データサイエンス学部はやめとけと言うのは本当か？後悔する人の特徴

「データサイエンス学部はやめとけ」という言葉を検索したあなたは、もしかすると進路に迷い、不安や疑念を抱いているのではないでしょうか。

確かに、データサイエンス学部は新設ラッシュにより、学部の序列や実績がまだ不透明な部分も多く、「どの大学を選ぶべきか」「将来の就職は大丈夫か」といった悩みは尽きません。

また、情報学部との違いが分かりにくかったり、何を学ぶのか曖昧なまま進学してしまうと、想像以上に忙しい学生生活に耐えきれず、途中で挫折してしまうケースもあります。

しかし、全ての人に「やめとけ」が当てはまるわけではありません。国公立・私立大学の違いを理解し、自分に合った教育環境を選び、データサイエンティストに向いている人の特性に自分が当てはまるかを見極めることができれば、将来性の高い学びを得られる可能性も大いにあります。

この記事では、「やめとけ」の真意を解き明かすとともに、データサイエンティストの欠点や、教育体制の整った強い大学を見抜くための大学一覧 ランキングの活用方法まで、網羅的に解説します。

データサイエンス学部はやめとけと言われる理由とは

「データサイエンス学部はやめとけ」と言われる背景には、実際に入学してから感じるギャップや誤解が多く関係しています。

ここからは、学部選びで後悔しないために知っておくべき5つの視点――大学の種類による違い、情報学部との比較、学ぶ内容の実態、学部設立の現状、学生生活のリアルについて、詳しく見ていきましょう。

国公立と私立大学の違いを比較

「データサイエンス学部やめとけ」と検索する人の多くは、大学選びに不安や疑問を抱いています。特に、国公立と私立大学のどちらに進むべきかは、大きな分かれ道です。将来的な進路や学費、学びの深さを重視するなら国公立、最新設備や就職支援を重視するなら私立が向いています。

まず、学費面の違いは大きなポイントです。国公立大学は文部科学省の定める標準授業料（約53万円／年）が適用されるため、経済的な負担が比較的小さいのが特徴です。

一方、私立大学の授業料は年間で100万円以上になることも多く、加えて施設費などがかかるため、全体的に高額になります。

次に、教育内容とカリキュラムの設計方針にも違いがあります。国公立大学は理論的でアカデミックなアプローチを重視し、数学や統計学、プログラミングといった基礎科目に重点が置かれがちです。

これにより、より研究者寄りの人材や高度な分析職を目指す学生に適しています。国立大学の中には、理工系の研究室との連携が進んでおり、先端技術とデータサイエンスを融合した研究が可能なケースもあります。

一方、私立大学は比較的新しい学部が多く、企業との連携や実務的なプロジェクトベースの学習が特徴です。マーケティングやビジネス、社会課題と結びつけた応用的な教育に力を入れている大学も増えています。

また、AIやIoT、ビッグデータの実務に強いカリキュラムが組まれていることもあり、就職活動に直結するスキルを身につけやすい環境と言えるでしょう。

さらに、就職支援の体制にも違いがあります。私立大学ではキャリア支援センターが手厚く、インターン紹介や就活セミナーが充実しているケースが多い一方、国公立大学は研究志向が強く、大学院進学を前提とした進路設計が行われていることも少なくありません。

つまり、研究志向・費用重視なら国公立、実践志向・支援重視なら私立という違いを理解したうえで、自分の目的に合った大学を選ぶことが重要です。学費やブランドだけでなく、教育内容や卒業後の進路まで見据えて選ぶことで、「やめとけ」と言われる事態を避けることができます。

情報学部との違いを理解しよう

「データサイエンス学部やめとけ」と言われる理由の一つに、「情報学部と何が違うのか分かりにくい」という疑問があります。情報学部は情報技術全般を扱う広範な学問であり、データサイエンス学部はデータの活用・解析に特化した専門性の高い学問分野です。

情報学部では、プログラミング・アルゴリズム・ネットワーク・ソフトウェア工学・ハードウェアといった、情報処理技術に関する広い範囲を学びます。

AIやセキュリティ、IoTなどにも対応しやすく、将来的にITエンジニアやシステム開発職を目指す学生には適したカリキュラムになっています。コンピュータを中心とした“仕組みを作る”側に立つイメージです。

