データサイエンスを学ぶ場として専門学校を選ぶ際は、「学歴（学位）以上に、企業連携の質と実習の割合」で選ぶことが就職成功への最短ルートです。

大学よりも実践的に学べる専門学校は特に「確実にキャリアチェンジしたい未経験者」に向いています。失敗しないためには、統計検定やG検定などの資格対策が組み込まれているか、現役の実務家が講師を務めているかを必ず確認すべきです。

本コラムでは、日本全国から厳選したおすすめ10校のカリキュラムを徹底比較。学費や就職先の実績、さらにはデータサイエンティストの将来性まで、後悔しない進路選択のための情報をすべて公開します。

データサイエンスが学べる専門学校おすすめ10選

データサイエンスやAI関連の学科を持つ専門学校は、全国に数多く存在します。カリキュラムの充実度・就職実績・企業連携の質を軸に、特におすすめの10校を厳選しました。まずは各校の特徴を把握し、自分の条件に合う学校を絞り込んでいきましょう。

専門学校名	所在地	修業年数	学費目安
日本電子専門学校	東京都新宿区百人町1-25-4	2年（AIシステム科）	約247万円（2年間総額）
HAL	HAL東京：東京都新宿区西新宿1-7-3 総合校舎コクーンタワー HAL大阪：大阪府大阪市北区梅田3-3-1 HAL大阪 梅田総合校舎 HAL名古屋：愛知県名古屋市中村区名駅4-27-1 総合校舎スパイラルタワーズ	4年／2年	年間約133万円
京都コンピュータ学院	京都府京都市南区西九条寺ノ前町10-5	2〜4年	年間約140万円
駿台ITビジネスカレッジ	東京都千代田区神田小川町3-28-12	2年	年間約110万円
東京情報クリエイター工学院	東京都千代田区西神田2-4-11	2〜3年	年間約116万円
ECCコンピュータ専門学校	大阪府大阪市北区中崎西2丁目3番35号	2〜4年	年間約128万円
麻生情報ビジネス専門学校	福岡校：福岡県福岡市博多区博多駅南2-12-32 北九州校：北九州市小倉北区浅野2-11-33	2〜3年	年間約105万円
東北電子専門学校	宮城県仙台市青葉区花京院1-3-1	2〜3年	年間約100万円
大阪情報コンピュータ専門学校	大阪府大阪市天王寺区上本町6-8-4	2〜4年	年間約110万円
名古屋情報メディア専門学校	愛知県名古屋市熱田区大宝4-19-14	2〜4年	年間約108万円

日本電子専門学校

引用：https://www.jec.ac.jp/

専門学校名	日本電子専門学校
所在地	東京都新宿区百人町1-25-4
修業年数	2年（AIシステム科）
学費目安	約247万円（2年間総額）

日本電子専門学校は、1951年創立、卒業生11万人以上を誇る歴史ある総合IT専門学校です。1987年に前身となる「人工知能科」を設立した、AIシステム開発教育のパイオニアと言える存在でしょう。2018年に新設されたAIシステム科では、PythonとJavaの2言語に特化したカリキュラムが組まれています。

TensorFlowやAzure Machine Learningなど最先端のライブラリも授業で活用。全授業がオリジナル教材で構成されており、未経験者でも段階的にスキルを積み上げられる設計です。統計データ分析コンペティションでの受賞実績もあり、実践力の高さが証明されています。

就職先にはトヨタ自動車、キヤノン、NTTデータ先端技術など大手企業が並ぶ点も見逃せません。

HAL

引用：https://www.hal.ac.jp/

専門学校名	HAL
所在地	HAL東京：東京都新宿区西新宿1-7-3 総合校舎コクーンタワー HAL大阪：大阪府大阪市北区梅田3-3-1 HAL大阪 梅田総合校舎 HAL名古屋：愛知県名古屋市中村区名駅4-27-1 総合校舎スパイラルタワーズ
修業年数	4年／2年
学費目安	年間約133万円

HALは、東京・大阪・名古屋の主要3都市に校舎を構え、いずれも駅前徒歩3分以内の好立地が魅力です。AI・IoT・ロボティクス学科内に「データサイエンス専攻」を設置。ビッグデータ分析から機械学習、ディープラーニングまで幅広い領域をカバーしています。

最大の特徴は「完全就職保証制度」でしょう。卒業時に就職が決まらなかった場合、就職決定まで最大2年間の学費をHALが負担する仕組みです。マイクロソフトやソフトバンク、LINEヤフーなどトップ企業による「スペシャルゼミ」も定期開催されています。

