データサイエンスとは？ どんな学問か、どこで専攻できるか
きみは「AIの勉強をする学問」というイメージ、データサイエンスに持っていないかな？ ボクが図鑑で調べてみたら、それは学問の一部にすぎないんだって。データサイエンスは、大量のデータの中から意味のあるパターンを見つけ出して、社会やビジネスの課題解決に活かすための、統計学・プログラミング・専門分野の知識を組み合わせた学問なんだよ。実際の学問としてのデータサイエンスと、専攻できる港(大学・学部学科)の見つけ方を、これから照らしてみるよ。
🌊データサイエンスは「イメージ」と「実際の学問」がかなり違う
世間一般のイメージ
AIを作る学問。プログラミングさえできれば何でもわかる、最先端で万能な学問——データサイエンスってそんなふうに思われがちなんだって。
実際の学問としてのデータサイエンス
プログラミングはあくまで道具の一つで、実際に学ぶ中心はデータの中に潜むパターンを正しく見抜くための統計学の理論と、その分析結果を実際の課題解決にどう活かすかという実践的な応用力——それがデータサイエンスの正体なんだって。
データサイエンスと聞くと、AIやプログラミングの技術さえあれば何でもできる万能な分野というイメージを持つ人が多いかもしれないけど、実際に学ぶ内容の土台は統計学なんだって。たとえば「あるSNSアプリの利用者数が減っているのは、たまたまなのか、本当に問題があるのか」を判断するには、データのばらつきを正しく評価する統計的な考え方が欠かせないんだよ。
プログラミングは、集めたデータを処理し、分析結果を可視化するための「道具」なんだって。データサイエンスの本質は、正しい統計的な考え方に基づいてデータを分析して、その結果を「では、どう行動すべきか」という具体的な提案につなげる力にあるんだよ。技術だけでなく、分析対象となる分野(医療・マーケティング・都市計画など)の知識も同じくらい重要になる、実践色の強い学問だとわかるよね。
🔍学べる内容の例
データのばらつきや傾向を正しく評価するための理論を学ぶ分野だよ。「たまたまの差」と「本当に意味のある差」を見分ける、データサイエンスの土台となる知識なんだって。
Pythonなどのプログラミング言語を使って、大量のデータを効率よく処理・分析する技術を学ぶ分野だよ。
データからパターンを自動的に見つけ出して、将来予測や分類を行う技術の基礎理論を学ぶ分野だよ。AI技術の土台となる知識なんだって。
複雑なデータを、グラフや図表を使って直感的にわかりやすく伝える技術を学ぶ分野だよ。分析結果を人に伝えて、行動につなげるために欠かせないスキルなんだって。
統計とプログラミングの技術を、実際の業界の課題にどう応用するかを学ぶ分野だよ。分析対象となる分野の専門知識と組み合わせる力を養うんだって。
🔬研究テーマ例
健康診断のデータから、病気の兆候をより早く発見できるパターンを統計的に見つけ出す研究なんだって。
スーパーの販売データを分析して、必要な量だけ仕入れることで食品ロスを減らす仕組みを研究しているんだって。
過去の交通量データから、渋滞が発生しやすい時間・場所を予測するモデルを開発する研究だよ。
ユーザーがアプリを使わなくなる前兆となる行動パターンをデータから見つけ出して、対策につなげる研究なんだって。
⛵どんな人に向いている？
こんなきみには、データサイエンスの島(学問領域)が向いているかもしれないんだって。
- 数字やデータの中から、規則性やパターンを見つけることが好きな人
- 統計やプログラミングの力を、実際の社会課題の解決に応用したい人
- 特定の分野(医療・ビジネス・都市計画など)への関心とデータ分析を組み合わせたい人
- 分析結果を、わかりやすく人に伝えることに興味がある人
この学問にピンときたなら、きみの好き・得意をボクに教えてよ。データサイエンス以外にも、きみに合いそうな学問の島がまだあるかもしれないから、一緒に探しに行こうよ。
🌅卒業後の進路・関連職業
データサイエンスの先には、こんな港(仕事)が見えてくるみたいだよ。
- データサイエンティスト: 企業のデータを分析し、経営判断や商品開発に活かす、代表的な進路。
- AI・機械学習エンジニア: データサイエンスの知識を土台に、AIモデルの開発に携わる。
- マーケティングリサーチャー: 消費者データを分析し、商品開発や広告戦略に活かす。
- 医療データ分析の専門職: 病院や製薬会社で、臨床データの分析に携わる。
- 金融機関のクオンツ・アナリスト: 経済・金融データを分析し、投資判断やリスク管理に携わる。
🐚よくある質問
❓ データサイエンス学科とコンピュータサイエンス学科の違いは何ですか？