一方で、データサイエンス学部は、膨大なデータを収集・分析し、そこから有益なインサイトを導き出すことに焦点を当てています。数学（とくに統計学）や機械学習、データベースの利用、可視化手法に加え、分析結果をビジネスや社会問題の解決に活かす力も求められます。

“仕組みを使って意味を見出す”側に立つアプローチといえるでしょう。

この違いは、将来の職業にも影響します。情報学部の卒業生はITエンジニアやインフラ系職種に就くことが多く、データサイエンス学部の卒業生は、データアナリストやマーケティング分野、政策分析、コンサルティングなど、より文理融合的な職種に広がります。

また、学び方にも違いがあります。情報学部では技術の習得と実装が主眼に置かれますが、データサイエンス学部では「仮説を立てて検証する力」や「データを説明する力」といった思考力・論理力も重視されます。

そのため、理系出身であっても「数学的思考が苦手」「地道な分析が嫌い」な人には、やや不向きな場合があります。

つまり、“どう作るか”を学びたいなら情報学部、“どう活用するか”を学びたいならデータサイエンス学部という明確な違いがあります。

目的意識なく「なんとなくデジタルっぽいから」と選ぶと後悔の原因になります。名称や学部の新しさだけで判断せず、自分が将来何をしたいのかを考えたうえで学部を選ぶことが大切です。

データサイエンス学部は何を学ぶのか？

データサイエンス学部で学ぶ内容は、非常に専門的かつ多岐にわたります。単に「AIやITを学ぶ学部」と誤解されがちですが、実際は数学・統計・プログラミング・データ解析・倫理やビジネス活用までを横断的に学ぶ、高度で実践的な学問領域です。

まず核となるのが、数学・統計学の基礎です。データを正しく扱うためには、確率・分布・回帰分析などの統計的手法を理解していることが不可欠です。

これは高校数学の延長線上にあるものではなく、抽象度の高い思考を求められる領域です。数字を単に「読む」だけでなく、「意味を読み解き、仮説を立てて検証する力」が問われます。

次に重要なのが、プログラミングスキルです。主にPythonを用いたコーディングや、機械学習ライブラリを活用した実装を通して、データを取得・処理・分析する技術を習得します。

エンジニア的な能力と、分析者としての視点の両方が求められるため、「文系だけどデータに興味がある」という軽い気持ちではついていけないことも多いのが現実です。

また、データの可視化やレポーティングの技術も習います。これは単なるグラフ作成ではなく、「分析結果を誰にどう伝えるか」「意思決定にどう活かせるか」という応用的な力が試される部分です。

加えて、AIの社会実装や倫理、個人情報保護といったテーマも扱われ、現代的な課題意識も同時に養います。

このように、データサイエンス学部では理論・実技・応用をバランスよく体系的に学ぶ必要があるため、学ぶ内容の幅が広く、難易度も高くなりがちです。曖昧な動機で入学すると、学習の途中で目的を見失い、脱落してしまうことも珍しくありません。

つまり、「何を学ぶのか」を明確に理解したうえで、自分の興味・能力と照らし合わせて進学判断をすることが、後悔を避ける第一歩となります。

新設ラッシュで序列が不明確に

近年、多くの大学が相次いでデータサイエンス学部や類似の学部を新設しており、2021年〜2025年の間だけでも数十校が新設を発表するほど、異常なスピードで拡大しています。この「新設ラッシュ」が、志望者にとって大きな判断の難しさを生んでいます。

最大の問題は、学部としての「序列」や「実力」がまだ固まっていないことです。伝統ある工学部や情報学部とは違い、偏差値・就職実績・研究実績といった指標が十分に蓄積されておらず、「どの大学を選べばよいか」の判断材料が乏しい状態です。

大学案内のパンフレットやウェブサイトも多くがPR色の強い内容となっており、実態を把握するのが難しいのが実情です。

また、新設学部にはカリキュラムや教育体制が未整備なケースも見られます。教員の専門性が偏っていたり、設備がまだ整っていなかったり、産業界との連携が浅いなど、スタートアップ特有の“過渡期”に直面している場合があるのです。

結果として、学生が「思っていた内容と違った」「研究指導が不十分だった」と感じることもあり、進学後のミスマッチが起きやすい状態になっています。

さらに、大学名だけで選ぶのも注意が必要です。「有名大学だから安心」と思って進学したものの、データサイエンス学部自体は他学部と完全に独立しており、ブランド力や実績が伴っていないケースもあります。これは特に、文系主体の大学に新設された学部で顕著です。

