データサイエンスは、データを科学的に分析し、意思決定を導く分野です。
近年、データ活用の重要性と人材ニーズの高まりから、「大学院でデータサイエンスを学ぶ」という選択肢も増えています。
そこで今回は、データサイエンスに強い大学院ランキングをご紹介します。
国内から海外まで徹底調査したので、データサイエンティストを目指している方はぜひ参考にしてください。
大学院で学ぶデータサイエンスとは？
まずは、大学院で学ぶデータサイエンスについて解説しましょう。
データサイエンスの専攻を設けた大学院では、主に以下の項目を学習します。
- データサイエンスの基礎
- データ収集と前処理の技術
- データ処理
- 機械学習と統計解析の応用
- プロジェクト演習・インターンシップ
①データサイエンスの基礎
大学院で学習するデータサイエンスは、まずデータの基礎に焦点を当てます。
データの種類や構造、関係性を理解し、適切な分析手法を選択するために以下のような内容を学習します。
- データマイニング（大量のデータから価値ある情報を発見する手法）
- 統計学（データを分析して意義ある結論を導き出す手法）
- プログラミング（データ分析に必要なプログラムを作成する技術）
②データ収集と前処理の技術
大学院のデータサイエンス専攻では、データ収集と前処理も学びます。
正確な分析結果を得るためには、質の高いデータ収集、適切な前処理が欠かせません。
主な学習項目・学習内容は以下の通りです。
データ収集
| 学習項目 | 学習内容 |
| データソース | インターネット、センサー、データベースなど |
| 収集方法 | 手動収集、自動収集 |
| 保存方法 | 適切なフォーマット、セキュリティ、バージョン管理 |
データ前処理
| 学習項目 | 学習内容 |
| データクリーニング | 欠損値の処理、ノイズの除去、重複データの削除 |
| データ変換 | データ型変換、スケーリング、エンコーディング |
| 可視化 | ヒストグラム、散布図、箱ひげ図など |
| 特徴量エンジニアリング | 新しい特徴量生成、選択、次元削減 |
③データ処理
データ処理は、収集されたデータを分析し、必要な情報を抽出する作業で、データの分析結果に基づいて、意思決定や問題解決を行います。
コードにメタデータを埋め込むことで、データ処理の自動化、データの検証、コードの文書化などを実行します。
④機械学習と統計解析の応用
大学院のデータサイエンス専攻では、機械学習と統計解析の応用を学びます。
これらは、複雑なデータから深い洞察を得る、データに基づいた論理的な意思決定を導くために必要な学習です。
主な学習項目と学習内容は以下の通りです。
| 学習項目 | 学習内容 |
| 回帰分析 | 従属変数と独立変数の関係をモデル化し予測 |
| クラスター分析 | データを類似性に基づいたグループ分け |
| ディープラーニング | 画像認識、音声認識、自然言語処理などのタスクを実行 |
| 統計的仮説検証 | データに基づいて仮説を検証 |
⑤プロジェクト演習・インターンシップ
データサイエンスを学ぶ大学院では、プロジェクト演習やインターンシップを実施しています。
実際のデータ課題に取り組むことで、データサイエンティストとしての実務力・課題解決力を養い、チームプロジェクトを通じて、プレゼンテーション力を育成します。
「プレゼンテーションに自信がない」という方は、セミナー受講もおすすめです。
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データサイエンスに強い大学院ランキング！国内編
それでは、データサイエンスに強い大学院ランキングに進みましょう。
まずは、国内の大学院を5選ご紹介します。
- 東北大学 大学院 情報科学研究科
- 京都大学 大学院 情報学研究科
- 東京大学 大学院 情報理工学系研究科
- 上智大学 大学院 理工学研究科
- 中央大学 理工学部 ビジネスデータサイエンス専攻
①東北大学 大学院 情報科学研究科
東北大学 大学院 情報科学研究科は、宮城県にある国立大学院です。
情報化社会における課題解決に貢献できる人材育成を目的とし、1993年に創設されました。
情報科学研究科は4つの専攻があり、データサイエンスは情報基礎科学専攻、システム情報科学専攻、応用情報科学専攻で学べます。
東北大学 大学院 情報科学研究科教授・森一郎氏は、『死と誕生』『死を超えるもの』などの著作物があり、哲学者としても有名です。
②京都大学 大学院 情報学研究科
京都大学 大学院 情報学研究科は、京都市左京区にある国立の大学院です。
京都大学 大学院では、データサイエンスなど先端的な知識と技術を駆使し、社会貢献実現に向けた研究を行っています。
情報研究科は、情報科学の幅広い分野を網羅する7つの専攻コース（人工知能、社会情報学、通信情報システムなど）で構成されています。データサイエンスについて学べるのは「データ科学コース」です。
③東京大学 大学院 情報理工学系研究科
東京大学 大学院 情報理工学系研究科は、都内本郷キャンパスにある理工系の学科です。
研究対象は、データサイエンスなど情報科学技術全般です。
データサイエンスに特化した教育プログラム「データサイエンティスト育成プログラム」では、情報理工学の基礎から機械学習、ビッグデータ解析など、データサイエンスに関する幅広い知識が身に付きます。
