こんにちは！田原市の三河田原駅から徒歩5分にある大学受験専門アクシブアカデミー田原校です。
本日はデータサイエンスについて学べる大学について話をしていきます！！
目次
データサイエンス学部とは？
データサイエンス学部は、データの収集、解析、解釈を通じて価値ある知見を引き出し、意思決定を支援する学問分野になっています。データサイエンスは統計学、情報科学、機械学習、AIなど、複数の領域にわたる知識と技術を必要とし、20世紀初頭の統計学から始まり、情報理論やコンピュータ技術の発展とともに進化してきました。現代では、ビッグデータやクラウドコンピューティングの普及により、データサイエンスの重要性が増し、各産業分野での需要が急速に高まっています！
データサイエンス学部で学ぶ内容
データサイエンス学部では、まず基礎科目として数学、統計学、プログラミングを学び、データの収集、解析、解釈の基本スキルを身につけます。専門科目では、データ分析、機械学習、人工知能、データベース管理などが含まれます。例えば、PythonやRを用いたデータ解析、回帰分析やクラスタリングなどの統計手法、ディープラーニングや強化学習といった機械学習技術がカリキュラムに組み込まれています。
学生生活では、実際のデータを用いたプロジェクトやケーススタディが豊富にあり、実践的なスキルを磨く機会が多くあります。また、企業との連携によるインターンシップや、研究機関での研究プロジェクトにも参加できるため、理論と実践の両方をバランスよく学ぶことができます。
データサイエンス学部卒業後の進路
データサイエンス学部を卒業すると、多岐にわたるキャリアパスが開かれます。実際には企業のデータアナリストやデータサイエンティスト、コンサルタントとして働く道に進む学生が多いです。また、IT企業やスタートアップでのデータエンジニアや機械学習エンジニアとしての役割も期待されます。金融業界では、リスク管理や市場分析の専門家としての需要も高まってきています。
またデータサイエンス学部では平均して20〜30%の学生が大学院進学をしており、より高度な研究や専門知識を深めることで、研究所などの公的な研究機関でのキャリアを築くことに注力しています。実際、データサイエンス分野の発展とともに、博士課程への進学率も増加傾向にあります。
データサイエンス学部の入試情報
データサイエンス学部の一般入試では、大学によって異なりはしますが、共通テストの科目が理科2科目・社会2科目から3科目選択できるため文系の生徒も受験することが可能です。また、大学によって理科が1科目でよかったり基礎科目も使えたりするので、自分の得意不得意に合わせて科目を選択して勉強していきましょう。そして二次試験は英語・数学・理科が中心となります。私立大学の入試科目も同様の3教科になります。つまり合計配点としてはそれらの3教科が配点を多く占めるため、勉強時間の比率をあげる必要が出てきます。また推薦入試やAO入試の場合は、データ解析に関するプロジェクトや実績が重視される場合もあります。
面接や書類審査では、論理的思考力や問題解決能力が問われることが多く、実際のデータに基づいたプレゼンテーションや、データサイエンスに対する熱意や将来のビジョンを明確に伝えることが求められます。全般的な対策としては、数学やプログラミングの知識をつけたり、それらに関するスキルを磨くことが重要です。
データサイエンス学部がある大学
以下から一部の国公立大学・私立大学のデータサイエンス学部について紹介します。
滋賀大学 データサイエンス学部
⚫️共通テスト
満点 | 推1000 | |||
外国語 | 英語 | R | 160 | 200 |
L | 40 | |||
数学 | ① | 数1A | 100 | 200 |
② | 数2BC | 100 | ||
国語 | 現・古・漢 | 200 | 200 | |
理科 | 理科基礎 | 物理基礎 | 50 | 100（~200） 同名❌ |
生物基礎 | 50 | |||
化学基礎 | 50 | |||
地学基礎 | 50 | |||
物理 | 100 | |||
化学 | 100 | |||
生物 | 100 | |||
地学 | 100 | |||
地歴・公民 | 地理 | 100 | 100（~200） | |
