大妻女子大学データサイエンス学部の就活｜新学部の進路と分析経験の準備

卒業生の実績と、将来の進路案内を分ける

大学の2026年5月1日現在の在籍表では、データサイエンス学部データサイエンス学科は1年生101人、2年生92人で、3・4年生は掲載されていません。入学者数の推移でも2025年度から人数が示されており、卒業者数の表には本学部の卒業実績はありません。[1]​​‌‌​‌​​‌‌‌‌‌​​‌​​​‌‌‌‌‌‌​​‌​‌‌‌​‌​‌​​‌‌‌​‌‌​‌‌‌​‌‌​​​‌​​​‌‌​‌​​

そのため、大学全体や社会情報学部など別学部の就職率を、データサイエンス学部の実績として使うことはできません。学部サイトが紹介する企業、行政、起業、大学院などは、学びを生かす将来の選択肢として読みます。[2]

学部サイトには企業からの応援メッセージや連携協定を結んだ企業・団体も紹介されています。これらは本学部卒業生の就職先一覧ではありません。応援する企業の社員がデータサイエンスを学んだと話していても、大妻女子大学のこの学部を卒業したと読み替えないようにしましょう。[2]

4分野の学びを、課題を解く流れへつなぐ

本学部は統計、情報、経済、経営を柱に、データの分析だけでなくビジネスへの応用を学ぶ構成です。入学から卒業まで少人数の演習を置き、企業などと連携するプロジェクト型の学びも案内しています。[3]

1・2年次は四つの分野を演習で順に体験し、3年次からは専門分野のゼミに所属する設計です。現在の低学年の学生が、3年次の企業連携プロジェクトや卒業研究をすでに修了したと説明しないようにします。今取り組んだ授業と、これから学ぶ内容を分けて記録しましょう。[4]

科目を履修したことと、その技術を自在に使えることは同じではありません。入門段階でも、自分で試せたこと、資料を見ながらできること、これから学ぶことを分ければ、現在の理解を正確に説明できます。

小さな分析でも、根拠をたどれる記録を残す

分析の記録には、調べたい問い、データの出所と時点、対象、欠けている情報、処理方法、結果、限界を残します。コードを書いた場合は、実行に必要な条件と確認方法も整理しましょう。結果の図だけでなく、どう作ったかを説明できる形にします。

学部はデータサイエンス倫理の科目で、技術を使う際の倫理や、無意識の偏りなども扱うと説明しています。応募資料へ分析を載せる場合も、利用してよいデータかを確認し、授業・企業連携で得た非公開情報をそのまま外部へ出さないようにします。[4]

編集部の架空の例です。「授業の課題で、公開されている地域別の統計を比較しました。私は年度と単位をそろえ、欠けている項目を確認する作業を担当しました。人数だけでは地域の規模の違いが影響すると考え、割合でも図を作りました。ただし、この比較だけでは違いの原因を特定できないため、追加で必要な情報を記しました。」

これは大妻女子大学の学生の実話ではありません。自分の課題に置き換え、実際に行った処理と担当を記載します。値が異なった理由を調べずに断定したり、相関が見えただけで原因が分かったとしたりしないことが、分析の説明で重要です。

職種名ではなく、実際の仕事を比べる

学部のキャリア案内は、民間企業、公務員、起業、大学院進学という方向を示しています。企業の企画や営業などでもデータの活用を想定しており、データサイエンティストという職種名だけに進路を限定していません。[2]

連携協定の相手にはJR東日本、NTT東日本、TOPPANデジタル、QUICK、千代田区などが掲載されています。学ぶ機会の接点として参考にできますが、これらの企業・団体への採用や、希望職種への配属を保証するものではありません。[2]

公務員や大学院を考える人は、それぞれの試験・募集条件を調べます。新学部の就職実績がないことを能力の評価にせず、自分が学びたいことと、応募先が求める条件を確認する方が具体的な行動につながります。

1・2年次は、基礎と経験の記録から始める

学部のカリキュラム案内では、1年次に数学やプログラミング、経済・経営の入門を学び、2年次に統計、情報、ビジネスの基礎を広げます。3年次の専門演習や協働連携プロジェクト、4年次の卒業研究へと進む設計です。未実施の学年の内容を卒業生の成果として扱わず、今後の学修計画として使いましょう。[4]

低学年のうちから、授業で気になった問いをメモし、公開データなど利用できる資料で小さく試すと、関心が具体化します。インターンシップや学外の企画に関心がある場合は、対象学年、内容、必要な技術、授業との両立を確認して選びます。

数学に不安がある場合、学部は基礎数学の補習や質問できる「数学カフェ」などの学修支援を案内しています。分からないまま専門用語を増やすより、どの計算や処理で困ったかを具体的にして相談しましょう。[3]

資格は学修の目標にもできますが、資格名だけで仕事が決まるわけではありません。学部案内が挙げるITパスポートや統計検定なども、どの知識を確認するために取り組むのかを考え、現在の実施条件や学内講座を確認します。[3]

就職支援と学修相談を使い分ける

大学の就職支援センターは、千代田と多摩の両キャンパスに窓口を置き、進路相談、就職活動の助言、インターンシップや求人情報の紹介を行っています。データサイエンス学部の学生も、大学共通の支援情報を確認し、必要な準備を相談できます。[5]

求人検索NAVIでは、求人やガイダンス、資料、卒業生の内定報告書などを閲覧できます。他学部の先輩の記録は活動の進め方の参考にし、本学部の内定実績として紹介しないようにします。使いたい支援や相談方法が分からない場合は、就職支援センターへ確認しましょう。[5]

学部の共同研究室には助手が常駐し、学生生活で困ったことを相談できると案内されています。学修上の疑問は演習の教員や学部の窓口へ、企業研究や応募準備は就職支援へとつなぐと、相談内容を整理できます。[4]

• 授業の課題を一つ選び、問い・データ・方法・結果・限界を書く。
• 関心のある仕事を調べ、必要な知識と担当業務を確認する。
• 数学やプログラミングの不明点を具体的にして学内で質問する。
• 求人検索NAVIで対象学年に合う案内を確認する。
• 今できることと今後の学修計画を分けて、進路相談に持参する。

参照した資料

大学・機関が公開する情報と、編集部による進め方の提案を分けて掲載しています。採用条件や支援の受付状況は変更されるため、利用時に公式情報をご確認ください。

1. 大妻女子大学 在学生・卒業生データ確認日：2026-09-10 ／ 2026/5/1DS1年101・2年92・3/4なし、入学2025から、卒業者表DSなし。既存学部実績を移さない
2. 大妻女子大学 DS学部 キャリア確認日：2026-09-10 ／ 将来像4方向、企業応援と連携一覧。企業社員の出身大学は推測せず。3年次プロジェクトは今後の計画
3. 大妻女子大学 DS学部 学部紹介確認日：2026-09-10 ／ 統計情報経済経営、少人数演習、PBL、数学カフェ・補習、検定目標
4. 大妻女子大学 DS学部 キャンパスライフ確認日：2026-09-10 ／ 4年カリキュラム設計、1/2年ローテーション、倫理、共同研究室助手。3/4年は未到達学年
5. 大妻女子大学 就職支援センターについて確認日：2026-09-10 ／ 両キャンパス窓口とNAVI、求人・ガイダンス・内定報告書、資料室

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