AIやDX（デジタルトランスフォーメーション）の進展にともない、業種を問わず「データを読み解ける人材」への需要が急速に高まっています。
マーケティング、商品企画、経営企画など、データサイエンスのスキルはIT業界に限らず、あらゆるビジネスの現場で武器になる時代になりました。
一方で、「データサイエンス学部」「情報科学部」「統計学科」など、学べる大学の名称や特色はさまざまで、どこを基準に比較すればよいか分かりにくいのも事実です。
本記事では、データサイエンスを大学で学びたい方に向けて、比較すべき6つの視点を解説します。
データサイエンティストに求められる3つのスキルセット
データサイエンスとは、統計学やコンピューターサイエンス、ビジネスの知識を組み合わせてデータを分析し、課題解決に活かす学問領域です。データサイエンティストに求められるスキルは、大きく3つに整理できます。
- 統計・数学の知識：データの傾向や関係性を正しく読み解くための土台となる知識
- プログラミング・ITスキル：PythonなどのプログラミングやSQLを使い、実際にデータを処理・分析する技術
- ビジネス理解力：分析結果を、実際の経営判断やマーケティング施策に活かす力
この3つをバランスよく学べるかどうかが、大学選びの大きな分かれ目になります。
文系でもデータサイエンスは学べる?
「データサイエンス=理系」というイメージから、文系出身者は難しいと感じる方も多いかもしれません。
しかし実際には、統計学や数学を基礎からステップアップ形式で学べるカリキュラムを用意している大学も多く、文系出身者や社会人が新たに学び直すケースも増えています。
重要なのは、いきなり高度な数式やプログラミングに取り組むのではなく、基礎科目から段階的に積み上げていけるカリキュラムかどうかです。
シラバスを確認する際は、1年次からどのような順序で科目が配置されているかをチェックしましょう。
大学で学ぶメリットと、独学との違い
データサイエンスは書籍やオンライン講座を使った独学でも学べる分野ですが、大学で体系的に学ぶことには次のようなメリットがあります。
- 統計学・プログラミング・ビジネス知識を、順序立てて体系的に学べる
- 実際の社会調査データやビッグデータを使った演習を通じて、実践力を養える
- 大学卒業という学歴（学士）と同時に、専門性を証明する資格取得を目指せる
- 同じ分野を学ぶ仲間や教員とのつながりを持ちながら学習を続けられる
「とりあえず流行っているツールを使えるようになりたい」という場合は独学でも十分ですが、「学位を得ながら、腰を据えて体系的な知識を身につけたい」という場合は、大学での学びが向いているといえるでしょう。
データサイエンスが学べる大学を比較する6つの視点
カリキュラムの実践度、資格、学び方の柔軟性、学費、卒業後の進路という6つの視点から比較することで、自分に合った大学を見極めやすくなります。
①統計学・プログラミングを実践的に学べるか
授業が座学中心なのか、実際にPythonなどを使ったプログラミング演習が組み込まれているかを確認しましょう。データサイエンス演習など、自分の手を動かしてデータを分析する科目があるかどうかが、実践力の差につながります。
②実データを使った演習・プロジェクトがあるか
教科書上の架空データだけでなく、実際の社会調査データやビジネスデータを使った分析演習があるかどうかも重要なポイントです。マーケティングや商品企画など、実際のビジネス課題に即したテーマで分析経験を積めると、就職活動でも強みになります。
③目指せる資格の種類
データサイエンス分野では、社会調査士や統計検定、G検定（ジェネラリスト検定）、ITパスポート・基本情報技術者などのIT系資格が代表的です。大学によって取得できる資格・目指せる資格の種類が異なるため、自分のキャリアに必要な資格を確認しておきましょう。
④通学型かオンライン（通信制）かという学び方の柔軟性
データサイエンスは、大学によって通学型と通信制（オンライン）の両方の選択肢があります。仕事や家庭と両立しながら学びたい方は、オンラインでどこまで学習を完結できるかも比較のポイントです。
⑤学費（国公立・私立・通信制の違い）
学費は大学の設置形態によって大きく異なります。国公立大学は比較的安価な一方、私立大学は高額になりやすく、通信制大学は通学型の私立大学より学費を抑えられる傾向があります。初年度費用だけでなく、卒業までの総額で比較しましょう。
⑥卒業後の進路・就職支援
データサイエンスを学んだ後、どのような業種・職種に就職しているかも確認しておきたいポイントです。データアナリストやデータサイエンティストといった専門職はもちろん、マーケティング職や企画職など、幅広い業種でデータ分析スキルが評価される時代になっています。
東京通信大学が選ばれる理由
データサイエンスを学べる進学先の選択肢のひとつとしておすすめしたいのが、東京通信大学 情報マネジメント学部 データサイエンス・社会調査コースです。
- AI活用・データ分析・社会調査を体系的に学べる：Pythonプログラミングによるデータサイエンス演習から、社会統計学、機械学習、ビッグデータ分析まで、1年次の基礎から段階的にステップアップできるカリキュラムが組まれています。
- 入学から卒業まで完全オンライン：一度もキャンパスに通うことなく卒業が可能で、日本全国、海外からでも学べます（社会調査士の資格取得を希望する場合はスクーリングが必要です）。
- 文部科学省認定の教育プログラム：「数理・データサイエンス・AI教育プログラム認定制度」のリテラシーレベル・応用基礎レベルの両方に認定されており、身につけた知識・スキルを客観的にアピールできます。
- 社会調査士の資格取得が可能：大学卒業と同時に、調査のエキスパートとして企業やマスコミ、官公庁で評価される「社会調査士」の資格取得を目指せます。
- 国立大学より安価な学費：初年度学費は約45万円〜（入学金込み）。編入学であれば最短2年での卒業も可能です。
- 学びの幅を広げるプラスαのプログラム：ゲームプログラムやCGデザイン、WEBプログラミングを学べる「専門スキルプラス」や、アクティブラーニング形式の「つながるTOUゼミ」もあわせて選択できます。
取得できる学位は「学士（情報マネジメント）」。データアナリストやデータサイエンティストはもちろん、一般企業のマーケティング担当者や商品・サービスの企画担当者、組織内のDX推進担当者など、業種を問わず幅広いフィールドで活躍できる人材を育成しています。
まとめ
データサイエンスが学べる大学を選ぶ際は、知名度だけで判断するのではなく、①統計・プログラミングの実践度、②実データを使った演習の有無、③目指せる資格、④通学かオンラインかという学び方、⑤学費、⑥卒業後の進路という6つの視点から、自分に合った進学先を見極めることが大切です。
文系出身者であっても、基礎から段階的に学べるカリキュラムであれば、十分にデータサイエンスのスキルを身につけられます。
東京通信大学 情報マネジメント学部 データサイエンス・社会調査コースは、入学から卒業まで完全オンラインで学べる環境と、文部科学省認定の教育プログラム、社会調査士の資格取得まで対応したカリキュラムを備えた進学先です。
データサイエンスを学びたい方は、ぜひ詳しい学びの内容もチェックしてみてください。
データサイエンス・社会調査コース
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