日本史 | 100 | |||
世界史 | 100 | |||
地歴公共 | 100 | |||
倫理 | 100 | |||
政経 | 100 | |||
情報Ⅰ | 100 | 100 | ||
備考 | ※理2・地公2→3 | |||
⚫️二次試験
満点 | 400 |
英語 | 200 |
数学1A2BC(3) | 200 |
この滋賀大学は、共通テスト1000点と二次試験400点の合算で合否が出されます。したがって滋賀大学のデータサイエンス学部は共通テスト勝負になります。ただ二次試験の科目も考慮すると800/1400が英語と数学になります。そのため英語と数学を中心に学習を進めると良いです。
横浜市立大学 データサイエンス学部
⚫️共通テスト
満点 | 1100 | |||
外国語 | 英語 | R | 240 | 300 |
L | 60 | |||
数学 | ① | 数1A | 150 | 300 |
② | 数2BC | 150 | ||
国語 | 現・（古・漢） | 200 | 200 | |
理科 | 理科基礎 | 物理基礎 | 50 | 100（~200） |
生物基礎 | 50 | |||
化学基礎 | 50 | |||
地学基礎 | 50 | |||
物理 | 100 | |||
化学 | 100 | |||
生物 | 100 | |||
地学 | 100 | |||
地歴・公民 | 地理 | 100 | 100（~200） | |
日本史 | 100 | |||
世界史 | 100 | |||
地歴公共 | 100 | |||
倫理 | 100 | |||
政経 | 100 | |||
情報Ⅰ | 100 | 100 | ||
備考 | ※国語は全体と現代文のみのうち得点率の高い方を採用 ※理科・地歴・公民から2科目 | |||
⚫️二次試験
満点 | 900 |
総合問題 | 300 |
英語 | 200 |
数学1A2BC3 | 400 |
共通テストと二次試験の配点は同程度です。共通テストを7割ほど取れたとしても、二次試験で4割ほどだと合格は厳しくなります。総合問題は数学の「データの分析」に近い内容が出題され、問題文を読み解く能力が重要です。数学的な処理能力も求められ、共通テスト、二次試験での配点も高いので、数学を中心に対策するのが良いです。なお、共通テストは社会2科目でもOKなので、理科を使わないことも可能になります。
名古屋市立大学 データサイエンス学部
⚫️共通テスト
満点 | 850 | |||
外国語 | 英語 | R | 160 | 200 |
L | 40 | |||
数学 | ① | 数1A | 100 | 200 |
② | 数2BC | 100 | ||
国語 | 現・古・漢 | 200 | 200 | |
理科 | 理科基礎 | 物理基礎 | × | 100 |
生物基礎 | × | |||
化学基礎 | × | |||
地学基礎 | × | |||
物理 | 100 | |||
化学 | 100 | |||
生物 | 100 | |||
地学 | 100 | |||
地歴・公民 | 地理 | 100 | 100 | |
日本史 | 100 | |||
世界史 | 100 | |||
地歴公共 | 100 | |||
倫理 | 100 | |||
政経 | 100 | |||
情報Ⅰ | 50 | 50 | ||
備考 | ※理科は発展1科目 | |||
⚫️二次試験
満点 | 600 |
英語 | 200 |
数学1A2BC(3) | 400 |
共通テストと二次試験の配点比率を見ると共通テストの配点の方がやや高いです。理科1科目で受験でき、数学も1A2B+ベクトルのみで解答することが可能であるため、文系でも手が届きやすいと言えますが、共通テストは専門理科科目を選択しなければならないので注意が必要です。数学の配点が全体の4割を占めるため、その対策がカギとなります。
武蔵野大学 データサイエンス学部
⚫️全学部統一
満点 | 400 |
英語 | 100 |
数学1A2BC(ベクトルのみ） | 200 |
理科（物理/化学/生物/情報） | 100 |
⚫️A日程（文系）
満点 | 350 |
