「データサイエンス学部」って？“データで社会を読み解く”力を育てる学び
親： 最近よく聞く「データサイエンス」って、理系の数学者みたいなイメージがあるんだけど…
子： たしかに数学や統計は使うけど、それ以上に「データをどう読み解き、社会に役立てるか」を考える学問なんだよ。立正大学のデータサイエンス学部では、AI・統計・プログラミングの基礎からスタートして、ビジネス・行政・医療など現実社会の課題に応用する力を育ててるんだ。
親： なるほど、技術だけじゃなくて“使い方”を学ぶのね。
学びの特徴｜「分析・判断・伝える」までを一貫して学ぶ
● 実社会で使える“分析スキル”を段階的に修得
- 統計学・データベース・機械学習・AI活用などを体系的に学習
- PythonやRなど、データ処理に必須のプログラミング言語を習得
- 演習中心の授業で“手を動かしながら理解”するスタイル
● PBL型授業で現場課題をデータで解決
- 自治体や企業と連携して、地域課題のデータ分析プロジェクトに参加
- グループで課題解決を考え、プレゼンまで行う力を育成
- 医療×データ、観光×データなど他分野とのコラボも重視
● 幅広い進路に対応する実学教育
- 文理融合のカリキュラムで、IT、ビジネス、行政、教育など幅広い進路に対応
- 就職活動を意識した“伝える力”も重視（報告書・プレゼン指導など）
- インターンシップや企業研究の機会も豊富に用意
学びのステップ｜“使えるデータ力”を育てる4年間
● 1年次：基礎の基礎からスタート
- データサイエンス入門／統計学基礎／プログラミング演習
- 高校数学レベルから始められるカリキュラムで安心
- 情報リテラシーやプレゼン演習で「伝える力」も磨く
● 2年次：応用スキルを身につける
- AI入門／データ可視化／マーケティングデータ分析
- 実データを用いた演習で“使える知識”へと昇華
- 地域連携・企業連携型のプロジェクトも徐々にスタート
● 3年次：PBL・インターン・ゼミで現場と直結
- 長期インターンシップで企業・行政の課題解決に挑戦
- ゼミで「医療×AI」や「観光データ分析」などテーマ研究
- 高度な機械学習・ビッグデータ処理の技術も選択可
● 4年次：卒業研究とキャリア設計
- 自分の関心ある社会課題にデータでアプローチし、卒業論文にまとめる
- 教員・企業メンターの指導のもと、実践力を総仕上げ
- キャリア支援センターの個別相談で進路決定をサポート
学生の雰囲気｜理系すぎず、バランス型の“実践派”が集う
- 数学が苦手でも「社会に役立てたい」気持ちで入る学生も多い
- プログラミングやAI初心者からでも始められる雰囲気
- ゼミや演習では協働力とプレゼン力も評価され、コミュ力重視の文化
- 男女比も比較的バランスよく、他学部との交流も盛ん
主な進路｜あらゆる業界で“データが使える人材”へ
● 想定される進路分野
- IT・情報通信業界（システムエンジニア・データ分析職）
- 金融・保険（リスク分析・金融商品開発）
- 製造・物流（業務効率化・在庫分析）
- 公務員・自治体（行政データの活用、地域政策）
- 教育・研究機関（情報科教員・研究補助など）
● 取得を目指せる資格・検定
- 統計検定／データサイエンティスト検定
- Pythonエンジニア認定試験
- ITパスポート／基本情報技術者試験
- 高等学校教諭（情報）※指定科目履修者
保護者の方へ｜どんな子におすすめ？
- 数字やデータで物事を考えるのが好きな子
- AIやITに興味があるけれど理系は少し不安という子
- 「データで社会を良くしたい」という意識を持っている子
- プレゼン・資料作成が得意な子
- 将来の選択肢を広げたい子（業界横断型のスキルを得たい）
子： データって“数字の集まり”じゃなくて、“社会の声”でもあるんだよ。
親： それを読み取れる力がある人が、これからは本当に頼りにされるんでしょうね。
本記事は、早稲田大学国際教養学部に在籍し、進学塾を主宰する筆者が保護者の方に向けて執筆しました。内容は2024年度時点の情報をもとにしています。最新情報は大学公式サイトをご確認ください。
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