データサイエンス学部がある大学おすすめ一覧

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AIやビッグデータの活用が当たり前になった今、社会やビジネスの意思決定を支える「データサイエンス人材」への需要は年々高まっています。その流れを受けて、近年は国公立・私立を問わず「データサイエンス学部」や関連学部を新設・拡充する大学が増えてきました。

しかし一口にデータサイエンス学部といっても、統計・AIを重視する大学、社会課題やビジネス活用に強い大学、オンラインで学べる大学など、その特色はさまざまです。「理系が得意でないと厳しい？」「就職に強いのはどこ？」「文系でも学べる？」と悩む方も多いのではないでしょうか。

この記事では、大学教育を10年以上にわたり徹底的に研究した筆者が、データサイエンス学部がある大学を一覧で紹介します。自分に合った学び方・進路を見つけたい方は、ぜひ大学選びの参考にしてください。

サイバー大学 IT総合学部

サイバー大学は、開学2007年で、IT・データサイエンス分野では歴史があり、完全オンラインで学べるソフトバンクグループの大学として注目されています。統計学やプログラミング、AI・機械学習など、データ活用に欠かせない基礎から実践までを体系的に学べるカリキュラムが整っており、IT・DX人材を目指す社会人や高校卒業後すぐに専門性を身につけたい方に最適です。

データサイエンスは、これからの社会でますます必要とされる分野です。AIやIoTなどのデジタル技術が急速に広がり、企業がDX（デジタル・トランスフォーメーション）を進める中で、「データを集めて分析し、価値につなげられる人材」への期待は年々高まっています。

そうした時代のニーズに応える形で、サイバー大学でもデータサイエンスを体系的に学べる講座が用意されており、「データサイエンス入門」「データサイエンス応用」といった科目が開講されています。担当するのはデータサイエンス研究で実績のある浅田麻菜講師で、学びの入り口から実践までを段階的に身につけられる環境が整っています。

まず「データサイエンス入門」では、データサイエンスや人工知能を主体的に扱うために欠かせない基礎知識を学びます。技術的な概念だけでなく、社会的背景や利活用の方法、注意すべき点まで含めて理解できる内容になっているため、初めて学ぶ人でも安心して取り組めます。データの収集方法や前処理といった実務につながる考え方も扱いながら、データ活用の土台を固め、より専門的な学びへ進むための力を養うことができます。

学べる内容は主に3つです。

• データサイエンス・AIの基礎概念と社会的背景
• データの収集方法と前処理（整える作業）
• データの活用方法と注意点（リスクや留意点）

基礎をしっかり固めることで、将来の専門学習につながる力が身につきます。

さらに「データサイエンス応用」では、統計解析や機械学習などデータサイエンスで用いられる主要な手法を学び、より実践的なスキルへと踏み込んでいきます。特に統計解析のフリーソフトウェアである「R」を用いた演習を通じて、知識を学ぶだけでなく実際に手を動かしながらスキルを身につけられる点が大きな特徴です。将来、企業で求められるデータサイエンティストのような高度人材を目指す人にとっても、現場を意識した学びにつながります。

この科目では、

• データサイエンスの全体像
• 統計解析
• 機械学習などの主要手法
• 統計解析ソフト「R」を使った実践

を通して、知識だけでなく実用的なスキルを身につけることを目指します。

就職も、サイバーエージェント・楽天・ZOZOなど情報通信分野への就職が強いのはもちろん、JR西日本やNECなど大手企業への就職実績もありおすすめできる大学です。

学費は4年間で2,962,000円ほどですが、学費面で挑戦を後押ししてくれるサイバー大学独自の奨学金制度もあります。サマースクールへの申込内容と「データサイエンス入門」の成績に応じて審査（必要に応じて面接）を行い、認定区分に応じて授業料が20％〜100％免除となる可能性があり、さらに入学金10万円が全額免除されます。データサイエンスを学びたい気持ちはあるものの、費用面が不安で一歩踏み出せない受験生にとって、非常に魅力的なチャンスといえるでしょう。

他大学のデータサイエンス学部を志望している方でも、審査結果によっては100％授業料免除になる場合もあるのでデータサイエンスに興味があるという方は、奨学金の選考だけでも受けておくことをおすすめします。詳しくは、下記公式サイトから資料請求してご確認ください。

公式サイト： IT×ビジネスで、自分を変える【サイバー大学】

学生の声

サイバー大学のおすすめポイント

・「データサイエンス入門」の成績に応じて特待生になると授業料を20％〜100％免除、入学金10万円が全額免除も！

公式サイト： IT×ビジネスで、自分を変える【サイバー大学】

滋賀大学 データサイエンス学部

滋賀大学 データサイエンス学部は、日本で初めて本格的なデータサイエンス教育に特化した学部として2017年に開設され、Society 5.0時代をリードする人材育成をめざしています。統計学・情報科学・プログラミングといったデータ分析の基礎から、価値創造や実社会の課題解決につなげる応用まで、文理融合型のカリキュラムで体系的に学べる点が大きな魅力です。専門科目だけでなく、経済・経営など多分野にわたる知識も習得でき、単なるデータ解析スキルではなく「データから価値を生み出す力」が身につきます。

