科大学のコンピュータサイエンス修士オンラインプログラム（OMSCS）とテキサス大学オースティン校のコンピュータサイエンス修士オンラインプログラム（MSCSO）にアプライし、両校合格しました。

【関連】：オレゴン州立大学のオンラインCS学士号を1年半で卒業した

【関連】：テキサス大学オースティン校オンラインCS修士に合格するまで【MSCSO】

【関連】：ジョージア工科大学オンラインCS修士に合格するまで【OMSCS】

本記事で、OMSCSとMSCSOの学費やカリキュラム、提供コースなどを比較し、進学する大学院を確定します。

大学ランキング

総合ランキングではテキサス大学オースティン校の方が高い傾向にあり、コンピュータサイエンスのランキングではジョージア工科大学が高い傾向にありました。

単純に総合大学か工科大学かの違いであるように見受けられ、国内ランキングでは同等の評価を受けているようです。

本記事では、下記の大学ランキングを指標として扱います。

  • 世界大学ランキング
    • Times Higher Education – World University Rankings 2025
      • Times Higher Education（THE）は、イギリスに本拠を置く高等教育に特化したメディア企業であり、毎年世界中の大学を評価・ランキングしています。THE 世界大学ランキングは、教育、研究、引用、国際性、産業収入の5つの主要指標に基づいています。
    • QS World University Rankings 2025
      • QS（Quacquarelli Symonds）は、英国に本拠を置く教育コンサルティング会社で、世界中の大学を評価するランキングを毎年発表しています。QSランキングは、学術的評価、雇用者評価、教員・学生比率、引用数、国際性などの指標を使用しています。
    • Shanghai Ranking – Academic Ranking of World Universities 2024
      • ShanghaiRanking Consultancyが発表するAcademic Ranking of World Universities（ARWU）は、主に研究実績に焦点を当てた世界大学ランキングです。中国・上海に拠点を持ち、特に自然科学や工学分野での評価が高いです。
  • アメリカ国内大学ランキング
    • US News Education – Best Computer Science Schools 2024
      • US News & World Reportは、アメリカを拠点とするメディア企業で、教育分野を含むさまざまな分野のランキングを提供しています。Best Computer Science Schoolsランキングは、主にアメリカ国内の大学院レベルのコンピュータサイエンスプログラムを対象とし、研究や教育の質を評価しています。

世界大学ランキング

アメリカ国内ランキング

取得できる学位

どちらも卒業証書は以下の学位が記載され、オンキャンパスとオンラインで区別しない学位となります。プログラムの内容的にも、両校ともにオンキャンパスと同等であるようです。

学費

  • ジョージア工科大学
    • Spring 2025
      • $195 per credit (1クラス3クレジット)
      • $107 Mandatory Student Fee per semester
      • 10セメスター連続で1クラス受講をして卒業する場合：$6920
    • 参照：https://www.bursar.gatech.edu/tuition-fees
  • テキサス大学オースティン校

