【東京理科大学】データサイエンスと金融工学を学んでいます！
経営学部 ビジネスエコノミクス学科
データサイエンス系の大学・学部に通う学生は、どのような勉強に取り組んでいるの？ 学部選びや高校時代に学んでおくべきこと、将来の目標などについて聞いてみた。
――データサイエンス系学部・学科を志望したきっかけは？
高校まで特に数学が好きで、数学を活かした大学に進学したいと思っていました。加えて、「数学科」のように数学という学問自体を深く突き詰めるというよりは、数学を使って目に見える形で社会貢献したいと思い、経済学やデータサイエンスが専攻できる大学を探しました。東京理科大学経営学部ビジネスエコノミクス学科はそのどちらも学べるところに魅力を感じました。
――大学で特に面白いと思う授業や力を入れている授業はありますか。
現在は主にデータサイエンスと金融工学を学んでいます。機械学習やプログラミングなどのICT技術、統計学やマーケティングなどの理論についての授業を受けながら、企業経営において重要になるデータ分析や数理的な思考力を身につけています。特に統計学の授業は、学んだことを「統計検定」の試験にも活かすことができたのがよかったです。統計検定は、就職活動の際にもアピールできる検定試験です。私は2年次に統計検定2級に合格し、データを扱ううえでの基本的な知識を身につけることができました。
――現在、力を入れている学内プロジェクトや課外活動はありますか？
現在は長期インターンに力をいれており、データサイエンスコンサルタルトとして「広告の異常検知に関する分析」を行っています。
また、過去には「DSL（Data Science League）」というデータサイエンスに特化した学生団体にも参加していました。「DSL」は、データサイエンスを学ぶ慶應義塾大学の学生によって設立された団体です。そこでデータサイエンスに関する勉強会や、コンペ・イベントへの出場といった活動をしていました。
――高校時代、プログラミングに取り組んだことはありましたか？
まったく経験したことがありませんでした。周りにも自主的にプログラミングに取り組んでいた学生はあまりいませんが、Pythonなどのプログラミング言語に少しでも触れておくと、大学の授業にスムーズに馴染めるとは今になって思います。ただ、大学の授業では初歩的なところから細かく教えてくれるはずですし、私の場合も特に苦戦するところはなかったです。
――入学してみて、想像と違った点は？
私の場合は経済学とデータサイエンスに興味があって今の学部に進学しましたが、学ぶうちに経済学にあまり興味がないことがわかりました。統計や機械学習を用いてデータを解析したり、それをマーケティングや金融工学に応用することにより関心があると気づいていったんです。その点では、高校時代に経済学についてほんの少しでも知識を得ておけば、もっと興味を絞って大学選びができたのかなと思っています。
――その他に、高校までに学んでおくべきことはありますか？
数学は必須だと思います。大学入試では三角関数や微分積分、数列、ベクトルなどがまんべんなく問われることが多いです。また、大学進学後も統計学やデータ解析などのさまざまな場面で数学のベースのスキルは必要になります。その次に大事なのは英語です。プログラミング言語は英語がベースでもありますし、データ分析に関する高度な専門書は英語で書かれていることもあるので。大学院への進学やデータサイエンティストをめざす方は特に数学と英語を勉強しておくといいのかなと思います。
――村田さんがめざしている職業や将来の目標があれば教えてください。
IT企業のデータサイエンス部門や金融業界における「クオンツ」と呼ばれる職業など、大学で学んだデータ分析を活かせる職業をめざしています。環境問題などにも興味があるので、社会的な課題をデータサイエンスによって解決する仕事ができればいいなと思っています！
――最後に、データサイエンス系の大学をめざす高校生へメッセージを！
数学を勉強したことで目の前の課題に関するアプローチの方法や論理的思考力も身についた実感があるので、苦手な分野があっても逃げずに取り組んでほしいなと思いますね。就活に取り組むなかで、統計検定やデータサイエンティスト検定、機械学習コンペティションの「Kaggle」などで出した結果が評価される傾向にあると実感しています。夢や目標に向かって、自分をアピールできるスキルを磨いてほしいなと思います。
Text by 編集部／Photo by jessie / PIXTA