国語総合（古文選択可、漢文を除く） | 100 |
英語 | 150 |
世界史/日本史/政治経済/数ⅠA/生物 から選択 | 100 |
⚫️A日程（理系）
満点 | 400 |
英語 | 100 |
数学1A2BC(ベクトルのみ） | 200 |
理科（物理/化学/情報） | 100 |
⚫️B日程
満点 | 350 |
国語総合（古文選択可、漢文を除く） | 100 |
英語 | 150 |
世界史/日本史/政治経済/数ⅠA/化学/生物 から選択 | 100 |
⚫️C日程
満点 | 300 |
英語 | 100 |
世界史/日本史/政治経済/数ⅠA/物理/化学/生物/ | 100 |
国語総合（古文選択可、漢文を除く） または 数学1A2BC(ベクトルのみ） | 100 |
多様な入試科目が存在し、文系向けの日程も用意されています。ここでは記載していませんが、共通テストを利用した受験も可能なので、国公立との併願の際はそちらを利用するのもオススメです。
京都女子大学 データサイエンス学部
⚫️前期A方式2科目型
満点 | 300 |
数学1A2BC(ベクトルのみ） | 200 |
国語または英語 | 100 |
⚫️前期A方式3科目型
満点 | 300 |
国語 | 100 |
英語 | 100 |
数学1A2BC(ベクトルのみ） | 100 |
⚫️前期B方式
満点 | 200 |
数学1A2BC(ベクトルのみ） | 100 |
国語/世界史/日本史/化学/生物/英語 | 100 |
女子大のデータサイエンス学部は、京都女子大学と大妻女子大学（2025年度新設）にしかありません。
ここで挙げた方式の他にも、共通テスト利用型、共通テスト併用型、英語外部検定利用など様々な方式がありますが、いずれも数学の試験が必須となっているため、しっかり対策していきましょう。
その他の大学
- 宇都宮大学
- 下関市立大学
- 立正大学
- 大阪成蹊大学
- 順天堂大学
また、「データサイエンス学部」という名前ではないですが、データサイエンス関連の学部学科がある大学として
- 電気通信大学情報理工学域
- 広島大学情報科学部
- 岡山県立大学情報工学部
- 福知山大学情報学部
- 周南公立大学情報科学部情報科学科
- 山口県立大学国際文化学部情報社会学科
- 高知工科大学データ&イノベーション学群
- 九州大学共創学部
- 北九州市立大学国際環境工学部情報システム工学科
- 名桜大学人間環境学部健康情報学科
- 北海道情報大学情報メディア学部
- 大阪産業大学情報デザイン学部
- 東京電機大学システムデザイン学部情報システム工学科
- 亜細亜大学経営学部データサイエンス学科
- 南山大学理工学部データサイエンス学科
- 追手門大学理工学部数理データサイエンス学科
これら以外にもデータサイエンスについて学べる大学は多く存在しますので、一度調べてみるのが良いかもしれません。
まとめ
データサイエンス学部は、現代社会において非常に重要な役割を果たす分野であり、各大学で独自の特色を持つ教育が行われています。基礎的な理論から実践的なスキルまで幅広く学ぶことができ、卒業後のキャリアパスも多岐にわたります。ネット社会が広がって、よりデータサイエンスの需要が高まってきている中で、あなたもデータサイエンス学部で学んでみるのはいかがでしょうか。
◆ AXIV ACADEMY（アクシブアカデミー）の概要
「生徒の人生を真剣に考え、全力でサポートする」
「変わりたい。」を叶えるを実現するために、今までの常識にとらわれない、新しい形態の予備校を運営しています。私たちは、生徒自らが夢や目標を定め、なぜ勉強が必要かを理解できるように正しい情報を提供し、進路指導に時間をかけて受験戦略を立ち上げ、受験で必要な全科目に対して学習計画を練り、進捗管理を行っています。最高の「環境」「指導」「ツール」を提供すべくWebやiPadを活用し、全国のどの地域からでも受講できるように遠隔での指導を行っています。東大の隣にオフィスを構えており、指導チームを中心に、受験に精通した経験豊富な専属スタッフが受験まで１：１でサポートします。
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