④上智大学 大学院 理工学研究科
東京都千代田区にある上智大学は、日本で最も歴史ある私立大学の一つです。
上智大学 大学院 理工学研究科では、データサイエンスをはじめ、科学や技術の進歩に貢献し、社会や地球に影響を与える広範な分野を学べます。
上智大学の「応用データサイエンス学位プログラム」は、データエンジニアリング、データアナリティクス、ビジネスサイエンスなどの分野を統合し、理論と実践を融合させたプログラムです。修了後には「修士（応用データサイエンス）」の学位が授与されます。
⑤中央大学 大学院 理工学部 ビジネスデータサイエンス専攻
中央大学 大学院 理工学部 ビジネスデータサイエンス専攻は、ビジネスに役立つデータサイエンスの教育と研究を行う専攻です。
修士課程では、品質環境経営、生産管理、マーケティングサイエンスなど、広範なデータサイエンスの知識と技術を学びます。
博士課程では、企業や組織が抱える具体的な課題解決に取り組み、高度なデータ分析スキルと研究能力を習得。キャンパスは東京都文京区にあり、地下鉄「後楽園駅」から徒歩圏内とアクセスも良好です。
データサイエンスに強い大学院ランキング！海外編
続いて、データサイエンスに強い大学院ランキング・海外編を紹介します。
- メルボルン大学 大学院 データサイエンス・分析コース
- エディンバラ大学 情報科学部 データサイエンス修士プログラム
- ウォータールー大学 数学部 データサイエンス修士プログラム
①メルボルン大学 大学院 データサイエンス・分析コース
オーストラリアにあるメルボルン大学 大学院 データサイエンス・分析コースは、データ解析や情報技術、コンピューターサイエンス、ITなど広範に学習します。
メルボルン大学は世界的に有名な大学で、世界大学ランキングでは常にトップクラスです。
大学院は同敷地内にあり、データサイエンス関連の修士号は、データサイエンス、情報技術、情報システム、ビジネスアナリティクスの4コースから選べます。
②エディンバラ大学 情報科学部 データサイエンス修士プログラム
エディンバラ大学のデータサイエンス修士プログラムは、データ収集から分析、LaTeXを用いた論文執筆まで幅広く学びます。すべての講義は英語で行われるため、「英語力向上も目指したい」という方に最適です。
キャンパスはスコットランドのエディンバラにあり、世界大学ランキングではイギリス国内で5位に選出されました。英国王室との縁も深く、かつてはエディンバラ公爵フィリップやアン王女が総長を務めたこともある由緒ある大学です。
③ウォータールー大学 数学部 データサイエンス修士プログラム
ウォータールー大学はカナダのウォータールー市に位置する州立大学です。
数学部 データサイエンス修士プログラムは、急速にニーズが高まるデータサイエンスのスキル習得を目的に創設されました。
ウォータールー大学の創立は1957年で、数学やコンピューターサイエンスに重点を置いた世界有数の大学として知られています。特に、量子コンピューティングやナノテクノロジーの研究に注力し、インターンシップ制度も充実しています。
データサイエンス大学院ランキング！その他の学習方法
データサイエンスは近年注目を集めている分野であり、国内外に数多くの大学院が存在します。
本記事ランキングで紹介した東北大学、京都大学、東京大学などの有名大学はデータサイエンスに力を入れており、各大学において最先端の研究が行われています。
しかし、ランキングしている大学院は学費が高く、入学難易度も高いです。
社会人の方や子育てなどで受験勉強に時間を割けない方にとって、ハードルが高いかもしれません。特に、海外の有名大学は年間数百万程度の学費がかかる場合もあり、経済的な負担が大きくなります。
そんな方におすすめしたいのが、コストや時間の効率が良く、AI初心者でも着実にステップアップできるセミナーの利用です。
近年セミナーは、対面型からオンラインまで幅広い受講スタイルを提案し、多くの方が利用する学習方法として注目を集めています。
最速でプロのデータサイエンティストに！AI研究所の「データサイエンティストセミナー」
AI研究所の「データサイエンティストセミナー」は、初心者でもわずか2日間で応用操作まで習得できる短期集中型学習です。
Pythonの実装からビッグデータの抽出まで、データサイエンティストに欠かせない実践的スキルが身につきます。
受講スタイルはニーズに合わせて3種類から選べます。
会場受講は日程によって満席なので、受講を検討している方は下記の公式サイトでスケジュールをチェックしておきましょう。
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会場受講は席が少なくなっているので、利用を検討している方は早期予約をおすすめします。
AI関連資格について詳しく知りたい方は、以下の記事を参考にしてください。
データサイエンスに強い大学院ランキング！まとめ
データサイエンスに強い大学院は年々増え続けています。
データサイエンスを学べる大学の多くは、大学ランキング上位に位置するハイレベルな大学がそろっていました。
しかし、データサイエンスを学ぶ場所は大学院だけではありません。
近年人気のセミナーは、短期間で効率的にステップアップできるカリキュラムを組んでいます。憧れのデータサイエンティストになる道は、決して大学院一つだけではないのです。