今後、数年をかけて序列や評価は固まっていくと予想されますが、現時点では「どこを選んでも同じ」わけではなく、情報収集と見極めが極めて重要です。

志望大学の教授陣の専門分野、卒業後の進路実績、実習・プロジェクトの充実度などをしっかり確認し、自分の目で「ここなら学びたいと思えるか」を見極める姿勢が求められます。

忙しい学生生活に耐えられるか？

データサイエンス学部での学生生活は、想像以上に「忙しい」と感じる学生が多いのが実情です。カリキュラムが専門性の高い分野を広くカバーしているため、文系的な楽な学部生活をイメージしているとギャップに苦しむことになります。

特に1・2年次は、数学やプログラミングといった基礎科目が密集しており、演習・レポート・課題提出が頻繁に発生します。PythonやR言語の学習は一筋縄ではいかず、週単位での課題提出に追われるケースも珍しくありません。

これに加え、統計学やデータベースの操作、さらに可視化ツールやAI技術など、複数の技術分野を並行して学ぶ必要があります。

また、座学だけでなく、グループワークや実践型のプロジェクト課題も多く、学外のデータを扱った分析活動や、企業との共同研究に参加するケースもあります。

これは確かに実務力を養う上で有益ですが、その分、時間的・精神的な負荷が大きくなり、アルバイトや部活動との両立が難しくなる学生も出てきます。

さらに、学部の性質上、課題やレポートの正解が一つではなく、仮説検証や説明力が求められるため、単に「やれば終わる」ものではありません。正解のない課題に対して自分なりのロジックを立てる必要があるため、思考力や忍耐力が問われます。

このように、データサイエンス学部の学生生活は、「ただパソコンを触るだけ」「将来性があるから楽に就職できる」という安易なイメージとはかけ離れています。地道な勉強と時間の投資を惜しまず、長期的な視点で学び続けられる人でなければ、途中で挫折する可能性が高いと言えます。

データサイエンスの魅力は確かにありますが、そこに到達するまでのプロセスが厳しく、多忙であることを事前に理解しておくことが、進学後の後悔を防ぐ最大のポイントです。

データサイエンス学部はやめとけと言うのは本当か

データサイエンス学部への進学を検討するなら、その先にある「仕事」や「キャリア」に目を向けることが欠かせません。

ここからは、データサイエンティストに向いている人の特徴や職業としての現実、そして学部卒業後の就職実績や大学選びの判断軸について、順を追って解説していきます。

データサイエンティストに向いている人の特徴

データサイエンティストを目指すうえで、「どんな人が向いているのか？」という疑問は非常に重要です。結論から言えば、論理的思考力・好奇心・粘り強さを持ち、自ら学び続けられる人がデータサイエンティストに向いています。

まず必要なのは、論理的に物事を考える力です。データサイエンティストは、膨大なデータの中から仮説を立て、分析し、結果を説明することが求められます。

これは単に「数字を見て分かる」レベルではなく、「なぜそうなるのか」「どうすれば改善できるのか」を筋道立てて考える力が不可欠です。数学や統計に苦手意識がある人にとっては厳しい分野ですが、論理に強い人にとっては大きな武器になります。

次に重要なのが、好奇心と探究心です。データサイエンティストの仕事は、正解のない課題を扱うことが多く、常に新しい手法や視点が求められます。

AIの進化、データ量の爆発的増加、アルゴリズムの更新といった変化に対応していくためには、最新の知識や技術を「自分から学び取りに行く」姿勢が必須です。これは受け身のままでは務まらない職種であることを意味しています。

また、結果がすぐに出ないことも多いため、粘り強さや継続力も必要です。仮説が外れたり、精度が上がらなかったりしても、データを見直し、試行錯誤を重ねる根気がある人は、着実にスキルを伸ばしていけます。

一方で、失敗に対してモチベーションが続かない人や、ひとつの作業に長時間集中できない人には不向きです。

さらに、「伝える力」も大切です。どれだけ分析が的確でも、その結果を非専門家にわかりやすく伝え、意思決定につなげられなければ意味がありません。プレゼン力、資料作成力、そして相手に合わせた説明の工夫ができる人は、データサイエンティストとしての価値が高まります。

