データサイエンスを学べる大学ランキング | 文系でも入れる？勉強内容、資格についても紹介！

投稿日：2022年3月10日｜最終更新日：2023年12月4日

この記事は約 5 分で読めます。

1. データサイエンスとは？
2. 文系でもデータサイエンス系の学部・学科に入れる？
3. データサイエンス系おすすめ大学ランキング
4. データサイエンス系の資格は必要？
- 4.1. データサイエンティストに役立つ資格
5. まとめ

データサイエンスとは？

データサイエンスとはデータの分析についての学問分野です。

統計学や数学、計算機科学などと関連し、主に大量のデータ（ビッグデータ）から何らかの意味のある情報や補足関連性などを導き出します。

具体的に言うと主に分析環境の構築・運用・分析・レポート作成などを行います。

分析環境の運用構築とは業務システム、ブログ、SNSやWebデザイナー、Webサイトのデータなどを収集し、蓄積を運用できるようになる仕組みをつくることが業務内容です。

さまざまな大学でデータサイエンス学部が新設され、トレンド学部とも言われますが、それだけ研究や人材の育成が期待されている分野であることは間違いありません。

ITやWebが隆盛を極める今では非常に重要な学問であり、データサイエンスを扱うことのできる学生は非常に今後企業から重宝されるでしょう。

そこで今回はデータサイエンスを学ぶことができる学校について、それぞれの特徴とともにご紹介していきたいと思います。

また、文系の学生でもデータサイエンス系の学部や学科に入れるのかや、「データサイエンティスト」についてもお伝えします。

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おすすめのデータサイエンス系学部・学科を探してみる

文系でもデータサイエンス系の学部・学科に入れる？

結論から言うと、文系の方でもデータサイエンス系の学科に入ることはできます。

データ分析に数学などの理系科目の知識は不可欠ですが、分析の結果を伝えたり課題を見つけたりするには、コミュニケーション能力や発想力も同じように欠かせません。

そのため、データサイエンスは文理融合系の学部として設置される場合が多く、文系・理系どちらの生徒も挑戦できる受験科目・範囲を設定しています。

受験に対応できる程度の理系科目の学習は必要となりますが、高度な数学的知識ばかりが要求されるわけではないため、文系でも数学やコンピューターを扱うことに抵抗がない方にはおススメの学部と言えます。

ちなみに、一般入試などで大学を受験する場合は基本的に英語も受験科目として用いることが多いので、英語が得意な方は多少理系科目で点数を落としてしまっても、英語でカバーするという方法もあります。

理系科目が苦手なまま入学してしまうと入学後に困ることもあると思いますが、高校で文系だった学生が入学することを前提に、分析に必要な統計学などは入学後に学べる大学も多いです。

「大学に入ってから、学習に一生懸命取り組むことができる」という自信のある方は文系でもデータサイエンス系の学科に入っても問題ないでしょう。
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データサイエンス系おすすめ大学ランキング

ここからは、コレカラ進路.JPでも人気の高い大学のランキングから、データサイエンス系の学部や学科を設置している大学を、それぞれの特徴とともにご紹介していきたいと思います。

立正大学

◆関連学科◆
【データサイエンス学部】データサイエンス学科

立正大学のデータサイエンス学部は、理系・文系にとらわれず、データサイエンスで新しい価値を創造する力を育てる学部です。

様々な分野での実績を持つ教授陣による講義と、実際にデータを用いてビジネスモデルを展開する企業組織との連携によるインターンシップやフィールドワークといった実践的な学びを受けることができ、キャリアに繋がるデータサイエンスを学べる文理融合型のカリキュラムが取り入れられています。

データサイエンスを広く実社会に応用し、ビジネスをはじめとした社会のあらゆる現場で新たな価値を生み出す、即戦力となるデータサイエンティストを養成することを目的としている学科です。

「専門知識」・「教養」という二つの柱を大切にしつつ、まず最初にすべての土台となる学問を学ぶため、数学があまり得意でなくても補習授業や習熟度別クラスで無理なくデータサイエンスを学ぶ基礎を積み上げてから、応用へと進めます。

データサイエンティストとなった卒業生が大学に戻ってデータサイエンスに関する情報交換を行ってくれたりするなど、卒業生から有益な情報を得ることができるというのも立正大学のデータサイエンス学科の非常に大きな特徴となっています。
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武蔵野大学

◆関連学科◆
【データサイエンス学部】データサイエンス学科

武蔵大学のデータサイエンス学科は、ビッグデータ×人工知能(AI)で、新たな価値を創造する次世代データサイエンティストの育成を目指す学科です。

「ビッグデータとAIで新たな価値と未来の形を創造する」というテーマのもと、人工知能や機械学習、ビッグデータ、プログラミング言語ではPythonやIoT、環境情報マーケティングなどを学ぶことができます。

データサイエンティストはもちろん、AIクリエイターやデータエンジニア、機械学習エンジニア、UXデザイナーを目指すことができる学科です。

2019年4月に開設された学科ですが、インターン生などの評判も非常に高いそうです。
実力を養成し即戦力として活躍できる学生を輩出することに定評のある武蔵大学ですから、データサイエンス学科でも実社会の課題に課題に幅広く対応できる人材になることが期待できます。

