【学部選び】「データサイエンス学部」に向いている人って？文系も歓迎！21世紀最強のスキルを身につける7大学を紹介

【学部選び】「データサイエンス学部」に向いている人って？文系も歓迎！21世紀最強のスキルを身につける7大学を紹介

こんにちは！KOSSUN教育ラボ教務担当です。

「データサイエンス（DS）学部＝数学の天才が行くところ」 「プログラミングができないと無理でしょ？」

そう思い込んで、選択肢から外していませんか？ それは非常にもったいない誤解です。

データサイエンス学部は、数学者養成所ではありません。 「あふれるデータ（食材）を使って、社会を良くする料理（解決策）を作る学部」です。 文系出身でも、数学が少し苦手でも、「社会への好奇心」があれば誰でもヒーローになれる可能性があります。

今回は、KOSSUN教育ラボの視点から、「データサイエンス学部に向いている人の3つの特徴」と、「この分野を牽引する注目7大学」について解説します。

「21世紀で最もセクシーな職業」と言われるデータサイエンティスト。 AI、ビッグデータ、IoT…。これからの社会で、データを使わない仕事はありません。 つまり、データサイエンス学部で学ぶことは、「どの業界でも通用する最強のパスポート」を手に入れることと同義なのです。

では、具体的にどんな人がこの最先端の学部に向いているのでしょうか？

1. データサイエンス学部に向いている「3つのタイプ」

タイプA：数字の裏側を読み解く「名探偵タイプ」

• 「『平均点』だけじゃなくて、分布がどうなっているか気になる」
• 「ニュースのグラフを見て、『この比較はおかしくない？』とツッコミたくなる」
• 特徴： 目の前の情報を鵜呑みにせず、クリティカル（批判的）に検証できる人。
• なぜ向いている？： データ分析の本質は「仮説検証」です。数字の向こうにある「真実」を見つけ出す洞察力が、最も重要な資質です。

タイプB：翻訳ができる「ストーリーテラータイプ」

• 「難しい話を、例え話を使って説明するのが得意」
• 「理系科目は苦手だけど、国語や現代文は得意」
• 特徴： 専門用語を使わずに、分かりやすく伝えるコミュニケーション能力がある人。
• なぜ向いている？： データサイエンティストの仕事は、分析して終わりではありません。「このデータから言えることは〇〇です。だから社長、こうしましょう！」と人を動かすプレゼン力こそが、AIに代替されない価値になります。

タイプC：社会課題を解決したい「ソーシャルハッカータイプ」

• 「フードロスを減らしたい」
• 「スポーツチームの勝率を上げたい」
• 特徴： 「データ分析」そのものが目的ではなく、それを使って「何かを成し遂げたい」という目的意識が強い人。
• なぜ向いている？： データサイエンスはあくまで「道具（ツール）」です。ビジネス、医療、観光、防災…。具体的な解決したいテーマを持っている人が、最も伸びます。

2. 「データサイエンス」が学べる注目の7大学を紹介

ここ数年で新設ラッシュが続くDS学部。 「元祖」から「文理融合型」まで、それぞれの強みを知っておきましょう。

① 滋賀大学（データサイエンス学部）

• 特徴： 日本初のデータサイエンス学部を創設したパイオニア。「DSの滋賀大」として圧倒的なブランドと実績を誇ります。
• ポイント： 企業との連携数が桁違いです。実際に企業の生データを使って課題解決を行う「PBL（課題解決型学習）」が充実しており、日本のデータサイエンス教育のモデルケースとなっています。

② 横浜市立大学（データサイエンス学部）

• 特徴： 首都圏初のDS学部。医学部を持つ大学ならではの強みがあります。
• ポイント：「医療・ヘルスケア分野」に非常に強いです。カルテデータやゲノム解析など、命に関わるデータを扱えるのはここならでは。もちろん、横浜という立地を活かした都市政策やビジネス分析も学べます。

③ 名古屋市立大学（データサイエンス学部）

• 特徴： 中部地方の拠点大学。経済学部との連携が強く、ビジネス色が強いのが特徴。
• ポイント： 名古屋はトヨタ自動車をはじめとする「モノづくり」の中心地。製造業のデータ活用や、地域経済の活性化など、「実学（ビジネス直結）」のデータ分析を学びたい人に最適です。

④ 武蔵野大学（データサイエンス学部）

• 特徴： データサイエンティストに求められる3つの能力「創造力」「イノベーション力」「エンジニアリング力」を身に付けられる3つのコースで設計されています。
• ポイント：「AI×共創」を掲げ、文系理系の枠を超えたカリキュラムが魅力。1年次からPC必携で徹底的にプログラミングを叩き込まれますが、同時に「デザイン思考」も重視し、新しいサービスを生み出す起業家精神を育みます。

⑤ 立正大学（データサイエンス学部）

• 特徴： 熊谷キャンパスに設置。「社会」と「観光」に強い大学の特色を活かしています。
• ポイント： 「スポーツ」や「観光」など、身近で楽しいテーマをデータで分析するのが得意です。ラグビーチームのデータ分析や、地域活性化のフィールドワークなど、机にかじりつくのが苦手な人でも楽しく学べる工夫があります。

⑥ 京都女子大学（データサイエンス学部）

• 特徴： 女子大初のデータサイエンス学部。ジェンダーギャップの解消に挑む野心的な学部です。
• ポイント： 「文系女子」をターゲットにしており、数学Ⅲを履修していなくてもついていけるカリキュラム設計がされています。女性視点でのマーケティングや商品開発など、企業からの期待も非常に高いです。

⑦ 明星大学（データサイエンス学環）

• 特徴： 学部ではなく「学環」という形式で、全学部の学生がデータサイエンスを学べる土壌があります。
• ポイント：「実務家教員」が多く、現場のリアルなスキルを学べます。多摩地域にあるため、地域企業や自治体との連携プロジェクトも豊富。「就職に直結するスキル」を身につけたい堅実派におすすめです。

3. 総合型選抜で「データサイエンス学部」を狙う戦略

DS学部の志望理由書で、「数学が得意です」「パソコンが好きです」だけでは不合格です。 求められているのは「データを使って、何を解決したいか？」です。

合格する志望理由の鉄則： 「私は地元の商店街が衰退していくのを見てきました（課題）。勘や経験に頼る経営ではなく、人流データや購買履歴を分析することで（手段）、若者が集まる新しい店舗配置を提案したいです（解決策）。そのために、貴学のPBLで実践的なマーケティング分析を学びたいのです」

このように、「Social Issue（社会課題）」×「Data Science（分析手法）」の方程式で語ってください。 「Pythonを触ってみた」「統計検定を取った」などの行動実績があれば、さらに強力なアピールになります。

KOSSUN教育ラボからのメッセージ

データは「21世紀の石油」です。 文系だから、数学が苦手だからと諦める必要はありません。むしろ、文系の感性（読解力や共感力）を持ったデータサイエンティストこそが、これからの社会で最も必要とされています。

「自分は文系だけど、滋賀大についていける？」 「武蔵野大のクリエイティブな雰囲気が気になる！」

DS入試は情報戦です。迷ったら、KOSSUN教育ラボにご相談ください。あなたの好奇心を、最強の武器（データ分析力）に変えるサポートをします！

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※この記事は専門家による監修のもと執筆されています。