このように、データサイエンティストに向いている人は、単に「理系」「パソコンが得意」というだけでなく、分析・コミュニケーション・探究心のバランスが取れた人物です。これらの特性が自分にあるかどうかを、事前にしっかりと自己評価することが重要です。

データサイエンティストの欠点とは？

データサイエンティストという職種は近年大きな注目を集めており、「AI時代に必要な職業」「高収入が見込める」など、ポジティブなイメージばかりが先行しています。しかし実際には、業務の不確実性・役割の曖昧さ・孤独感・スキルの維持コストの高さといった欠点も存在します。

まず大きな課題は、「成果がすぐに見えにくいこと」です。データサイエンティストの仕事は、仮説を立て、データを収集・整形し、アルゴリズムを試し、可視化してレポートにまとめるという、非常に多段階かつ試行錯誤の多いプロセスです。

特に現場から「何をすればよいか」が明確に与えられないケースでは、テーマ設定から自分で考える必要があり、結果的に「何の役に立っているのか分からない」と見なされることもあります。

また、企業によっては「データサイエンティスト」の役割が曖昧で、期待と実態にギャップが生じるケースもあります。

本来は分析に集中すべきなのに、エンジニア的な業務や資料作成、会議のファシリテーションなど、周辺業務に時間を取られることも多く、専門性を活かしきれないまま終わる人も少なくありません。

さらに、社内で孤立しやすいという問題もあります。データの扱いに慣れている社員が少ない環境では、会話が噛み合わず、成果が理解されない・評価されにくいというジレンマが生じます。

「分析の意味が伝わらない」「言ってることが難しいと言われる」など、専門性が高いがゆえのコミュニケーションギャップもストレス要因となります。

そして何より、スキルのアップデートに絶え間ない努力が必要です。機械学習やAIの分野は日々進化しており、2〜3年前の手法がすぐに古びてしまうこともあります。

GoogleやMetaの論文を読み、最新ライブラリに追随し、実装まで行える能力が求められるため、学び続ける姿勢がないとあっという間に市場価値が下がってしまいます。

このように、華やかなイメージとは裏腹に、データサイエンティストは「成果が見えにくく、評価されにくい」「マルチスキルを求められ続ける」など、職種としての負担やリスクが高い側面もあるのが実情です。

進学やキャリア選択の段階でこれらの現実も知っておくことで、「思っていたのと違った」と後悔するリスクを減らすことができます。

データサイエンス学部の就職実績

データサイエンス学部の就職実績については、「将来性がある」と言われる一方で、「どこに就職できるのか分かりにくい」という不安の声も多く聞かれます。

実際には、就職先の幅は広いものの、進路が明確に定まっていないケースも多く、個人の適性と努力によって差が出やすいのが特徴です。

まず、データサイエンス学部の卒業生が進む代表的な進路としては、IT系・コンサル・メーカー・金融・通信・流通などが挙げられます。

具体的な職種としては、データアナリスト、AIエンジニア、マーケティング職、DX推進担当、業務改善コンサルタントなどがあります。中には、大学院へ進学し研究職や専門性の高い職種を目指す学生も少なくありません。

しかし現実として、まだ新しい学部であるがゆえに、学部名だけで就職に直結するという状況ではありません。

企業側も「データサイエンス学部卒だから即戦力」と見なすわけではなく、在学中にどのようなプロジェクトを経験したか、どの程度スキルを実践レベルで扱えるかが評価の基準になります。

また、実際の求人市場では「データサイエンティスト」や「データアナリスト」の新卒枠はまだ限定的であり、既存の職種枠の中で選考されることがほとんどです。そのため、ビジネス理解力や対人スキル、チームでの働き方など、技術以外の部分も重視される傾向があります。

一方、大学によっては企業との連携が進んでおり、共同プロジェクトやインターンシップを通じて実務経験を積める機会があります。こうした経験は、履歴書や面接での大きなアピール材料になります。反対に、そうした機会が乏しい大学では、就職活動で苦戦する学生も一定数います。

つまり、「データサイエンス学部に入れば将来安泰」という単純な構図ではなく、どのような学び方・取り組み方をするかによって、就職実績に大きな差が出るというのが実情です。

