こんにちは、四谷学院の奥野です！
さまざまな情報が社会にあふれる今、大きな注目を集めているデータサイエンス学部。
データサイエンス学部は、いくつもの大学で新たに設置が進んでいます。
そんなデータサイエンス学部について、入試科目や卒業後の可能性について知りたい方もいるのではないでしょうか。
本記事では、データサイエンス学部の概要や学部の設置が急増している背景、卒業後の進路や将来性などを詳しく解説します。
目次
データサイエンス学部とは
データサイエンス学部は、文系・理系を問わず、さまざまなデータの活用方法を学ぶ学部です。
情報学・統計学・数学の基礎科目を学ぶほか、プログラミング・情報ネットワーク・データベースなどの応用科目を学びます。
昨今の情報技術の進歩により、私たちは日々さまざまなデータに触れています。
こうしたデータから有益な情報を引き出して利用するためには、適切に処理できる力や分析能力が欠かせません。
データサイエンス学部は、データから価値を生み出す方法を学び、経験を積める場所だといえるでしょう。
なぜデータサイエンス学部が急増しているのか
データサイエンス学部の急増には、現代のデジタル人材不足の影響があります。
2019年時点での政府の試算では、企業におけるシステムやAI関連の人材が、2030年に最大で約79万人不足するという結果が出ています。
すでに各企業は人材の獲得に動き出しており、2023年度に数千人規模でデータ人材を採用する方針を打ち出した大手企業もあります。
政府も、AI戦略についてまとめた「AI戦略2019」において、データサイエンスやAIなどを駆使して世界規模で活躍できるレベルの人材の発掘と育成を目標に据えています。
具体的には年間約2,000人の発掘・育成を目標としていることから、教育の場としてデータサイエンス学部が求められ、急増していると考えられるでしょう。
データサイエンス学部を設置している大学の一例
以下は、データサイエンス学部・学科を設置している大学の例です。
| 大学名 | 学部名 |
|---|---|
| 滋賀大学 | 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 |
| 武蔵野大学 | データサイエンス学部 |
| 立正大学 | 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 |
| 名古屋市立大学 | データサイエンス学部 |
| 大阪成蹊大学 | データサイエンス学部 |
| 大妻女子大学 | データサイエンス学部 |
| 亜細亜大学 | 経営学部（データサイエンス学科） |
| 東北学院大学 | 情報学部（データサイエンス学科） |
| 日本工業大学 | 先進工学部（データサイエンス学科） |
このように、さまざまな大学がデータサイエンスに関する学部・学科を開講しています。
データサイエンス学部の入試科目
データサイエンス学部の入試科目は大学ごとに異なるため、ここでは一部を取り上げて紹介します。
例えば、横浜市立大学と滋賀大学は、入試として大学入学共通テスト（第1次試験）と個別学力検査（第2次試験）が実施される点は同じですが、個別学力検査の出題教科は異なります。
横浜市立大学の個別学力検査では、数学・外国語（英語）・総合問題（情報をもとに論説能力を測る問題）が出され、滋賀大学の個別学力検査では数学と外国語が出されます。
また、理系学部のもとに設置されるデータサイエンス学科は、理数系科目が必須となることが考えられるでしょう。
ただし、データサイエンスは文理融合の学問であることから、理数系の科目が選択式になる場合もあります。
そのため、詳細は各大学のホームページなどで確認することが大切です。
データサイエンス学部は、文理融合の学問として文系の学生も受けやすいのが特徴ですが、入試科目を見ると、高校で理系科目を学んだ学生のほうが比較的受験しやすいといえるでしょう。
ただし、文系だからといって受験難易度が上がるわけではありません。
文系の学生が受験することを考えて入試科目を設定しているところもあるため、自身が受験しやすい大学を探してみてください。
データサイエンス学部卒業後の進路や将来性
データサイエンス学部の卒業生は、IT・金融系企業などでの市場調査や企画、行政における政策立案、医療分野でのデータ分析など幅広い分野で活躍しています。
前述のとおり、現代では社会や企業の課題解決にデータ活用が欠かせません。
そのため、データサイエンスの知識とビジネスの基礎となるコミュニケーション力・語学力を身に付ければ、世界中で活躍できるチャンスがあるでしょう。
データサイエンス学部における課題
データサイエンス学部の課題は、学校と企業の両面で見られます。
まず学校側では、データサイエンスを教えられる教員の確保が大きな課題です。
教員の確保が難しいことは、データサイエンス学部の募集人員が少ないことに影響しているとも考えられます。
また企業側では、学生との間に生じるミスマッチが懸念されます。
「データサイエンスに精通した人材が必要」とはいっても、具体的に求めるスキルが不透明である企業は少なくありません。
こうした選考基準の曖昧さが、人材採用を難航させる要因であるともいえます。
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データサイエンス学部は近年新設が進んでいる学部であり、ほかの学部と比べて入試に関する情報は多くありません。
その点、四谷学院には受験に関するプロフェッショナルである受験コンサルタントが在籍しているため、いつでも受験について相談可能です。
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