データサイエンティストを目指す方にオススメの大学ランキング(関西編)

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皆さんコンニチハ。

今まで色々な大学の講義紹介を皆さんにしてきましたが、

その過程で実は、筆者自身も色々各大学の情報について学んできました。

そんなことから得た「各大学の様々な講義の開講状態」。この知識をもとにして、今回は「結局どの大学に行ったらデータサイエンティスト系の内容が学べるのか」についてまとめてみました。

題して、「データサイエンティストを目指す方にオススメの大学ランキング(関西編)!」

もちろん各大学ごとにメリット・デメリットがありますので、単純なランキングという形は取れませんが(ほんならタイトルにランキングって書くなよ!)、是非参考にしていただきたいです。

 

今回のランキングでは、評価の内訳を:

  • データサイエンス系講義の充実度
  • 情報管理の素養(パソコンやウェブ自体の管理知識)
  • 経営学的素養(マーケティングやビジネス、データを活用するための価値創造の部分の知識)
  • 大学の難易度&クオリティ

の4項目、各々5段階で評価することにします。

それでは早速見てみましょう。

 

 

オススメ度:高

滋賀大学(データサイエンス学部)

  • DS系講義の充実度:5
  • 情報管理の素養:4.25
  • 経営学的素養:3.5
  • 大学の難易度&クオリティ:3

やはりおすすめ度上位のところに食い込んできました、こちら滋賀大学データサイエンス学部。

昨年2017年から開講したこの学部、先日二回生がデータ解析コンペで優勝した(?)という情報もありました。特徴はなんと行っても学部名にデータサイエンスを掲げていることでしょう。経営学よりもデータサイエンスに重きをおいています(それがいいか悪いかは別)。

しかしながら、お隣に経営学部が隣接(というかもはや複合?)されていることもあり、経営学的素養も補えます。詳細は「学部紹介(滋賀大学(データサイエンス学部)」の記事をご覧ください。

 

大阪市立大学(商学部)

  • DS系講義の充実度:3.75
  • 情報管理の素養:2
  • 経営学的素養:4.25
  • 大学の難易度&クオリティ:3.75

はい、市大。筆者は実はここが穴場ではないんだろうかと思ったりもしてます。

調べてみると、しっかりデータサイエンスメインの統計言語Rを使った授業がありました。この点はすごく評価できると思います。

またやはり商学部ということもあって、なんと行っても経営学系の授業の種類が豊富です。大阪大学と比べても、やはり豊富だと思います。

講義の”質”に関する情報がないのでなんとも言えないところですが、総合的に見て経営学的素養は4.3をつけました、ハイ。いや4.5にしろよとお怒りの皆さん、のちに京都大学さんが待ってますのでご理解ください。こちらも「講義紹介(大阪市立大学/データ分析論)」で講義紹介していますのでぜひそうぞ。

次。

関西学院大学(商学部)

  • DS系講義の充実度:4.25
  • 情報管理の素養:4.25
  • 経営学的素養:4
  • 大学の難易度&クオリティ:3.5

関学がこんなところに!!!はい、筆者も最近になってやっと気づいたのですが、関学ってめちゃめちゃ講義豊富なんですよね。商学部の中でも6つのコースに分岐されていて(それだけでもすごい)、その中でも特に「マーケティングコース」と「ビジネス情報コース」が魅力的で、これをみて上2つの評価を4.25にしているわけです。

データ分析の授業なんか、それはもう何種類も用意されていました。ココについての詳しい情報がもうすぐ届きそうですので、また追って講義紹介をしたいと思います。関学といえば良くも悪くも難易度がそう高くないので、こちらも講義の質などについてはまだクエッションですが、またリサーチしたいと思います。しばしお待ちを!

 

オススメ度:中

はい、オススメ度:中にやってきました。ココらへんから「読者の皆さんの見る気」と「筆者の書く気」がだんだん下がりますので適当になります。嘘です。ちゃんと書きますので最後までご覧ください。

 

京都大学(経済学部)

  • DS系講義の充実度:3.5
  • 情報管理の素養:4
  • 経営学的素養:4.5
  • 大学の難易度&クオリティ:4.5

はい、京都大学さんです。純粋な数値だけ見たらもっと上にランクインしててもいいはず!なのですが、やはり肝心のデータサイエンス系講義の充実さで劣る、ということでオススメ度を下げました。

もちろん、経営学的素養はハイクラス。京都大学さんも経済学部というくくりしかないですが、それでもかなり経営系講義は充実していたように思います。

あと、注目すべきは「情報管理の素養」です!いままでなんでこの項目あったの?っていうぐらい活用されていなかったコイツ。実はココのためにあったと行っても過言ではありません。