入学情報・合格率

入学に至るまでの経緯や必要書類、合格率などの入学情報は下記記事にまとめています。

【関連】：テキサス大学オースティン校オンラインCS修士に合格するまで【MSCSO】

【関連】：ジョージア工科大学オンラインCS修士に合格するまで【OMSCS】

プログラム特徴

設立年

卒業期間

どちらもセメスター制で10クラス受講が卒業要件のため、卒業期間は大差ないと思います。

カリキュラム・提供コース

ジョージア工科大学はコース選択の幅が広く、テキサス大学オースティン校はML/AI系が主力になっています。

  • ジョージア工科大学
    • 6つの専攻分野を選択して、それぞれの専攻分野のコアコースと選択コースを選択する
    • 専攻分野
      • Computational Perception and Robotics
      • Computer Graphics
      • Computing Systems
      • Human-Computer Interaction
      • Interactive Intelligence
      • Machine Learning
    • 提供コース
      • * : Foundational course
      • A : Course administered by OMS-Analytics program (still open to OMSCS students)
      • C : Course administered by OMS-Cybersecurity program (still open to OMSCS students)
        • *CS 6035: Introduction to Information Security
        • CS 6150: Computing for Good
        • *CS 6200: Introduction to Operating Systems (formerly CS 8803 O02)
        • *CS 6210: Advanced Operating Systems
        • *CS 6211: System Design for Cloud Computing (formerly CS 8803 O12)
        • *CS 6238: Secure Computer SystemsC
        • *CS 6250: Computer NetworksC
        • *CS 6260: Applied CryptographyC
        • CS 6261: Security Incident ResponseC (formerly CS 8803 O22)
        • *CS 6262: Network Security
        • *CS 6263: Intro to Cyber Physical Systems Security (formerly CS 8803 O07)
        • *CS 6264: Information Security Lab – System and Network DefensesC (formerly CS 8803 O11)
        • CS 6265: Information Security LabC
        • *CS 6290: High Performance Computer Architecture
        • *CS 6291: Embedded Systems Optimization (formerly CS 8803 O04)
        • *CS 6300: Software Development Process
        • *CS 6310: Software Architecture and Design
        • *CS 6340: Software Analysis
        • *CS 6400: Database Systems Concepts and Design
        • *CS 6422: Database System Implementation
        • *CS 6435: Digital Health Equity (formerly CS 8803 O16)
        • *CS 6440: Intro to Health Informatics
        • *CS 6457: Video Game Design
        • *CS 6460: Educational Technology
        • *CS 6475: Computational Photography
        • *CS 6476: Computer Vision
        • *CS 6491: Foundations of Computer Graphics
        • *CS 6515: Intro to Graduate Algorithms (formerly CS 8803 GA)
        • *CS 6601: Artificial Intelligence
        • *CS 6603: AI, Ethics, and Society (formerly CS 8803 O10)
        • *CS 6675: Advanced Internet Systems and Applications
        • CS 6747: Advanced Malware AnalysisC
        • *CS 6750: Human-Computer Interaction
        • *CS 6795: Introduction to Cognitive Science
        • *CS 7210: Distributed Computing
        • *CS 7280: Network Science
        • *CS 7400: Quantum Computing (formerly CS 8803 O13)
        • *CS 7470: Mobile & Ubiquitous Computing
        • *CS 7632: Game AI
        • *CS 7637: Knowledge-Based Artificial Intelligence – Cognitive Systems
        • *CS 7638: Robotics: AI Techniques (formerly CS 8803 O01)
        • *CS 7639: Cyber-Physical Design and Analysis (formerly CS 8803 O09)
        • *CS 7641: Machine Learning
        • *CS 7642: Reinforcement Learning (formerly CS 8803 O03)
        • *CS 7643: Deep Learning
        • *CS 7646: Machine Learning for Trading
        • *CS 7650: Natural Language Processing
        • *CS 8803 O08: Compilers – Theory and Practice
        • CS 8803 O15: Introduction to Computer Law
        • CS 8803 O17: Global Entrepreneurship
        • *CS 8803 O21: GPU Hardware and Software
        • CS 8803 O23: Modern Internet Research Methods
        • CS 8803 O24: Intro to Research
        • *CSE 6220: Intro to High-Performance Computing
        • *CSE 6242: Data and Visual AnalyticsA
        • *CSE 6250: Big Data for Health Informatics
        • CSE 6742: Modeling, Simulation, and Military GamingC
        • ECE 8843: Side-Channels and Their Role in CybersecurityC
        • INTA 6450: Data Analytics & SecurityC
        • ISYE 6402: Time Series AnalysisA
        • *ISYE 6420: Bayesian StatisticsA
        • ISYE 6501: Intro to Analytics ModelingA
        • ISYE 6644: Simulation and Modeling for Engineering and ScienceA
        • ISYE 6669: Deterministic OptimizationA
        • ISYE 8803: Topics on High-Dimensional Data AnalyticsA
        • MGT 6311: Digital MarketingA
        • MGT 8813: Financial ModelingA
        • PUBP 6725: Information Security PoliciesC
        • PUBP 8823: Geopolitics of CybersecurityC
    • 参照：https://omscs.gatech.edu/current-courses
  • テキサス大学オースティン校
    • 各科目カテゴリから一つずつ、合計3科目を必須受講し、選択科目を7つ受講する
    • 科目カテゴリ
      • Applications Courses
      • Theory Courses
      • Systems Courses
    • 提供コース
      • Applications Courses
        • Deep Learning
        • Machine Learning
        • Natural Language Processing
        • Reinforcement Learning
      • Theory Courses
        • Advanced Linear Algebra for Computing
        • Algorithms
        • Automated Logical Reasoning
        • Introduction to Quantum Information Science
        • Online Learning and Optimization
        • Optimization
      • Systems Courses
        • Advanced Operating Systems
        • Android Programming
        • Implementation of Programming Languages
        • Parallel Systems
        • Virtualization
      • Elective Courses
        • Advances in Deep Learning
        • Case Studies in Machine Learning
        • Planning, Search, and Reasoning Under Uncertainty
    • 参照：https://cdso.utexas.edu/mscs

コース評判

両校ともにコースレビューサイトがあるため、具体的なコース内容や所感などを確認することができます。

  • ジョージア工科大学
    • 実践重視のプロジェクトベースのコースが多い所感です。
    • コースレビューサイト：https://www.omscentral.com/
  • テキサス大学オースティン校
    • 理論重視で数学が必要となるコースが多い所感です。
    • コースレビューサイト：https://mscshub.com/

進学先選定

カリキュラムや学費的な面はジョージア工科大学の方が良いですが、大学ランキングや合格率の点でテキサス大学オースティン校の方が魅力的です。

大学ランキングを重視する理由は、イギリスのHigh Potential Individual visa routeにテキサス大学オースティン校が含まれていたりなど、国際的にビザの面で有利になることがあるからです。

また、合格率が低い場合はセレクティブなプログラムであることから、生徒の質が良いと見ることができ、グループプロジェクトなどで学びが多いのではという期待値があります。

一方で、選定する際の主軸となるのはコンピュータサイエンスを学びたい、特にコンピューティングシステムを主専攻とし、OSやネットワーク、セキュリティ、データベース周りを学びたいという部分であるため、ジョージア工科大学の方が魅力的であると判断しました。

そのため、進学先としてはジョージア工科大学を選択することとしました。Spring 2025に入学する同級生の方がいらっしゃいましたら、どうぞよろしくお願いいたします。

【関連】：ジョージア工科大学オンラインCS修士の履修計画をする【OMSCS】

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Masaki Nishi

サンフランシスコ・シリコンバレーでのインターンや外資SIer、メガベンチャーでのエンジニアを経験後、現在はAmazon Web Servicesに勤務。

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