「データサイエンス学部」って？“数字で社会を動かす力”を育てる場所
親： データサイエンスって最近よく聞くけど、実際にはどんなことを学ぶの？
子： 一言で言うと、「社会の課題や企業の問題をデータで解決する力」を身につける学問だよ。名古屋市立大学では、プログラミング、AI、統計学といった理系スキルだけでなく、倫理や社会背景まで含めて学べるんだ。
親： ただの理系じゃないってことね？
子： そうそう。文系の視点も融合して、「人のために使えるデータの力」を育てる。地域社会や行政とも連携する授業もあるから、ただの“情報学”じゃないのがこの学部の魅力だよ！
学びの特徴｜AIも社会課題も、“データでつなぐ”教育プログラム
● 数理・統計・AIの基礎からしっかり
- 1〜2年次で、PythonやRなどのプログラミング言語を実践的に習得
- 統計解析・機械学習・データ可視化などを段階的に学ぶ
- 数学が苦手な学生向けの補習講座も充実
● 社会とつながる実践型プロジェクト
- 名古屋市や地元企業と連携して、“本物の課題”に挑戦するPBL型授業
- たとえば「交通渋滞の緩和」「福祉サービスの最適化」など、現実社会を題材に分析
- プレゼンやチームワークも重視され、文系的な力も伸びる
● データ×○○で広がる応用力
- 医療データ（電子カルテ分析など）
- 環境データ（気候変動予測、再エネ推進）
- 経済・マーケティング分野（購買データ分析）など
- 学びを自分の関心領域に応じて広げられる選択制
学びのステップ｜「理論→実践→社会連携」へと成長する4年間
● 1年次：データサイエンスの基礎と社会の見方を学ぶ
- 情報リテラシー・データ倫理・数理基礎を固める
- Pythonによる簡単なデータ処理や統計演習を開始
- フィールドワークを通じて、地域の課題に触れる
● 2年次：統計とプログラミングの実践力を養成
- 機械学習の初歩、データベース設計、可視化ツール（Tableauなど）を習得
- チームで課題解決型の演習に取り組み、“伝える力”も鍛える
- 名古屋市役所や民間企業と連携した小規模プロジェクトを体験
● 3年次：大規模データを扱うプロジェクト演習へ
- ビッグデータ処理・AIモデル構築・応用統計など専門性を高める
- ゼミ活動が始まり、自分の関心テーマ（例：医療AI、観光DXなど）を深掘り
- インターンシップで実社会のデータ活用現場を体験
● 4年次：卒業研究＋社会実装への挑戦
- 地域・企業・行政と連携した**“実データ”を用いた卒業研究**を実施
- 自ら収集・分析・提言までを行い、政策提案・商品開発などへ展開
- 就職活動支援と国家資格取得（統計検定など）への取り組みも同時進行
学生の雰囲気｜論理と行動のバランスが取れた、探究型の仲間たち
- 情報系や数学好きな子が多いけれど、「社会問題に関心のある文系寄りの学生」も多数
- 積極的に地域プロジェクトに参加したり、自主的にデータコンペに出たりする子も
- プログラミング初心者も多く、互いに教え合う文化がある
- ゼミやPBL演習では**“データを通して社会を見る力”**を鍛える仲間が集う
主な進路｜企業・自治体・研究まで幅広く活躍
● 就職先の例
- 民間企業（IT・コンサル・製造業などのデータ分析職）
- 地方自治体・官公庁（政策立案、デジタル化推進）
- 金融・保険・広告など、**「データを使う全ての業界」**が活躍の場
- 大学院進学（情報学・統計学・経済学・公共政策など）
● 取得支援される資格・検定
- 統計検定2級・準1級
- PythonやAI関連の民間資格
- 国家資格ではないが、企業からの評価が高いデータ分析実績を積める
保護者の方へ｜どんな子におすすめ？
- 数字やグラフを読むのが好きな子
- 社会課題に関心があり、データで世の中を変えたいと思っている子
- 新しい分野を自分で切り開きたい探究心のある子
- 地域や人と関わることも大事にしたい子
- 文理の枠にとらわれず、論理的かつ柔軟に学びたい子
子： 「AIやデータって、冷たいものに思えるけど、誰かの暮らしを支えるツールなんだ」って実感したよ。
親： 技術を人のために。今の時代にぴったりな学び方ね。
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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