データサイエンス学科に向いてる人とは？学べること・進路まとめ

データサイエンス学科とは（何を学ぶか）

大量のデータから意味を見つけ出す学科。統計学とプログラミングを武器に、「このデータは何を言っているのか」を読み解く。社会やビジネスの課題をデータで解決する実感がある。

データサイエンス学科に向いてる人の特徴

学部診断ring-mapは、興味・適性を22の観点で数値化して36学科と照らし合わせます。そのデータのうち、データサイエンス学科のプロフィールでスコアが高い順に、上位5つの観点を挙げます。あてはまる特徴が多いほど、診断でもデータサイエンス学科との適合度は高く出やすくなります。

• 数学・数字で考える

  0.90

  公式を使うだけでなく「どうしてこの答えになるのか」を自分で説明できると面白いと感じる人です。ふだんの出来事も「数字で説明できないかな」と考えることがあります。

• プログラミング

  0.80

  面倒な作業はパソコンに自動でやらせたい——その発想が先に出てくる人です。コードを書いてアプリやゲームを動かすことや、データやAIで身のまわりの困りごとを解決することに興味があります。

• 抽象的な問いを考える

  0.60

  答えが1つに決まらないことを、あれこれ考えるのが好き。ずっと「なんでだろう」と思っていたことの理由やしくみが分かった瞬間に、強いよろこびを感じます。

• 原理の探究

  0.45

  「これは何の役に立つの？」よりも「そもそも、なぜそうなるの？」が先に来るタイプ。新しいものを作ること自体より、中身のしくみを深く調べるほうが好きです。

• 商売・経営のしくみ

  0.40

  お店がどうやってお金をかせいでいるのか——気になるのは、そのしくみ。売り方を工夫したり、人をまとめて新しい活動を自分で始めたりすることを楽しめます。

数値は診断モデルが持つデータサイエンス学科の観点別の強さ（最大1.0）です。あなた自身の値は無料の診断で確かめられます。なお、ここに挙げたのは診断データから見た傾向であって、適性の判定ではありません。あてはまらない特徴があっても、データサイエンス学科に向いていないという意味にはなりません。

データサイエンス学科の卒業後の主な進路

データサイエンス学科の学びとつながりの深い順に、中心的な進路からよくある進路までを挙げます。

データサイエンティスト・アナリスト・エンジニア、AI・機械学習エンジニアや機械学習研究者、統計家や医療統計家、クオンツ、証券・市場調査・ORの各アナリスト

データサイエンス学科と近い学科

22の観点のプロフィールがデータサイエンス学科と近い順に3学科を挙げます。学科選びで迷ったら、見比べてみてください。

• 数理・情報情報科学科「コンピュータはなぜ動くのか」を理論と実装の両面から学ぶ。アルゴリズムの効率を数学で証明し、自分の手でプログラムに落とし込む。理論と実践を行き来する学科。
• 数理・情報情報工学科ソフトウェアやシステムを「作る」学科。プログラミングは毎日のように使い、OS、ネットワーク、AI、セキュリティなど守備範囲が広い。自分が書いたコードが動く実感がモチベーションになる。
• 経済・経営経営工学科「ものづくりや組織を、どうすればもっと効率よく動かせるか」を数学とデータで考える学科。生産管理、品質管理、在庫や物流の最適化などを扱い、工学と経営の両方にまたがる。問題を数式に落として解く発想が中心になる。