他の記事でも紹介しているように、京大さんの情報管理の授業はとてもユニークで、他の大学には良さがあります(さすが京大)。しかも、この授業では情報管理だけでなくデータサイエンスにも少し触れており(Pythonで)、究極のボリュームとなっています。興味を持った方はぜひ「講義紹介(京都大学/情報処理論)」を参考にしてくださいね!ハイ次っ。

 

大阪大学(経済学部)

  • DS系講義の充実度:3.75
  • 情報管理の素養:2
  • 経営学的素養:4
  • 大学の難易度&クオリティ:4.25

次はワレラが大阪大学。経営学部ってわけではないので、経営学的な素養に関してもそこまで特出はしていません。でもやはり講義と生徒の質は高いので、そこら辺の商学部よりは経営・ビジネスセンスがつくでしょう。データサイエンス系の講義もいくつか開講されていますし、新たな開講予定もあるようなので、そこそこ評価の3.75にしときました(ちょっと贔屓)。

あと情報管理系の素養はあまり期待できません。もちろん、私のように他の学部(工学部とか)や大学院のクラスを取るとかはできますが、選択肢はそれぐらいしかないように思います。ので、低め評価。というか低評価。

大阪大学については色々記事を書いてますので、そちらも参考にしてください。「講義紹介(大阪大学/データサイエンス編)」

 

同志社大学(文化情報学部)

  • DS系講義の充実度:4.25
  • 情報管理の素養:3
  • 経営学的素養:2.5
  • 大学の難易度&クオリティ:3.5

はい、次は同志社の文化情報学部です。データサイエンス系の講義はかなりの充実度だと言えるでしょう。しかしネックはやはり、経営学的な素養の部分です。商学部とキャンパスが分離していることもあって、個々の部分の期待度は低く感じます、ハイ。

滋賀大よりは少し入りづらいのでしょうか。難易度については誤差の範囲でしょうが、学生の個性は大きく変わって来るので、そのへんにも目を向けてみてください。

ちなみに同志社の商学部にいまのところデータサイエンス系講義はありませんでした。何年後かに商学部にも導入されたりすると、また変わってくるかもしれないですね。詳細は「学部紹介(同志社大学/文化情報学部)」をどうぞ!

 

立命館大学(商学部)

  • DS系講義の充実度:3.25
  • 情報管理の素養:2.5
  • 経営学的素養:4.25
  • 大学の難易度&クオリティ:3.5

はい、次は立命館。まず言いたいのが、経営学的素養が高い!個人的には、授業数に関して言えば市大と同じぐらいのバラエティーではないかと思います。

データサイエンス系の講義に関してですが、Rを使った講義はないものの、SPSSなどでの統計解析を行う授業などはあるようです(SPSSを知らない方はググってみてね)ので、良くもなく悪くもなくといったところでしょうか。

また、大学の入学難易度がそこまで高くないので、学生や講義の質は少し未知かもしれません。しかし私が大阪大学で受けている講義の担当教授なども、立命館で講義をしていることを考えると、講義の質自体は高いのかもしれませんね。今度潜入捜査するしかなさそうです(笑)ハイ次。

 

オススメ度:低

やっと終わりが見えてきまして、ホッとしています。ラストは「オススメ度:低」です。「低」っていってもココにのしている大学で見たら、ということですので、そこら辺の大学に比べたら必ずしもそうじゃないことはご理解ください。

 

神戸大学(経営学部)

  • DS系講義の充実度:2
  • 情報管理の素養:1.5
  • 経営学的素養:3.75
  • 大学の難易度&クオリティ:4

え、神大オススメ度低いの?と思った皆さんスイマセン。結論から言うと、低いです。なぜなら、データを扱う分野が非常に少ない、からです。加えて、神戸大学の商学部は”会計(簿記)”に力を入れているみたいで、マーケティング系の授業も少し物足りないのかな?と感じました。

しかしながらデータサイエンス系を目指す方でなければ、もちろんとてもいい学びの場であると言えるでしょう。神大についても少し情報不足なところはあるので、調査をして詳しい記事をまた書きたいと思います。

 

終わりに。

さて、いかがでしたか?

読者の皆さんも少し読み疲れたかと思います(笑)

おつかれさまでした。

視野に入れていなかった大学が発見できたでしょうか。

このランキングをもとに選択をしていくのは読者の皆さんです。

ここで評価対象にした4つの軸だけでなく、皆さんの独自の軸も考えながら、是非いい選択をしていただければなと思います。

また、こちらのランキングはあくまでも「データサイエンティスト」になりたい人へのランキングですから、そこはご理解お願いいたします。

あまりこの観点からのランキングがないと思いますので、少しは参考になったんじゃないでしょうか?(笑)

 

最後までご精読ありがとうございました。