4年制修了で「高度専門士」の称号が付与され、大卒と同等の待遇を受けられる点も大きなアドバンテージです。

京都コンピュータ学院

引用：https://www.kcg.ac.jp/

専門学校名	京都コンピュータ学院
所在地	京都府京都市南区西九条寺ノ前町10-5
修業年数	2〜4年
学費目安	年間約140万円

京都コンピュータ学院は、1963年創立の日本最初のコンピュータ教育機関で、卒業生は5万人以上に上ります。経営情報学科に「データサイエンスコース」を設置し、統計解析・数理モデル・AI・機械学習・データ可視化技術を体系的に習得可能です。

最大の魅力は、グループ校の京都情報大学院大学への「六年一貫教育プログラム」を用意している点。大学院に進学すれば「情報技術修士（専門職）」の学位を取得でき、より高度なキャリアへ道が開けます。通信制や単位制にも対応しているため、社会人にとっても学びやすい環境でしょう。

専門学校 駿台ITビジネスカレッジ

引用：https://www.sundai-it.ac.jp/

専門学校名	専門学校 駿台ITビジネスカレッジ
所在地	東京都千代田区神田小川町3-28-12
修業年数	2年
学費目安	年間約110万円

専門学校 駿台ITビジネスカレッジは、駿台グループ運営のIT系専門学校で、御茶ノ水駅から徒歩圏内の好立地が強みです。AIプログラミングやデータ分析の基礎を、2年間で集中的に習得するカリキュラムが整っています。

少人数制の授業で、一人ひとりの理解度に応じた丁寧な指導を受けられるのが特長でしょう。国家資格「基本情報技術者試験」の対策にも注力しており、データサイエンスの学びと資格取得を両立しやすい環境です。教育ノウハウに定評のある駿台グループのバックアップも安心材料の一つと言えるでしょう。

東京情報クリエイター工学院専門学校

引用：https://www.o-hara.ac.jp/senmon/school/tokyo_it/

専門学校名	東京情報クリエイター工学院専門学校
所在地	東京都千代田区西神田2-4-11
修業年数	2〜3年
学費目安	年間約116万円

東京情報クリエイター工学院専門学校は、大原学園グループが運営するIT専門学校で、「AIシステム・データサイエンスコース」を開設しています。大原グループならではの就職指導ノウハウが最大の武器。入学直後から始まるキャリアサポートにより、就職活動を有利に進められます。

カリキュラムはPythonによるデータ分析から機械学習モデルの構築まで幅広く網羅。3年制コースでは、システム開発の上流工程を担える高度な応用力も養成します。全国にグループ校を持つため、地方から上京する際のサポート体制が充実している点も見逃せません。

ECCコンピュータ専門学校

引用：https://comp.ecc.ac.jp/

専門学校名	ECCコンピュータ専門学校
所在地	大阪府大阪市北区中崎西2丁目3番35号
修業年数	2〜4年
学費目安	年間約128万円

ECCコンピュータ専門学校は、語学教育大手ECCグループのIT専門学校です。IT開発エキスパートコースでは、AI・データサイエンスの領域を本格的に学べます。4年制修了で高度専門士の称号を取得でき、大卒同等の待遇が見込めるでしょう。

ECCグループの強みを活かした英語教育も注目ポイントです。海外の技術文献を読む力やグローバルIT企業で通用するコミュニケーション力を同時に養えます。大阪・梅田エリアでデータサイエンスを学びたい方にとって、非常に有力な選択肢と言えるでしょう。

麻生情報ビジネス専門学校

引用：https://asojuku.ac.jp/abcc/

専門学校名	麻生情報ビジネス専門学校
所在地	福岡校：福岡県福岡市博多区博多駅南2-12-32 北九州校：北九州市小倉北区浅野2-11-33
修業年数	2〜3年
学費目安	年間約105万円

麻生情報ビジネス専門学校は、九州エリアでIT教育をけん引する麻生専門学校グループの一校です。AIシステムエンジニア科では、Python・機械学習・ディープラーニングの基礎から実装までを段階的に学べます。

九州地場のIT企業との連携が強く、地元就職を希望する方にとって心強い環境です。学費が年間約105万円と東京の専門学校より抑えめで、コストパフォーマンスを重視する方にも向いた選択肢でしょう。福岡はスタートアップ企業の集積地でもあり、データサイエンティストの活躍の場が年々広がっているエリアです。

東北電子専門学校

引用：https://tcc.ac.jp/

専門学校名	東北電子専門学校
所在地	宮城県仙台市青葉区花京院1-3-1
修業年数	2〜3年
学費目安	年間約100万円

東北電子専門学校は、仙台で50年以上の歴史を持つ総合IT専門学校で、AIプログラミング・データサイエンス分野のコースを設けています。PythonやR言語を用いたデータ分析の基礎をしっかり身につけられるカリキュラムが特長です。

