データサイエンスを学べる大学を探しているものの、「どの大学を選べばよいのか」「文系や未経験でも学べるのか」「通学が難しくても、通信制大学やオンライン大学で学べるのか」と迷っている方もいるでしょう。
データサイエンスは、統計学やプログラミング、AIなどを活用してデータを分析し、ビジネスや社会の課題解決に役立てる分野です。近年は、データサイエンス学部だけでなく、情報系・経営系・社会調査系の学部やコースでも学べる大学が増えています。
この記事では、データサイエンスを大学で学ぶと身につく内容や、おすすめの大学を選ぶポイント、注意点を解説します。
データサイエンスを大学で学ぶと何が身につく？
データサイエンスを大学で学ぶ場合、統計学や数学、プログラミング、AI・機械学習などを段階的に学びます。
ここでは、大学で学ぶ主な内容を見ていきましょう。
統計学や数学の基礎
データサイエンスでは、データを正しく読み解くために統計学や数学の基礎が欠かせません。大学では、確率や統計などの基礎を学び、データのばらつきや複数のデータの関係を理解する力を身につけます。
単に数字を見るだけでなく、「このデータから何が読み取れるのか」「どのような判断につなげられるのか」を考える土台になります。
プログラミングやデータ分析のスキル
データサイエンスでは、Python（パイソン）やR（アール）などのプログラミング言語を使い、データを扱う力も求められます。Pythonはデータ処理やAI開発など幅広い用途で使われる言語です。Rは統計解析で使われることが多く、分析結果をグラフにして確認する場面でも活用されます。
AI・機械学習の基礎と応用
機械学習やAIは、データサイエンスの応用分野として重要です。
大学では、データから学習して予測したり、パターンを認識したりするAIモデルの仕組みを学ぶことがあります。
例えば、回帰や分類、クラスタリングといった機械学習の手法を学ぶことで、データをもとに傾向を分析し、課題解決に活かす力を身につけます。
データサイエンスを学べる大学の選び方
データサイエンスを学べるおすすめの大学を探す際は、学部名だけでなく、実際に学べる内容や学習形式まで確認しましょう。
確認したいポイントは、次の通りです。
- 学べる分野とカリキュラム
- 通学かオンラインかの学習形式
- 学費と卒業までの総額
それぞれ解説します。
学べる分野とカリキュラムを確認する
データサイエンスを学べる大学を選ぶ際は、学部名だけでなく、カリキュラムの中身を確認しましょう。
データサイエンスは、数学・統計学、機械学習、プログラミング、ビジネス活用など複数の分野が関わる学問です。大学によって重視する内容が異なるため、授業科目やコース内容を見て、自分が学びたい分野を学べるか確認することが大切です。
通学かオンラインか学習形式を確認する
大学選びでは、授業の内容だけでなく、学び方も重要です。
通学制の大学では、キャンパスで授業や演習を受けながら学べます。一方で、通信制大学やオンライン授業に対応した大学であれば、居住地に関わらず学びやすく、仕事や家庭と両立しながら大学卒業を目指しやすい場合もあります。
自分の生活スタイルに合わせて学べるかどうか、授業の受け方や課題提出の方法も確認しておきましょう。
学費と卒業までの総額を確認する
大学を選ぶ際は、初年度納入金だけでなく、卒業までにかかる総額を確認することも大切です。
入学金や授業料のほか、教材費、システム利用料、スクーリング費、資格関連費用などが別途かかる場合があります。特に通信制大学では、通学制大学と比べて学費を抑えやすいケースもあるものの、すべての費用が初年度納入金に含まれているとは限りません。
入学後に想定外の費用で困らないよう、学費ページや募集要項、学費シミュレータなどを確認し、卒業までの費用感を把握しておきましょう。
データサイエンスを大学で学ぶメリット
データサイエンスは独学やスクールでも学べますが、大学で学ぶ場合は、基礎から応用まで体系的に学びやすい点が特徴です。
ここでは、大学でデータサイエンスを学ぶ主なメリットを紹介します。
AIやDXに関する基礎知識を学べる
データサイエンスを大学で学ぶことで、AIやDX（デジタルトランスフォーメーション）に関する基礎知識を身につけやすくなります。
多くの企業ではDXに対応できる知識やスキルを持つ人材が求められており、データを活用できる力も重視されています。経済産業省が公表する「デジタルスキル標準」でも、DXの実現に向けてデータ整備や利活用を担う役割の重要性が高まっていることが示されています。
また、AIを使う側・活用する側を目指すには、プログラミングやデータ分析の基礎を学ぶことも大切です。大学でAIやデータサイエンスを学ぶことで、デジタル技術を仕事や社会で活かすための土台を作りやすくなります。
参照：経済産業省「デジタルスキル標準」
データをもとに課題を考える力が身につく
データサイエンスでは、勘や経験だけでなく、客観的なデータをもとに意思決定や課題解決を行う力が求められます。
大学でAI・データサイエンスを学ぶことで、データを収集し、分析し、その結果を読み解く流れを理解しやすくなります。数値やグラフを見るだけでなく、データから何がいえるのか、どのような改善につなげられるのかを考える視点も身につけやすいでしょう。
データを扱う職種や業界を目指しやすい
データサイエンスを学ぶと、データを扱う職種や業界への理解を深めやすくなります。
データ分析のスキルは、IT系の仕事だけでなく、金融、メーカー、広告・マーケティング、医療、行政などの分野でも活用されています。データサイエンティストやデータアナリストのほか、AIや機械学習に関わる職種を目指すうえでも関係する学びです。
データサイエンスを学ぶ大学を選ぶ際の注意点
データサイエンスを学べる大学は増えていますが、どの大学でも同じ内容を学べるわけではありません。入学後のミスマッチを避けるために、注意点も確認しておきましょう。
