「データサイエンス学部」って？“AI時代”に必須のリテラシーを育てる場所
親： データサイエンスって最近よく聞くけど、実際はどんなことを学ぶの？
子： 一言でいえば、「データを読み解いて、社会に活かすスキル」を学ぶんだよ。武蔵野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・情報分析をベースに、「世の中の課題をどう解決するか」をデータで考える力を育てるんだ。
親： なんだか理系のイメージだけど、コンピューターばかり触るの？
子： もちろんパソコンも使うけど、それだけじゃないよ。「人」「社会」「ビジネス」など実社会とつなげて考えるのがこの学部の特徴なんだ。
学部の柱は「データ × 社会課題 × 実践力」！
● 数理・統計の基礎からしっかり
- データの分析に欠かせない統計学・数学的思考を基礎から習得
- AIや機械学習の仕組みもわかりやすく学べるカリキュラム
● プログラミングやAIの実践スキル
- Pythonなどのプログラミング言語を1年次から学ぶ
- Webアプリ開発やAIモデルの構築にもチャレンジ
● 社会課題とリンクしたデータ活用
- 「健康・教育・環境・ビジネス」など身近な課題がテーマ
- 実データを使ったプロジェクト型学習（PBL）を重視
● 他学部との連携による“学際的アプローチ”
- 経済学部・看護学部・教育学部などと協働する課題解決型演習
- 人間と社会を理解した「文理融合型のデータ人材」を育成
学びのステップ｜初心者でも安心の4年間
● 1年次：データサイエンスの土台づくり
- 統計基礎・プログラミング入門・情報倫理
- データに基づく思考力を育てるグループワーク
- “文系出身でも安心”のサポート体制
● 2年次：分析技術を高め、社会とつなぐ
- Python応用・データベース・ビジネス分析演習
- 社会課題に挑むPBL（プロジェクト型学習）が本格化
● 3年次：企業・地域との実践プロジェクトへ
- 企業から実データを提供される課題解決型学習
- インターンシップや外部連携での“リアルな分析経験”
- ゼミ活動で自分の関心領域を深める（例：観光×データ）
● 4年次：卒業研究＋進路の具体化
- データ収集→分析→提案までを行う卒業研究
- プレゼン力・発信力を高めるアウトプット重視の教育
- 教員・OB/OGとの面談でキャリア形成を支援
学生の雰囲気｜理系だけど“対話型”なあたたかさ
- 数学やプログラミングが得意な学生もいれば、文系出身で「社会に役立つデータ活用を学びたい」学生も多い
- グループワークが多く、**“静かにこもる”より“対話しながら学ぶ”**空気
- プレゼンやディスカッションを通じて、発信力・説明力も伸びる
- 教員との距離が近く、「学びの個別相談」がしやすい環境
就職・進路｜“データを使える人材”として幅広く活躍！
● 主な進路分野
- IT企業（SE、AIエンジニア、データサイエンティストなど）
- コンサルティング会社（課題分析・提案系職種）
- メーカー・流通業界（マーケティング・商品開発）
- 金融・保険（リスク管理・顧客分析）
- 公務員（統計・IT・情報分析関連）
- 大学院進学（情報科学・統計・社会情報学など）
● 資格・支援体制
- データサイエンティスト検定支援
- G検定（AI関連）や基本情報技術者試験の学内講座
- キャリアセンターと連携した“1年次からの就活支援”
保護者の方へ｜どんな子に向いている？
- 数字やデータを見るのが好き、考えるのが好きな子
- AIやICTを使って社会に役立ちたいと思う子
- 「新しい学び」に柔軟で、挑戦を楽しめる子
- コミュニケーション力と論理的思考をバランスよく伸ばしたい子
- 専門性と人間性、両方を大事にしたい子
子： 「理系でも文系でもOK」って言われたの、最初は半信半疑だったけど、本当にいろんなタイプの学生がいてびっくりしたよ。
親： データって、どの分野でも使える武器になるのね。時代に合った学びって、こういうことかもしれないわね。
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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