東北エリアの企業との太いパイプは、就職活動で大きな武器になります。JR仙台駅から徒歩圏内に校舎を構え、東北地方でデータサイエンスを学べる貴重な専門学校の一つ。学費・生活費ともに東京より低く抑えられるため、費用面のメリットは非常に大きいでしょう。

大阪情報コンピュータ専門学校

引用：https://www.oic.ac.jp/

専門学校名	大阪情報コンピュータ専門学校
所在地	大阪府大阪市天王寺区上本町6-8-4
修業年数	2〜4年
学費目安	年間約110万円

大阪情報コンピュータ専門学校は、関西圏で長い歴史を持つIT系専門学校で、AI・データサイエンス分野のコースを展開しています。4年制の高度専門士コースを選べば、大学卒業と同等の学歴が得られる点は大きな魅力です。

産学連携によるプロジェクト型学習に注力しており、在学中から実際の企業データを使った分析演習に取り組めます。関西の大手IT企業やWeb系企業への就職実績も豊富なため、大阪を拠点に活躍したい方に適した環境でしょう。

名古屋情報メディア専門学校

引用：https://www.ncs.ac.jp/

専門学校名	名古屋情報メディア専門学校
所在地	愛知県名古屋市熱田区大宝4-19-14
修業年数	2〜4年
学費目安	年間約108万円

名古屋情報メディア専門学校は、中部エリアを代表するIT専門学校です。AI・IoT関連のカリキュラムでデータサイエンスの基礎から応用までを幅広く学べます。

名古屋は製造業を中心にDX推進ニーズが高い地域。自動車・精密機器メーカーなどビッグデータ活用に積極的な企業が多数集まっています。中部エリアで就職を希望する方にとって、地元企業とのつながりが深い名古屋の専門学校は戦略的な選択肢と言えるでしょう。

そもそもデータサイエンスとは？専門学校で何を学ぶのか

専門学校の比較に入る前に、データサイエンスの基本と学習内容を正しく理解しておきましょう。学ぶ内容を把握しておけば、自分に合ったカリキュラムの学校を見極めやすくなります。

データサイエンスの意味とデータサイエンティストの仕事内容

データサイエンスとは、大量のデータを統計学・数学・プログラミング技術を用いて分析し、ビジネス上の意思決定に役立つ知見を導き出す学問分野です。近年ではIoTデバイスの普及やAI技術の発展により、あらゆる業界で収集されるデータ量が急増しています。

データサイエンティストは、蓄積されたビッグデータから有用な情報を抽出し、経営戦略やマーケティング施策に活かす提案を行う専門職です。具体的な業務としては、データ収集・クレンジング、統計分析、機械学習モデルの構築、分析結果のレポーティングなど多岐にわたります。

活躍の場はIT企業に限りません。金融・医療・製造・小売・行政など、データ活用に取り組む企業や組織であれば、どの分野にもデータサイエンティストの需要が存在します。DX（デジタルトランスフォーメーション）の推進が加速する現代において、データサイエンティストはまさに時代が求める人材と言えるでしょう。

データサイエンス専門学校で学べるカリキュラムの内容

データサイエンスの専門学校では、未経験者が段階的にスキルを習得できるカリキュラムが組まれています。主な学習領域を具体的に見ていきましょう。

Python・統計学・機械学習などの主要科目

多くの専門学校でカリキュラムの中核を占めるのが、プログラミング言語Pythonの習得です。PythonはWebサービスの開発から業務自動化まで幅広い用途を持ち、データ分析分野では事実上の標準言語として位置づけられています。

統計学は、データから正しい結論を導くための土台となる科目です。確率・分布・相関といった基本概念を学んだ上で、回帰分析や仮説検定などの手法へと進みます。数学に苦手意識がある方でも、専門学校なら基礎から丁寧に指導してもらえるため安心してください。

さらに上級科目として、機械学習やディープラーニングの理論と実装を扱う学校も増えています。予測モデルの構築やデータの可視化（Matplotlib・Tableau等）といった実践スキルも、2年間の学習で十分に習得可能です。

ビジネス力・プレゼンテーション力の養成

データサイエンティストには技術スキルだけでなく、分析結果をビジネスの文脈で説明する力が求められます。専門学校のカリキュラムには、プレゼンテーション演習やビジネスコミュニケーション科目が含まれていることが多く、現場で通用する「提案力」を磨けます。

チームでの開発プロジェクトを経験する授業も、専門学校ならではの強みです。要件定義からテスト・発表まで一連の流れを実践するため、卒業後に即戦力として活躍しやすい素地が養われます。

データサイエンスを学ぶなら専門学校・大学・スクールどれがいい？

データサイエンスを学ぶルートは一つではありません。専門学校・大学・オンラインスクール、それぞれの特徴を理解した上で、自分の状況に最適な選択をしましょう。

専門学校でデータサイエンスを学ぶメリット・デメリット

メリットとして最も大きいのは、実践的なスキルを短期間で集中的に習得できる点です。2年制の学校なら、大学の半分の期間でデータサイエンスの即戦力を目指せます。入学時に高度な数学力を求められないため、文系出身者や未経験者にもハードルが低いのも特徴でしょう。

