データサイエンティストを目指せる大学一覧｜学部選びから卒業後の進路まで徹底解説

2025年10月20日

データサイエンティストという将来性のある職業を目指したいけれど、どの大学を選べばよいのか迷っていませんか？データサイエンティストを目指せる大学は、データサイエンス学部だけでなく、情報学部、理工学部、経済学部など多岐にわたり、2024年現在では国公立・私立を問わず全国に100校以上存在します。

確かに、大学選びは人生の重要な分岐点であり、将来のキャリアに直結するため慎重になるのは当然です。適切な大学選びができなければ、必要なスキルが身につかず、データサイエンティストへの道が遠回りになったり、最悪の場合は夢を諦めることになりかねません。

本記事では、データサイエンティストを目指せる大学を国公立・私立別に整理し、各大学の特徴、文系でも目指せるのか、入学後の学習内容、卒業後の進路まで詳しく解説します。

データサイエンティストを目指せる大学の3つのパターン

データサイエンス学部で専門的に学ぶ道

データサイエンティストを目指す最も直接的な道は、データサイエンス学部への進学です。2017年に滋賀大学が日本初のデータサイエンス学部を設置して以来、急速に設置大学が増加しています。

データサイエンス学部の最大の特徴は、統計学、プログラミング、機械学習、ビジネス応用までを体系的に学べる点にあります。従来の学部では、これらの要素を個別に学ぶ必要がありましたが、データサイエンス学部では4年間を通じて総合的なカリキュラムが組まれています。

特に注目すべきは、実践的なプロジェクトベース学習が充実していることです。企業との連携プロジェクトやインターンシップが必修となっている大学も多く、在学中から実務経験を積むことができます。これにより、卒業後は即戦力として活躍できる人材を目指せます。

情報系・理工系学部でスキルを身につける道

データサイエンス学部以外でも、情報学部、工学部、理工学部などでデータサイエンティストに必要なスキルを身につけることは十分可能です。むしろ、これらの学部は長い歴史と実績があり、プログラミングや数学の基礎を徹底的に学べるという強みがあります。

情報系学部では、コンピュータサイエンスの基礎から応用まで幅広く学び、その中でデータ分析や機械学習を専門的に学ぶコースを選択できます。特に東京工業大学、筑波大学、東京大学などの国立大学では、データサイエンス関連の科目が充実しており、世界レベルの研究に触れることも可能です。

理工系学部の場合、数学的な思考力を徹底的に鍛えられるのが大きなメリットです。統計学や線形代数、確率論などの数学的基礎は、データサイエンティストにとって不可欠な素養であり、これらを深く学ぶことで、より高度な分析手法を理解・応用できるようになります。

経済・経営系学部でビジネス×データサイエンスを学ぶ道

意外かもしれませんが、経済学部や経営学部からもデータサイエンティストを目指すことができます。これらの学部では、ビジネスの文脈でデータ分析を学べるため、実務により近い形でスキルを習得できます。

経済学部では、計量経済学や統計学が必修科目となっており、経済データの分析手法を体系的に学べます。マーケティング分析、金融工学、経営戦略など、ビジネスに直結する分野でデータサイエンスを活用する方法を学ぶことができます。

特に最近では、一橋大学のソーシャル・データサイエンス学部のように、社会科学とデータサイエンスを融合させた新しい学部も登場しています。こうした学部では、技術的なスキルだけでなく、社会課題の解決にデータサイエンスを活用する視点を養えます。

国立大学のデータサイエンス教育｜拠点校と特徴

文部科学省指定の6つの拠点校とその強み

2016年、文部科学省は「数理及びデータサイエンスに係る教育強化」の拠点校として、以下の6大学を選定しました。これらの大学は、日本のデータサイエンス教育をリードする存在として、特に充実した教育環境を提供しています。

【データサイエンス教育拠点校一覧】

大学名	設置組織	特徴的な取り組み
北海道大学	数理・データサイエンス教育研究センター	文理融合型プログラム、産学連携プロジェクト
東京大学	数理・情報教育研究センター	学部横断型プログラム、170科目以上の選択肢
滋賀大学	データサイエンス学部（日本初）	実践的カリキュラム、社会人教育にも注力
京都大学	データ科学イノベーション教育研究センター	オンライン講座の無料公開、先端研究との連携
大阪大学	数理・データ科学教育研究センター	金融・保険・モデリング3部門の専門教育
九州大学	数理・データサイエンス教育研究センター	九州地方全体の教育推進、実践的演習重視

