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今回は就職関係のお話をします！！！
今回は最近話題のデータサイエンティストになれる大学・学部を紹介していきます。
① そもそもデータサイエンティストってなに！？
「データサイエンティスト」とはビックデータを活用して、その情報分析をもとにマーケティングや経営を行っていく能力を持った人たちのことです。
もちろんプログラミング等の能力は必要とされますが、それだけではなく統計学や経営学の知識など幅広い教養も必要になってきます。
マーケティング等を行っていく「コンサルタント」と、プログラミングや解析を行っていくＩＴ系の職種が融合した新種の職種だと考えればイメージしやすいと思います。
従来のコンサルティング業と大きく異なる点は、データサイエンティストはビックデータをもとにマーケティングや経営を行っていく点です。
ビックデータというのはその名の通り大量に集積した膨大な情報のことで、みなさんが普段使っているポイントカードから得た購買データや位置情報サービスから集積した行動パターンなど種類は多岐に渡ります。
例えば、某大手コンビニで使用できるポイントカードから購買データを大量に集積すると、「買ったもの・買った金額・支払方法・年齢・性別・職種・その日の天気・購入した店舗・同時に購入したもの・購入した回数…」など様々なデータ間の相関関係を分析できるようになり、それを大量の各個人のパターンを分析することで、人間の頭ではわからなかった新しい傾向や法則、関係性を発見することができます。
そして、この発見をもとに新しいマーケティングや企画を考えていくことになります。
こうした一連の流れには、プログラミングだけではなく統計学、経営学、マーケティング論、経済学…と様々な知識が必要となってくるのです。
② ITを学ぶのに文系でも大丈夫！？
実は文系でもデータサイエンティストになることはできます。
文系だと経済学部の学生がその道に進むことが多いようです。
最近では難関大学の文系学生を中心に、じっくりと養成してくれるＩＴ系の企業や情報系の大学院へ進む学生が増えてきています。
特にデータサイエンスに必要となる統計学や計量経済学・経営学は経済学部や商学部に設置されており、理工系と文系の融合であるデータサイエンスには文系学生の持つ知識も重要になってきます。
③ 近年増加するデータサイエンス学部
近年、国公立大学を中心にデータサイエンス系の学部の新設が相次いでいます。
例えば滋賀大学データサイエンス学部や横浜市立大学などです。
大学院でも新領域部門として新しく専門コースを設立している大学もあります。
大学の文系学部でもこうした流れに対応してプログラミングや情報処理、ＩＴと金融の融合であるフィンテックに対応した科目の設置が経済学部を中心に進んでいます。
このようにデータサイエンスの重要性は年々高まりつつあります。
④ データサイエンティストへのルート
データサイエンティストになるためには必ずしも必要な資格や、卒業しなければいけない学部学科、特定の大学はありません。
理系学生の場合は基本的に情報系の学科からそのまま大学院に進み専門性を高めることが多いようです。
また理工系の学生の中にも、データサイエンティストには幅広い知識が求められることから、経済系の大学院で計量経済学を修める学生もいるようです。
文系学生の場合は、経済学部や商学部、経営学部でそれぞれの専門分野を勉強し、大学院でデータサイエンス系のところか、理工系の大学院へ進学して学んだり、一般企業に就職して実践の場でスキルアップしていくケースもあります。
⑤ データサイエンティストの資格など
実は「データサイエンティスト」という資格があるわけではありません。
つまりデータサイエンティストという職種については弁護士や司法書士のように士業として明確に定義されているわけではありません。
しかし、明確に定義されていないからこそ関連資格の取得は重要と言えます。
経済産業省などが推進している情報系資格は以下の通りです。
・ITパスポート
・基本情報技術者
・応用情報技術者
・プロジェクトマネージャー等の各種上級試験
その他各種関連検定資格試験
・統計検定
・中小企業診断士
など
⑥ 結局どうすればいいの！？
ここまでデータサイエンティストについて解説してきましたが、結局のところ直接的にデータサイエンティストになれる学部というのは限定されます。
また、求められる知識の広範さと深さから、学部レベルで一人前になることは難しいので大学院進学も視野に入れないといけないと思います。
なり方も様々なルートがあるため、いくつかの例を紹介します。
＜文系の場合＞
経済学部・経営学部・商学部に進学→大学で統計学・ミクロ経済学・経営学・数学などを中心に勉強しつつ、プログラミングも少しずつ勉強しておく→情報工学系・計量経済系の大学院に進学→就職
＜理系の場合＞
理工学部の情報系学科へ進学→プログラミング・統計学・数学も含めて勉強する→経済系・経営系の大学院に進学してデータサイエンスを用いた計量経済学やマーケティングを勉強→就職
以上が具体例となりますが、あくまで一例であり本当にいろんなルートがあります。
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