学部長はスタンフォード大学で統計学の博士号を取得している統計学者の竹村彰通教授、教授陣は大阪ガスのデータ分析専門チームで活躍していた河本薫教授などデータサイエンス教育・研究の第一線で活躍する専門家が多数そろい、企業や自治体との連携プロジェクトや実データを使った演習など、実践的な学びの機会が豊富です。少人数制で学生一人ひとりに寄り添う教育体制も整っており、将来のキャリア形成にも強い土台を築けます。

横浜市立大学 データサイエンス学部

横浜市立大学 データサイエンス学部は、首都圏でもいち早くデータサイエンス教育に特化した学部として知られ、データの「読み解き方」から社会で価値を創出する力まで幅広く学べる学び場です。数学・統計・情報技術といったデータ解析の基礎をしっかり身につけると同時に、コミュニケーション能力やビジネス感覚、イノベーション発想力も育成するカリキュラムが充実。特に医学部を有する大学としてヘルスデータサイエンス専攻があるのが特徴です。

文系・理系の枠を超えた柔軟な思考を重視し、企業や医療機関との連携による実践的なプロジェクト学習（PBL）が学びの中心となるため、データを使って社会課題を解決する力が養えます。地域の大都市・横浜をフィールドに、現場でリアルなデータに触れながら学べるのも大きな魅力です。

一橋大学 ソーシャル・データサイエンス学部

一橋大学 ソーシャル・データサイエンス学部は、2023年に新設された社会科学とデータサイエンスを融合した最先端学部で、ビジネス・経済・法・政治・社会学などの社会科学の知見と統計・AI・プログラミング等のデータサイエンス技術を組み合わせて学べる点が大きな特徴です。従来の文系教育に理系的アプローチを加えることで、社会課題やビジネス上の複雑な問題をデータに基づいて分析・解決する力を養成します。

カリキュラムには、データ分析の基礎から倫理・法制度、PBL演習やゼミナールなどの実践的学修も含まれ、自ら課題を発見し戦略的に解決する能力を高めます。世界的にも例の少ないこの分野の教育・研究体制は、変化の激しい現代社会で即戦力となる人材育成を目指しており、高い職業的価値が期待されています。

専修大学 ネットワーク情報学部

専修大学 ネットワーク情報学部（データサイエンスプログラム）は、情報学を基盤にしながらデータ分析の実践力とITスキルを体系的に身につけることができる学部です。本学部では、入学後に基礎的なコンピュータ理論やプログラミングを学んだうえで、2年次以降に「Sコース（数理・データサイエンス）」など複数のプログラムから専門領域を選択できます。

データサイエンスプログラムでは、データの分析手法やハンドリング技術に加え、経済・経営に関する知識も学び、社会でデータを活かせる力を育成します。文部科学省の「数理・データサイエンス・AI教育プログラム（応用基礎レベル）」にも認定されており、情報処理・データ分析能力や情報倫理といった現代社会で求められるスキルが体系的に習得できます。プロジェクト演習やグループワークなど実践的な学修機会も豊富で、卒業後はデータ分析・IT関連職をはじめ幅広いキャリアに対応可能です。

武蔵野大学 データサイエンス学部

武蔵野大学は、全国で3番目にデータサイエンス学部を設置し、MUSYC（武蔵野大学、滋賀大学、横浜市立大学）の一角としてデータサイエンス分野で人気の大学です。教育方針は、実社会で価値を創出できるデータサイエンティストを育成する実践型教育が特長です。膨大なデータ（ビッグデータ）やAI（人工知能）を活用し、現実の社会課題の発見・解決・意思決定につなげる力を身につけるカリキュラムが組まれています。

1年次から「未来創造プロジェクト（PJ）」などの実践的学修を通じて、企業・自治体との共同研究や課題解決に取り組む機会が豊富で、単なる座学にとどまらない学びが魅力です。基礎からPythonや統計、AI活用まで幅広く学びつつ、自ら問題を発見し解決策を提案する力を強化。

データサイエンスの専門知識に加え、分析結果をビジネスの価値創造に結びつける力も養成します。東京都・有明キャンパスの立地は都市型で、インターンや企業連携プロジェクトにも参加しやすい環境です。偏差値は比較的受けやすい設定で、就職ではIT企業やデータ分析職など多様な進路が期待されています（例：富士通、サイバーエージェント、チームラボなどの内定実績あり）。