学部名だけで選ぶと学びたい内容とずれる場合がある
「データサイエンス」という名称があっても、実際に学べる内容は大学によって異なります。名称だけで判断すると、入学後に「思っていた内容と違った」と感じる可能性があります。
学部名やコース名だけでなく、授業科目や学習内容まで確認しておきましょう。
データサイエンス学部以外でも学べる場合がある
データサイエンスを学びたい場合、「データサイエンス学部」や「データサイエンス学科」という名称の大学だけを探す必要はありません。
大学によっては、情報系・理工系・経営系などの学部でも、統計学やプログラミング、AI、データ分析などを学べる場合があります。学部名に「データサイエンス」と入っていなくても、カリキュラムや研究室、履修できる科目によっては、データ活用に関する知識を身につけることが可能です。
数学やプログラミングを継続して学ぶ必要がある
文系や未経験からデータサイエンスを学べる大学もありますが、統計や数学、プログラミングの学習は避けられません。
データサイエンスは、入学後に一度学べば終わりではなく、演習や課題を通じて少しずつ理解を深めていく分野です。数学やプログラミングに苦手意識がある方は、基礎から学べる科目があるか、質問しやすいサポート体制があるかを確認しておくと安心です。
オンラインでデータサイエンスを学ぶなら東京通信大学もおすすめ
オンラインでデータサイエンスを学べるおすすめの大学を探している方には、東京通信大学も選択肢の一つです。
ここでは、東京通信大学の特徴を紹介します。
ビジネスに活かせる分析を学べる
東京通信大学のデータサイエンス・社会調査コースでは、経営や商品マーケティングに活かせるデータ分析を学べます。
ITの専門知識やスキルに加えて、社会の動きや行動心理、市場リサーチ、AIを活用したビッグデータ分析なども学習します。顧客を中心として生まれる大量のデータを活用し、製品やサービスのマーケティング、デジタル戦略、顧客戦略に役立てる分析・調査手法を学べる点が特徴です。
データを処理するだけでなく、経営やマーケティング、社会調査の分野でデータを活かしたい方に向いているコースといえるでしょう。
入学から卒業までオンラインで学べる
東京通信大学のデータサイエンス・社会調査コースは、入学から卒業までオンラインで学べる点も特徴です。
オンラインで学べる強みは、次の通りです。
- 通学時間の負担を抑えやすい
- 居住地に関わらず学びやすい
- 仕事や家庭と両立しながら学習計画を立てやすい
- 自分の生活に合わせて学習を進めやすい
- 大学卒業を目指しながらデータサイエンスを学べる
通学型の大学では、キャンパスに通う時間や交通費が負担になることもあります。東京通信大学はオンラインで学習を進められるため、地方在住の方や、働きながら大学で学びたい方も検討しやすいでしょう。
学士の学位や関連資格の取得を目指せる
東京通信大学の情報マネジメント学部では、卒業により学士（情報マネジメント）の取得を目指せます。
また、データサイエンス・社会調査コースでは、社会調査士の取得を目指せるほか、ITやデータ活用に関連する資格の学習も視野に入れられます。
東京通信大学の公式ページでは、目指せる資格として以下が挙げられています。
| 区分 | 資格名 |
|---|---|
| IPA情報処理技術者試験 | ITパスポート |
| 基本情報処理技術者 | |
| 応用情報処理技術者 | |
| データベーススペシャリスト | |
| 統計・AI・データベース関連 | 日本統計学会 統計検定 |
| 日本ディープラーニング協会 G検定 | |
| LPI-Japan OSS-DB技術者認定 | |
| プログラミング関連 | Python 3 エンジニア認定 |
学士の取得を目指しながら、IT・AI・データサイエンスに関わる知識や資格学習に取り組みたい場合は、コース内容を確認しておくとよいでしょう。
取得を目指せる資格について詳しく知りたい方は、以下のページをご確認ください。
資格取得を目指す場合はスクーリングの有無も確認する
東京通信大学のデータサイエンス・社会調査コースは、入学から卒業までオンラインで学べる一方、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。
特に、働きながら学ぶ方や遠方に住んでいる方は、実施日程や会場、費用、回数などを事前に把握しておくと、入学後の学習計画を立てやすくなります。
まとめ｜データサイエンスを学ぶ大学は学習内容と学び方を確認して選ぼう
データサイエンスを学べるおすすめの大学を探す際は、学部名だけで判断せず、学習内容やカリキュラム、学習形式、学費、資格取得の条件まで確認することが大切です。
データサイエンスでは、統計学や数学、プログラミング、AI・機械学習などを学び、データをもとに課題を考える力を身につけます。大学によって統計重視、AI重視、ビジネス活用重視など方向性が異なるため、自分が学びたい分野と合っているかを見ておきましょう。
東京通信大学の情報マネジメント学部 データサイエンス・社会調査コースでは、経営や商品マーケティングに活かせるデータ分析、社会調査、市場リサーチ、AIを活用したビッグデータ分析などを学べます。入学から卒業までオンラインで学べる点も特徴です。
データサイエンスを大学で学びたい方は、まず資料請求で、学習内容や学び方、スクーリングの有無を確認してみてください。
データサイエンス・社会調査コース
IT（情報テクノロジー）の専門知識・スキルに加えて、社会の動きや行動心理、市場リサーチ、AIも活用したビッグデータの分析手法も学習します。
東京通信大学では、大学説明会を随時実施中です。
興味のある方は、ぜひ以下のリンクをご覧ください。
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