これらの拠点校では、専任教員の配置、最新設備の導入、企業との連携が特に充実しており、データサイエンティストを目指す学生にとって理想的な環境が整っています。

地方国立大学のデータサイエンスプログラム

拠点校以外にも、多くの地方国立大学が独自のデータサイエンスプログラムを展開しています。これらの大学の強みは、地域企業との密接な連携と少人数教育による手厚い指導にあります。

例えば、広島大学では情報科学部にデータサイエンスコースを設置し、地元企業のデータを使った実践的な教育を行っています。新潟大学では、農業ビッグデータの分析など、地域特性を活かしたユニークなプログラムを展開しています。

地方国立大学のメリットは、学費が比較的安価でありながら、質の高い教育を受けられることです。また、地方都市は生活費も抑えられるため、経済的な負担を軽減しながら学業に専念できる環境があります。

国立大学の入試傾向と難易度

国立大学のデータサイエンス関連学部の入試では、数学と英語が重視される傾向があります。特に数学については、データサイエンスの基礎となる統計学や線形代数を学ぶ上で不可欠なため、数学Ⅲまでの範囲が出題される大学が多いです。

入試難易度については、東京大学や京都大学などの旧帝大は偏差値65以上と高い水準にありますが、地方国立大学では偏差値50〜60程度の大学も多く、幅広い学力層の学生にチャンスがあります。重要なのは、自分の学力に見合った大学を選び、そこで確実にスキルを身につけることです。

また、推薦入試やAO入試を実施する大学も増えています。プログラミングコンテストの実績や、データ分析プロジェクトの経験などをアピールできれば、一般入試とは異なる形で合格のチャンスを得ることができます。

データサイエンス学部がある大学一覧｜国公立・私立別

国公立大学のデータサイエンス学部｜滋賀大・横浜市立大など

国公立大学では、以下の大学が専門のデータサイエンス学部を設置しています。これらの学部は、データサイエンティスト育成に特化したカリキュラムを提供しており、卒業後の進路も明確です。

【国公立大学データサイエンス学部設置状況】

大学名	学部名	設置年	定員	特色
滋賀大学	データサイエンス学部	2017年	100名	日本初、実践重視のカリキュラム
横浜市立大学	データサイエンス学部	2018年	60名	国際水準の英語教育、医療データ分析
名古屋市立大学	データサイエンス学部	2023年	80名	IT・ビジネス・医療の3コース制
下関市立大学	データサイエンス学部	2024年	80名（予定）	ビジネス・ヘルスケアデータ重視
一橋大学	ソーシャル・データサイエンス学部	2023年	60名	社会科学×データサイエンス

これらの学部では、1年次から段階的にスキルを積み上げるカリキュラムが組まれています。プログラミングの基礎から始まり、統計学、機械学習、そして3・4年次には企業との共同研究や長期インターンシップなど、実践的な学習機会が豊富に用意されています。

私立大学のデータサイエンス学部｜武蔵野大・立正大など

私立大学でも、データサイエンス学部の設置が相次いでいます。私立大学の強みは、柔軟なカリキュラム設計と充実した設備投資にあります。

主な私立大学のデータサイエンス学部として、**武蔵野大学（2019年設置）**は3つのコースから選択できる柔軟性が特徴で、**立正大学（2021年設置）**は文理融合型の教育を展開しています。**京都女子大学（2023年設置）**は女性のデータサイエンティスト育成に注力し、**大阪成蹊大学（2023年設置）**は少人数制による手厚い指導体制を整えています。

私立大学のメリットは、最新の設備や施設が充実していることです。高性能なコンピュータやGPUサーバーなど、機械学習に必要な計算資源が豊富に用意されており、学生は自由に利用できます。また、産学連携も積極的で、在学中から企業プロジェクトに参加する機会も多くあります。

2024年以降新設予定の注目学部

データサイエンス教育への需要の高まりを受けて、2024年以降も新たな学部設置が続々と予定されています。これらの新設学部は、最新のトレンドを反映したカリキュラムを準備しており、注目に値します。

2024年4月には下関市立大学がデータサイエンス学部を新設予定で、ヘルスケアデータの分析に特化したコースを設置する計画です。また、複数の私立大学でも新設の動きがあり、地方都市を中心に設置が進む傾向にあります。

