データサイエンス学部乱立時代、本当に「使える」人材を育成するのはどこ？～下関市立大学と名古屋市立大学のカリキュラムに注目～

国内データサイエンス学部の中で光る下関市立大学と名古屋市立大学のカリキュラム

近年、日本全国の大学でデータサイエンス学部が次々と設立されています。DX推進や社会のデジタル化に対応した人材育成の必要性から、各大学が競うようにデータサイエンス教育を充実させる流れとなっていますが、その中でも特に注目に値するのが、下関市立大学と名古屋市立大学のデータサイエンス学部です。

データサイエンス学部の乱立と課題

多くの大学がデータサイエンス学部を新設していますが、カリキュラム内容を詳しく見ると、数学的基礎が不十分だったり、プログラミング教育が表面的だったりと、本質的なデータサイエンス教育とは言い難いケースも少なくありません。中には既存の経営学部や情報学部を看板だけ架け替えたようなカリキュラムも見受けられます。

こうした状況の中、公立大学である下関市立大学と名古屋市立大学は、実践的かつ体系的なデータサイエンス教育を提供しており、私は両大学のカリキュラムが特に優れていると感じています。

下関市立大学データサイエンス学部の特徴

下関市立大学のデータサイエンス学部は2024年に設立された比較的新しい学部ですが、以下の点で非常に優れています：

数理・統計学の基礎を徹底的に学ぶ： 1年次から線形代数、微積分、確率・統計など、データサイエンスの基礎となる数学教育を重視しています。多くの大学が数学の敷居を下げる傾向がある中、理論的な基礎を堅固にする姿勢が印象的です。
販売業、サービス業では：
・顧客情報や購入履歴、Webサイトの閲覧履歴などを分析し、「購入してもらえる可能性が高い商品」をサイト上でユーザーに提案しています。
・物流会社が商品を様々な場所に配送するとき、配送量や場所、時間、トラックの台数、天気や交通情報などを分析し、コストや時間などが最適化される配送計画を立案しています。
医療分野では：
・病院で蓄積される膨大な医療データを分析することで、医師や看護師の負担をできるだけ軽減しながら、病気の早期発見、予防、治療に役立てています。
・医療ビッグデータを解析することで、病気の原因となる遺伝子や新薬のもととなる物質を探り出し、新薬の創出に貢献しています。

名古屋市立大学データサイエンス学部の魅力

名古屋市立大学のデータサイエンス学部も、以下の点で高く評価できます

医療・健康データへの特化：名古屋市立大学の強みである医学部との連携を活かし、医療・健康データの分析に特化したカリキュラムを展開しています。これは他大学にはない大きな特徴です。
産学連携の充実：名古屋という産業都市の利点を活かし、トヨタ自動車をはじめとする地元企業との連携プロジェクトが豊富です。インターンシップや共同研究の機会が多く、実務経験を積みながら学べる環境が整っています。
AIとの融合教育：データサイエンスだけでなく、機械学習・深層学習などのAI技術との融合を重視したカリキュラム構成となっています。特に、3年次から始まる「AI応用演習」は、実社会の課題解決を目指した実践的な内容となっています。

両大学に共通する優れた点

下関市立大学と名古屋市立大学のデータサイエンス学部に共通する優れた点としては、以下が挙げられます：

段階的な学習設計：基礎から応用へと段階的に学べるよう、カリキュラムが体系的に設計されています。突然難しい内容に直面することなく、着実にスキルを積み上げていける構成となっています。
実データを用いた演習の充実：両大学とも、実際のデータを用いた演習や課題解決型学習を重視しています。机上の空論ではなく、実践的なスキルが身につく教育内容となっています。
公立大学ならではのコストパフォーマンス：私立大学のデータサイエンス学部と比較して、学費が低く抑えられていることも大きな魅力です。質の高い教育を比較的低コストで受けられる点は、学生にとって大きなメリットと言えるでしょう。