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専修大学

◆関連学科◆
【ネットワーク情報学部】ネットワーク情報学科

専修大学のネットワーク情報学科は、インターネットが社会に普及しはじめた2001年に創設された学科です。

理工、ビジネス、マーケティング、デザイン、メディア、情報、心理など、文系と理系の境界を超えて、情報技術の科学的な理解と、情報を社会に活かすデザインの両面から学べます。

1学科2コース6プログラム制をとっており、1年次に情報学の基礎を学び、2年次以降、データと数理に基づいて問題分析・解決を行うSコース、または、ユーザとの対話に基づいて問題発見・解決を行うDコースに分かれて卒業を目指します。

データサイエンスは、数理とデータに基づいて分析・解決を行う「Sコース」。

データを分析、ハンドリングする手法や経済・経営に関する知識を学び、多様な分野の課題を把握してデータに基づいた意思決定を行い、社会で新たな価値を創造できる人材を育成します。

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日本工業大学

◆関連学科◆
【先進工学部】データサイエンス学科

日本工業大学のデータサイエンス学科では、AIやIoTなど情報技術の最先端を学ぶことができます。

サイバー空間と現実世界が高度に融合された社会へ向かっている日本の情報社会を踏まえ、推進の鍵となる技術分野であるデータサイエンスを高度に学ぶことを大切にしています。

数理統計プログラミングなどの基礎技術はもちろんのこと、ビックデータ解析に必要なAIIoTなどを学び、実践的な演習などを通してシステム構築力とデータ分析力を身につけることができるのが大きな特徴となっています。

日本工業大学のデータサイエンス学科では学科紹介動画やどのようにデータサイエンスを用いるかについた記事なども数多く表を数多く見ることができるので興味ある方は是非一度日本工業大学のホームページもご覧になってみてはいかがでしょうか。
日本工業大学の詳しい紹介はこちら

同志社大学

◆関連学科◆
【文化情報学部】

同志社大学の文化情報学部では、文化とデータサイエンスに関わる学問分野を幅広く学ぶ文理融合型の学びで、領域の枠を超えた知識と柔軟な発想力を身につけます。

芸術から経済活動などの社会の動きまで人間の営みすべてを「文化」と捉え、データを収集し適切な理論で分析。

自然科学の対象ではなかった「文化」を「データサイエンス」の手法で探究することで、その価値や可能性を適切に見極めることができる感性力を育てます。

また、実験や調査により得られたデータを分析し、価値がある知見を筋道立てて考えていくことにより、データ分析能力と論理的思考力の両方を身につけることができます。
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大阪工業大学

◆関連学科◆
【情報科学部】データサイエンス学科

大阪工業大学のデータサイエンス学科では社会やビジネスの課題を見つけ、あらゆるデータやAIoTを活用し、新たな価値を創造するというコンセプトのもと、情報技術を基盤に社会ビジネスの仕組みを学びながら、コミュニケーション能力を兼ね備えたICTを活用できるデータサイエンティストを養成することを目指しています。

社会やビジネスから課題をまず見つける課題抽出、そしてそれをデータを用いて新しい価値に昇華させるという手法を用いることにより社会貢献への具体的な道筋を描くことができます。

さらに大阪工業大学では教育学、心理学、経営学流通・マーケティング、物理学や地理学などを学ぶことができるので、それらと合わせてデータサイエンスをより発展させていくということにも力を入れています。

大阪工業大学の詳しい紹介はこちら

データサイエンス系の資格は必要？

データサイエンス系の仕事としては「データサイエンティスト」などがあげられると思いますが、基本的にデータサイエンス系の職業に資格は必要ありません。

IT系の仕事は基本的にスキルが優先され、資格を持っていることはあまり考慮されないのです。

しかしデータサイエンス系の大学で学び、データサイエンス系の学位を取得することは、データサイエンスに関する一定の知識を持つことの証明となります。

また、統計やデータベースに関する資格を取得することは、スキルの証明ともなるでしょう。

データサイエンティストに役立つ資格

データサイエンティストを例として、取得しておくと役立つ資格を挙げてみましょう。

データサイエンティスト検定：
一般社団法人データサイエンティスト協会が実施する、基本的なデータサイエンス力・データエンジニアリング力・ビジネス力を証明する資格です。
統計検定：
一般財団法人統計質保証推進協会による、統計に関する知識や活用力を評価する全国統一試験です。
情報処理技術者試験：
経済産業省が、情報処理技術者としての「知識・技能」が一定以上の水準であることを認定している国家試験です。ITの共通知識を問う「ITパスポート試験」からより上位の試験まで13の試験区分があります。

スキルの証明に役立つ資格ですが、最も重要なのはデータサイエンスに関する知識や、それをどのように活かすことができるのかを日々考え続けることです。

新たな技術や情報が日々更新されている分野ですので、学びを怠らないことが大切です。

データサイエンティストに関しては、次の記事も参考にしてください。