新設学部の特徴として、AI・機械学習により特化したカリキュラムや、特定産業に特化したデータ分析（医療、金融、製造業など）を学べるコースの設置が挙げられます。また、社会人の学び直しに対応した夜間・週末コースを設置する大学も増えており、多様な学習ニーズに応える体制が整いつつあります。

文系でもデータサイエンティストを目指せる大学と学部

文理融合型カリキュラムを持つ大学

「データサイエンティスト＝理系」というイメージを持つ方も多いかもしれませんが、実は文系出身でも十分にデータサイエンティストを目指すことができます。特に最近では、文理融合型のカリキュラムを採用する大学が増えており、文系学生にも門戸が開かれています。

文理融合型教育の先駆けとなっているのが、一橋大学のソーシャル・データサイエンス学部です。この学部では、社会科学の知識とデータサイエンスの技術を融合させ、社会課題の解決にデータを活用できる人材を育成しています。経済学、社会学、政治学などの社会科学的視点と、統計学やプログラミングなどの技術的スキルをバランスよく学ぶことができます。

また、立正大学のデータサイエンス学部では、「データサイエンス科目群」（理系向け）と「価値創造科目群」（文系・文理融合向け）の2つのコースを用意しており、学生の適性に応じて選択できる仕組みになっています。文系出身者でも無理なくデータサイエンスを学べるよう、数学の基礎から丁寧に教えるカリキュラムが組まれています。

文系から受験できるデータサイエンス系学部

文系科目だけで受験できるデータサイエンス系学部も存在します。例えば、武蔵野大学データサイエンス学部では、一部の入試方式で英語、国語、地歴公民の3科目で受験可能です。同様に、立正大学データサイエンス学部も文系科目のみで受験できる入試方式を設けています。

ただし、入学後は数学やプログラミングを学ぶ必要があるため、高校数学Ⅱ・Bまでの基礎知識は必須です※1。多くの大学では、入学前教育や1年次の補習授業で数学の基礎を復習できる体制を整えているため、文系出身者でも安心して学習を始められます。

経済学部や経営学部でデータサイエンスを学ぶ道もあります。慶應義塾大学経済学部や早稲田大学政治経済学部では、計量経済学やデータ分析の科目が充実しており、ビジネスの文脈でデータサイエンスを学べます。これらの学部は伝統的に文系学部として位置づけられていますが、実際には数学を重視したカリキュラムになっています。

※1 データサイエンスで使用する統計学や線形代数の基礎となるため、最低限の数学的素養は必要です。

文系出身者が活躍できる理由とキャリア事例

文系出身のデータサイエンティストが活躍できる理由は、ビジネス理解力とコミュニケーション能力にあります。データ分析の結果を経営層に説明したり、クライアントのニーズを理解して分析方針を立てたりする際には、これらのスキルが不可欠です。

実際のキャリア事例として、マーケティング分野では文系出身者が多く活躍しています。消費者行動の分析や市場調査では、心理学や社会学の知識が役立ちます。また、人事データ分析の分野でも、組織論や労働経済学の知識を持つ文系出身者が重宝されています。

さらに、データサイエンスコンサルタントとして活躍する道もあります。技術的な分析は理系出身者に任せ、クライアントとのコミュニケーションや分析結果の解釈、ビジネス戦略への落とし込みを担当するという役割分担が一般的です。年収も技術職と同等以上であることが多く、文系出身者にとって魅力的なキャリアパスとなっています。

大学選びの5つのポイント｜偏差値・カリキュラム・就職実績

偏差値と入試科目で選ぶ｜自分の学力に合った大学選び

大学選びの第一歩は、自分の学力を客観的に把握し、それに見合った大学を選ぶことです。データサイエンス系学部の偏差値は幅広く、東京大学の70前後から地方私立大学の45程度まで様々です。重要なのは、偏差値の高さよりも、その大学でしっかりとスキルを身につけられるかどうかです。

入試科目についても注意が必要です。国立大学では数学Ⅲまで必須の場合が多いですが、私立大学では数学Ⅱ・Bまでで受験できる大学もあります。また、情報科目を入試に採用する大学も増えており、プログラミング経験がある受験生には有利になります。自分の得意科目を活かせる入試方式を選ぶことが、合格への近道となります。