就職を見据えるなら、学部の名称だけでなく、カリキュラムや企業連携の有無、キャリア支援体制も確認することが欠かせません。

データサイエンスに強い大学とは

データサイエンスに強い大学とは、「名前が有名な大学」ではなく、教育体制・研究力・産学連携・就職支援の4つの要素がバランスよく整っている大学のことを指します。単に「データサイエンス学部がある」というだけでは、その大学が“強い”とは言えません。

まず重視すべきは、教員の専門性と研究実績です。大学の公式サイトや学部紹介ページを確認すると、所属教員の専門分野や論文、プロジェクトが公開されていることが多いです。

強い大学では、AI・統計・機械学習・数理モデル・データベースなど、関連分野に精通した教員が揃っており、学問の深さを実感できるカリキュラムが組まれています。

次に、実践力を高める産学連携の有無が大きな違いになります。企業や自治体と共同でデータ活用プロジェクトを行っていたり、学生がインターンとして現場データを扱う機会がある大学では、卒業後にその経験を武器にできます。

こうした連携のある大学は、学生の就職実績も高くなる傾向があります。

さらに、数理・情報系の基礎教育が充実していることも見逃せません。数学やプログラミングに苦手意識を持ったままでは、高度なデータ分析に対応できません。強い大学では、1年次から体系的に基礎を積み上げる仕組みがあり、挫折しにくい設計になっています。

加えて、キャリア支援も見逃せないポイントです。特にまだ職業名としての「データサイエンティスト」が広く普及していない現状では、学生自身が進路を選び取る支援体制が重要です。

卒業生の就職先が明確に示されていたり、OB・OGとの接点が多い大学は、実際のキャリア形成においても優位に立ちやすいといえます。

つまり、「データサイエンスに強い大学」は、派手な実績や施設ではなく、教育・研究・実践・支援の4つの地盤がしっかりしているかどうかで見極めるべきです。

入学前に必ず大学案内だけでなく、研究室・履修モデル・プロジェクト実績まで確認することが、後悔しない大学選びにつながります。

大学一覧ランキングで比較検討

データサイエンス学部を選ぶ際には、大学の偏差値や就職実績、研究環境などを一覧で比較することが重要です。とはいえ、まだ新設の学部が多いため、一般的な「ランキング」では判断できない点があるという現実を理解することも大切です。

まず、偏差値ランキングについては、大学入試での人気や選抜の厳しさを測る一つの目安にはなりますが、それがそのまま学部の質を反映するわけではありません。

たとえば、旧帝大や有名私立に新設されたデータサイエンス学部であっても、他学部とは教員やカリキュラムが独立している場合、必ずしも学問水準が高いとは限りません。

次に注目すべきは、学部単位での教育内容と就職実績です。これらは多くの場合、大学全体ではなく、学部ごとの特色として異なります。

ランキングサイトの中には、学部別の就職率や、どの業界への就職が多いかといったデータを掲載しているものもあり、これらは有効な判断材料になります。

また、オリジナルの評価軸として注目されているのが、実務連携の有無やプロジェクト型授業の充実度です。インターンや共同研究の機会が豊富な大学は、就職時に「実務経験あり」として評価されやすく、学びの質も高い傾向にあります。

そういった観点でのランキングは、従来の偏差値中心の比較よりも、現実的な学部選びに直結します。

さらに、「AI・データサイエンス教育プログラム認定校」として、文部科学省が選定した大学リストも参考になります。これは国が一定の基準を設けて認定した教育機関の一覧であり、信頼性のあるデータサイエンス教育が行われている証拠となります。

多くの国公立大学と一部の私立大学がこれに該当しており、比較検討の軸として有用です。

つまり、大学選びでは「有名校だから」「偏差値が高いから」という視点にとどまらず、教育の中身・将来の進路・実務との接点など、多面的な情報を比較して判断する姿勢が求められるのです。

ランキングはあくまで参考とし、自分に合った学びの場を見極めることが、満足度の高い進学につながります。

まとめ

この記事のポイントをまとめます。

データサイエンスという分野は確かに将来性があり、社会的なニーズも高まっていますが、だからといってすべての人にとって最良の進路とは限りません。

学ぶ内容の広さや深さ、そしてそれに伴う努力をしっかり理解したうえで、自分の興味・適性・目的と照らし合わせることが何より重要です。

大学や学部の名前に惑わされず、本当に「ここで学びたい」と思える理由を持って進学することが、後悔しないキャリア選択につながります。