コンピュータサイエンスは計算理論やアルゴリズムそのものを深く探究するのに対して、データサイエンスは統計学を中心に、データから実践的な知見を引き出すことに重点を置いているんだ。プログラミングはどちらでも学ぶけど、力点が違うんだよ。詳しくは学部・学科・専攻・コースの違いも参考にしてね。
❓ データサイエンス学科は数学がとても得意でないと厳しいですか？
統計学を扱うから、基本的な数学の理解は前提になるけど、高度な数学の天才である必要はないよ。数字への抵抗が少なくて、論理的に考えることが好きなら、適性は十分にあると思うな。
❓ データサイエンス学科は文系でも入れますか？
大学によっては文系入試で受験できるコースもあるみたいだけど、入学後は統計・プログラミングを扱うから、数学への一定の理解は必要になるよ。
⚓データサイエンスが専攻できる大学の例(全国)
情報通信のみならず電気・電子、機械、土木・環境防災、バイオ・食品、化学・材料など全分野の課題解決にデータの収集・解析・活用で貢献する人材を養…
環境問題のように人間を含む多数の要因が複雑に絡み合う対象を、複雑系科学の視点から分析・モデル化し、解決策を探るコース。数理科学と情報科学を基…
広大なフィールドを生かし、地理情報システム（GIS）やリモートセンシングによるビッグデータの収集・分析手法を学ぶ領域。画像解析や数理的手法で…
2027年4月開設予定(設置届出手続中のため計画変更の可能性あり)の新学科。情報科学・数理・データサイエンス・AIの技術を核に、環境シミュレ…
ソフトウェア情報学科の1コース。数学や統計学を中核とし、これらの応用を通じて生活や産業の発展を支える技術を学ぶ。ビッグデータ解析やセキュリテ…
情報科学・数学・社会科学の3分野を軸に、1・2年次に基礎を固めたのち3年次以降はゼミ形式で専門性を深める。プログラミングやAIの知識に加え暗…
数理統計学、プログラミング、データ構造とアルゴリズムなど、データを効率よく処理し最適な解を導く手法を学ぶコース。統計学やデータ分析を基盤にA…
1年次秋に選択する5コースの一つ。データサイエンス・AI機械学習・ソフトウェア・Society5.0の4ユニットを通じ、情報の発信方法やメデ…
学環一括で募集したのち、2年次に選ぶもう一方のプログラム。線形代数・微積分・確率統計といった数学的基礎とプログラミング・多変量解析を学び、さ…
1年次はPythonによるプログラミングやAI・機械学習入門、統計学など全員共通の基礎を学び、2年次後期から「データサイエンス学系」「経営学…
確率統計・機械学習・時系列解析などの基礎科目、数理最適化やゲーム理論などの意思決定科学科目、医療AIや学習分析など応用研究科目、データマイニ…
食に関する知識、データサイエンスの技術、社会科学の方法論(マーケティング・経済学・経営学など)を組み合わせて学ぶ、文理を問わず学べる学科。1…
2026年4月、電子情報システム学科を改組して開設。データサイエンスに関する幅広い基礎的専門知識と実践的な専門知識・技術を修得し、自ら課題を…
商学部のマーケティング学科・経営学科とは別枠の「データサイエンスコース入試」を持つ独立コース(修学キャンパスは池袋)。1・2年次にソフトウェ…
英語力とデータサイエンスの両方を強みとするビジネス人材の育成をめざす、商学部の独立コース(修学キャンパスは池袋)。出願には英検2級やTOEI…
データサイエンスを広く実社会に応用し、あらゆる現場で新たな価値を生み出す即戦力のデータサイエンティストを養成する「文理融合型」の学科。1年次…
数理・AI・データサイエンスの基礎を体系的に学び、DXを通じて地域社会や企業の課題を解決できる人材の養成をめざす、2026年開設の新学科。「…
2年次進級時に選択する3コースの一つ。経済学の視点にデータサイエンスを組み合わせ、AIやビッグデータに精通する知識とスキルを習得する。データ…
「AI・データで未来を創る力」を養う学科。データ分析や経営システムの企画・評価を学ぶデータアナリシス系、機械学習など急速に進むAI技術を学ぶ…
2024年に開設された学部の1コース。1・2年次に数学・物理の基礎やプログラミングスキル、データサイエンス・情報工学それぞれの基礎科目を共通…
統計学・情報学・生命科学の3分野を備え、エビデンスに基づく意思決定ができる人材育成を目指すコース。確率統計と知能情報を基盤に、生命情報学や医…
1年次に一般教養と専門基礎を固め、2年次から医療・健康・スポーツの各データ分析を学ぶ。3年次以降はインターンシップ型実習や実務家講師の授業で…
