「データサイエンス学部」って？数字と現実をつなぎ、社会に貢献する力を育てる場所
親： 「データサイエンス」って最近よく聞くけど、実際は何を学ぶの？
子： 一言で言えば、「データを読み解いて、社会の課題を見える化し、よりよい解決方法を考える」学問かな。大妻女子大学のデータサイエンス学部は、AI・統計・プログラミングを基礎から学んで、いろんな現場で役立てる力をつける学部なんだよ。
親： なんだか理系っぽくて難しそうな印象だけど、文系でも大丈夫？
子： もちろん！数学が苦手でも大丈夫なように、基礎から丁寧に教えてくれるし、社会課題に興味がある子ならきっと夢中になれるよ。文理融合の視点を大切にしてるからこそ、女性の視点で活躍できるフィールドが広がるんだ。
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学部の特徴｜「数×社会×実践」で社会に強くなる女性を育てる
● 文理融合型のカリキュラム設計
- 数学・統計・情報の基礎を文系でも学べるように設計
- 社会学・経済学・心理学など、データの“使い道”を重視した構成
- “データを読む力”と“社会で使う力”を両方育てる
● 実社会との接続を重視した実践教育
- 社会課題や企業のデータを題材にしたPBL（課題解決型学習）を実施
- 官公庁や企業との連携による“リアルなデータ”分析体験
- チームでの分析・提案・プレゼンなど、実務につながる演習が豊富
● 女性のための“使えるデータサイエンス”教育
- 難解な数式よりも「わかりやすさ」「社会での活用」を重視
- キャリア志向にあわせて、“人を支えるための分析力”を身につける
- 研究だけでなく、現場とつながった“働けるスキル”の習得が目的
学びのステップ｜“データで考える”力を段階的に伸ばす4年間
● 1年次：基礎スキルと社会へのまなざしを育てる
- データサイエンス概論／統計学基礎／Python入門
- 社会課題を題材にしたリテラシー演習
- 数学が苦手でも安心できる少人数制の学習環境
● 2年次：データの読み解きと発信力を磨く
- 機械学習・可視化技術／調査デザインと分析演習
- データをもとに課題提起し、ストーリーとして発信する力を育成
- 中間プレゼンやデータレポート作成の実践が豊富
● 3年次：企業・社会と連携した実践演習
- データ分析プロジェクト（例：地域交通・観光・教育・福祉分野）
- 実在のデータを扱い、チームで分析から提案まで取り組む
- ゼミ活動が本格化し、自分のテーマを深掘り
● 4年次：卒業研究とキャリアの具体化
- 自ら選んだ社会課題に対して、データ分析と政策提案を行う
- 卒論発表会では、分析と伝える力の両方を評価
- キャリア支援も本格化。データ分析職・企画職・公務員などを目指す
学生の雰囲気｜まじめで好奇心旺盛、“知りたい”を形にする仲間たち
- 数字が得意な子もいれば、社会課題に関心の強い子も多い
- 授業中も質問や意見が飛び交い、活発で前向きな空気感
- チームワークを大切にしながら、個人の探究も重視
- 女性ならではの視点で、“人のためのデータ”を考えようとする姿勢が強い
就職・進路｜“データを使える人”として、多様な道へ羽ばたく
● 主な進路分野
- データ分析・マーケティング職（企業のDX推進部門など）
- IT企業（エンジニア・システムアナリストなど）
- 公務員（統計職・政策調査部門など）
- 教育・出版・NPOなどの調査・企画・広報部門
- 大学院進学（情報科学・社会学・公共政策など）
● 資格・支援体制
- 統計検定／基本情報技術者試験／MOSなどの資格取得支援
- キャリアデザイン科目で“自分に合った働き方”を考える
- インターンシップや企業との共同プロジェクトも豊富
- 就職支援室とゼミ教員によるダブルサポート体制
保護者の方へ｜こんなお子さんにおすすめです
- 数字やデータを見るのが好き、もしくは苦手だけど興味がある子
- 社会問題を自分の力で“見える化”してみたい子
- 分析力や論理的思考を武器に、専門性を高めていきたい子
- AIや統計など、これからの時代に強いスキルを身につけたい子
- 文系的な発想も活かしながら、情報社会で活躍したい子
子： 何気ないデータの裏に“人の生活”があるって、学ぶほどに感じるんだ。
親： 技術を学びながら、“社会をよくしたい”気持ちを忘れない。そのバランスが、この学部らしい魅力ね。
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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