偏差値が高い大学ほど就職に有利というわけではありません。企業が重視するのは、実際のスキルレベルとプロジェクト経験です。偏差値50程度の大学でも、充実したカリキュラムと実践的な教育を提供している大学は多く、そうした大学の卒業生が大手IT企業に就職する例も珍しくありません。

カリキュラムと教育内容で選ぶ｜実践的スキルが身につく大学

データサイエンティストを目指す上で最も重要なのは、実践的なスキルが身につくカリキュラムがあるかどうかです。以下の要素をチェックしましょう：

プログラミング教育の充実度：Python、R、SQLなどの言語を体系的に学べるか
統計学・数学の基礎教育：理論的な基盤をしっかり築けるか
機械学習・AI関連科目：最新の技術トレンドに対応しているか
実践プロジェクト：企業連携やインターンシップの機会があるか
少人数教育：教員一人あたりの学生数が適切か

特に注目すべきは、**PBL（Project Based Learning）**の充実度です。実際のデータを使ってビジネス課題を解決する経験は、就職活動でも大きなアピールポイントになります。滋賀大学や横浜市立大学では、地元企業との連携プロジェクトが必修となっており、在学中から実務経験を積むことができます。

就職実績と産学連携で選ぶ｜企業との繋がりが強い大学

最終的な目標がデータサイエンティストとしての就職であれば、就職実績と産学連携の充実度は重要な判断基準となります。各大学の就職実績を確認する際は、以下の点に注目しましょう。

まず、主な就職先企業をチェックします。IT大手（Google、Amazon、Microsoft等）、コンサルティングファーム（アクセンチュア、PwC等）、金融機関（メガバンク、証券会社）など、データサイエンティストの需要が高い企業への就職実績があるかを確認します。

次に、産学連携プロジェクトの実施状況を調べます。企業との共同研究や長期インターンシップの機会が豊富な大学では、在学中から実務経験を積むことができ、そのまま就職に繋がるケースも多いです。例えば、東京大学ではソフトバンクとの連携講座、大阪大学ではNEC との共同研究など、大手企業との連携が活発です。

また、卒業生ネットワークの強さも重要です。データサイエンス分野で活躍する卒業生が多い大学では、OB・OG訪問や就職相談の機会も豊富で、業界の最新情報を得やすくなります。

卒業後の進路｜データサイエンティストとしてのキャリアパス

IT企業・コンサル・金融｜主な就職先と求められるスキル

データサイエンス系学部の卒業生の就職先は多岐にわたりますが、主に以下の業界で活躍しています。

IT・テクノロジー企業では、機械学習エンジニアやデータアナリストとして、プロダクト開発や改善に携わります。Google、Amazon、楽天、サイバーエージェントなどが代表的な就職先です。これらの企業では、高度なプログラミングスキルと機械学習の実装能力が求められます。平均年収は新卒で500〜700万円、経験を積めば1000万円を超えることも珍しくありません。

コンサルティングファームでは、データサイエンスコンサルタントとして、クライアント企業のデータ活用戦略を支援します。アクセンチュア、デロイト、PwC、野村総合研究所などが主な就職先です。ここでは、分析スキルに加えて、プレゼンテーション能力と論理的思考力が重視されます。新卒年収は600〜800万円程度からスタートします。

金融機関では、リスク分析、アルゴリズムトレーディング、顧客データ分析などの業務に従事します。メガバンク、証券会社、保険会社などが積極的に採用しています。統計学の深い知識と金融知識が必要となりますが、年収水準は高く、安定性も魅力です。

大学院進学でさらに専門性を高める選択肢

学部卒業後、約3割の学生が大学院に進学してさらに専門性を高めています。大学院では、より高度な機械学習アルゴリズムの研究や、特定分野（医療、金融、製造業など）に特化したデータ分析手法を学ぶことができます。

大学院進学のメリットは、研究職への道が開けることです。企業の研究所やAI開発部門では、修士・博士号取得者を優遇する傾向があり、より創造的で挑戦的な仕事に携われる可能性が高まります。また、初任給も学部卒より2〜3割高いことが一般的です。

特に注目すべきは、社会人向け大学院プログラムの充実です。東京大学、京都大学、筑波大学などでは、働きながら学べる夜間・週末コースを設置しており、実務経験を積みながらアカデミックな知識を深めることができます。企業からの派遣制度を利用すれば、学費の補助を受けながらキャリアアップを図ることも可能です。