データサイエンスを中心とした基礎知識・分析手法を学び、デジタル化した社会やビジネスに求められる総合力を養う学科。1年次でデジタル化が社会・ビ…
総合情報学科の3学系の一つで、1年次に基礎を学んだうえで2年次後期から選択する専門分野。数理科学を基礎にデータ分析手法を学ぶデータサイエンス…
「情報の仕組み」「情報の法学」「グローバル教養」の3本柱を体系的に学ぶ学部。「情報の仕組み」ではインターネットやプログラミングだけでなく、A…
ビジネスとデータサイエンスを結びつけて学ぶ学科。「ビジネス科目群」で品質管理・生産管理・マーケティングリサーチ・サプライチェーンマネジメント…
2024年度新設の学科で、情報・工学技術を使って文学・言語・芸術・思想・歴史・地理などに関する情報をデジタル化し、分析することで新たな価値を…
2027年4月開設予定の学科(2026年7月13日に文部科学省への設置届出書が受理済み)。生成AIやデータサイエンスなどの最先端デジタル技術…
1年次必修ゼミで社会調査の基礎を学んだのち進む4コースの1つ。社会学の視点にデータサイエンスの手法を組み合わせ、統計解析やデータ分析を用いて…
メディアと社会の関わりを学ぶ学科が置く4コースの1つ。メディア研究の視点にデータサイエンスの手法を組み合わせ、データ分析を通じてメディア現象…
2年次から選択する4コースの一つ。ICTを活用したデータ分析とビジネス経済学を重視し、データに基づく優れた意思決定の方法論を習得する。データ…
2026年4月開設。数学・統計学・プログラミングを少人数クラスで基礎から習得し、記述・診断・予測・処方の4種のデータアナリティクスを身につけ…
プログラミングやAIなどのITスキル、経済・経営のビジネス知識、統計学によるデータ分析をバランスよく学ぶ学科。1年次に入門科目と教養科目を、…
「社会課題発見スキル」「データサイエンス・AI活用スキル」「プロジェクトマネジメントスキル」の3つを育成する学科。「そもそも何が問題なのか」…
ICTやAI、データサイエンスなどの知識・スキルを学び、健康医療・スポーツ・ビジネス・メディアの4分野でデジタルを活用して価値を創出する力を…
国際経営専攻が3年次から分かれる3分野の1つで、データを収集・解析し、その結果を活用しながらビジネスにつなげる力を学ぶ分野。ビッグデータを経…
全学が通信制課程のみのオンライン完結型大学が置く情報マネジメント学部の1コース。経営や商品マーケティングに活かせるデータ分析のノウハウを、社…
数理・統計学と情報工学の理論的基礎の上に、課題解決型学習法(PBL)を活用してデータから価値ある情報を創造し意思決定に生かす力を養う学科。数…
最先端の人工知能(AI)に関する知識とスキルを身につけ、社会のさまざまな場面で収集される膨大なデータ(ビッグデータ)を分析し、新たなビジネス…
2年次以降に選択する6つの履修モデルの一つ。線形代数・確率統計などの数学的基礎とプログラミングの上に、データベース構築技術や人工知能、パター…
4年制の医療ビジネス薬科学科の5専攻の一つ(お茶の水キャンパス)で、出願時にキャンパスを選択し2年次より専攻を選ぶ。病院・薬局で生まれる医療…
法学・政治学などの分野から少なくとも1つを選び、社会が抱える課題をデータと専門知識の両面から分析する力を身につける領域です。2年次の必修科目…
統計学、情報・AI、プログラミングの3分野について、1年次の入門科目から基礎・発展科目へと必修を含め体系的に学ぶ領域です。3年次のPBL演習…
「どう作るか」だけでなく「何を作るか」から考えられる人材の育成を目指す、比較的新しいプログラム。統計や機械学習の理論に加え、Kaggle等の…
経営学とデータスキルを身につけたデジタル時代のビジネス人材の養成を目指す学科。経営学を土台としながら、データ・AIを駆使してビジネスや社会の…
数学・統計学・物理学・情報科学を基礎として、データを数理的に扱い多角的に議論する力を養うプログラム。個人の履歴データや人文・社会科学分野のデ…
データを活用して政策・経営課題の解決を図る力を養うプログラム。データサイエンティスト、ITコンサルタント、公務員、経営企画担当者など、データ…
情報学部・理工学部・経済学部が協力する「学部等連係課程実施基本組織」として設置された学環。学部の枠を超えて数理科学・統計学・情報学を中心に広…
2024年4月に新設された専攻。ビジネス変革・ビジネスサイエンス・デジタルトラスト・プロジェクトマネジメントの4領域を通じて、デジタルトラン…
1年次に経営学・経済学の基礎科目を学んだうえで、2年次から分かれる4コースの一つ。デジタル革新が進む社会で、データサイエンスやAI技術を経営…