データサイエンス｜学びの分野と総合型選抜の3ステップ

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データサイエンスって、どんな学問？

「データが増えると、判断は必ず正しくなるの？」

統計、数学、情報技術、専門分野の知識を使い、データから課題を分析する分野です。集め方、偏り、解釈と伝え方も大切にします。

データサイエンスのコアにある視点

統計変動と不確実さを捉える
データ処理整理と可視化を行う
機械学習予測の方法を学ぶ
応用・倫理結果の使い方を考える

なぜ、この学問は面白いのか？

身近な「データが増えると、判断は必ず正しくなるの？」を、印象だけで終わらせず、専門的な方法で深められるところが魅力です。数字の中から、問いへの手がかりを。という視点から、日常に新しい問いが生まれます。

将来はどんな仕事に就くの？

学びを生かせる仕事の一例です。専門性を深める進学や、別途の資格取得が必要な道もあります。

データ分析
企業の企画・調査
行政・研究関連

専門資格や免許を伴う職種は、対応する課程と取得要件を別途確認してください。

総合型選抜で合格を掴む！
今日から始める3つのアクション

「データサイエンスが好き」を、調べたことと大学で深めたい問いにつなげよう。今日できる小さな一歩から始めます。

Step 1公開データで疑問を一つ選ぶ

人口や交通のデータを選び、出典、単位、欠損を確認します。

Step 2グラフと簡単な集計を作る

期間や地域を比較し、外れ値や集計の仕方で印象が変わる点を記録します。

Step 3結論と限界を説明する

相関と因果を区別し、次に必要なデータと大学で学びたい統計・情報技術をまとめます。

受験準備と並行して確認しよう
志望大学のアドミッション・ポリシー、最新年度の募集要項、出願資格、日程、提出書類、学力評価・面接・実技等を確認します。活動の規模よりも、実際に行ったこと、考えたこと、大学で深めたいことを自分の言葉で説明しましょう。学科名やカリキュラム、総合型選抜の実施状況は大学によって異なります。
総合型選抜について詳しく見る ↗

ADMi と、次の一歩へ。

君の「データで確かめたいという関心」を、
合格できる志望理由書に育てよう！

「データサイエンスに興味がある」「数字の中から、問いへの手がかりを。」——その思いこそが、志望理由のタネになります。

でも、それを大学の教授を唸らせる「論理的な志望理由書」に仕上げるには、プロの視点が必要です。

総合型選抜専門塾 ADMiでは、君の頭の中にあるデータで確かめたいという関心を引き出し、「データサイエンスで深めたいテーマ」へと磨き上げる面談を行っています。
「データサイエンスに興味があるけど、研究テーマをどう言語化すればいいか悩んでいる…」
そんなあなたは、手遅れになる前にぜひ一度、無料相談に来てください。

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