企業と連携したカリキュラムやインターンシップの充実度も見逃せない強みです。就職サポートが手厚く、業界とのつながりが深い学校が多いため、卒業後のキャリア形成がスムーズに進みやすくなります。

一方、デメリットとしては、学位（学士）が取得できない点が挙げられます。研究職や大企業の一部ポジションでは学歴が重視されるケースもあるため、将来のキャリアプランと照らし合わせて判断する必要があるでしょう。また、大学に比べると教養科目の幅が狭く、幅広い学問に触れたい人には物足りなさを感じる場面もあり得ます。

大学のデータサイエンス学部との違い

滋賀大学や横浜市立大学をはじめ、データサイエンス学部を新設する大学は年々増加しています。大学の強みは4年間で理論を深く学べる点と、学士号を取得できる点です。大学院への進学や研究職を目指す場合は、大学進学が有利に働くでしょう。

ただし、大学は入学試験のハードルが高く、英語や数学の学力が一定レベル以上求められます。社会人が仕事を辞めて大学に入り直すのは、時間的・経済的な負担が大きい選択肢と言わざるを得ません。

社会人向け通信予備校・オンラインスクールとの違い

アガルートアカデミーなど、社会人向けの通信予備校・オンラインスクールも人気を集めています。最短数ヶ月で学習を終えられるスクールもあり、「今すぐスキルを身につけたい」「働きながら学びたい」という社会人には手軽な選択肢です。

しかし、オンラインスクールは自宅で黙々と進めていく学習スタイルになります。対面での指導や同期との交流を重視したい方には、専門学校のほうが適しているかもしれません。体系的かつ網羅的にデータサイエンスの基礎から応用まで身につけたいなら、2年間の専門学校は最も確実な選択肢の一つと言えるでしょう。

【タイプ別】あなたに合った学び方の選び方

タイプ	おすすめの学び方
高校卒業後にデータサイエンティストを目指したい	専門学校（2〜4年制）
研究職やアカデミックな道も視野に入れたい	大学（データサイエンス学部）
社会人として働きながら短期間でスキルを習得したい	通信予備校・オンラインスクール
社会人だが腰を据えて基礎からしっかり学び直したい	専門学校（夜間部・給付金活用）

自分が最終的にどんなキャリアを歩みたいのかを明確にした上で、学び方を選ぶのが失敗しない秘訣です。

データサイエンス専門学校は社会人でも通える？働きながら学ぶ方法

「データサイエンスに興味はあるが、仕事を辞める覚悟はまだない」。そんな社会人にとって、通学の可否は最大の関心事でしょう。結論から言えば、社会人でもデータサイエンス専門学校に通うルートは存在します。

社会人がデータサイエンス専門学校に通う際のスケジュール例

社会人向けの専門学校では、平日夜間や土日に授業を集中させるスケジュールが一般的です。たとえば平日は19時〜21時に授業を受け、土曜日は午前中に演習を行うといったモデルが想定されています。フルタイムの仕事と両立するには体力的な負担がかかるものの、2年間の集中的な学習で確かなスキルを得られるのは大きなリターンです。

夜間・オンライン対応の専門学校はあるか

データサイエンス分野に特化した夜間部を設ける専門学校は、まだ多いとは言えません。ただし、一部のIT系専門学校ではオンライン授業を併用するハイブリッド型の受講形態を導入しており、社会人が通いやすい環境は徐々に整いつつあります。

なお、社会人向けスクール（アガルートアカデミーなど）は専門学校とは制度上異なりますが、より柔軟な受講スケジュールを提供しています。専門学校の学歴にこだわらない場合は、社会人スクールも併せて検討すると選択肢が広がるでしょう。

専門実践教育訓練給付金など社会人が使える支援制度

社会人がデータサイエンス系の専門学校やスクールに通う際、ぜひ確認しておきたいのが国の給付金制度です。厚生労働省の専門実践教育訓練給付金は、対象講座の受講費用の最大70%（上限56万円／年）がキャッシュバックされる制度であり、経済的負担を大きく軽減できます。

さらに、経済産業省が認定する第四次産業革命スキル習得講座（Reスキル講座）に指定されたプログラムであれば、教育の質が国によって保証されている証拠でもあります。学校選びの際は、給付金対象かどうかを必ずチェックしてください。

データサイエンス専門学校の選び方｜失敗しない5つのチェックポイント

数あるデータサイエンスの専門学校の中から自分に合った学校を選ぶには、明確な判断基準を持つ必要があります。以下の5つのポイントを押さえておけば、入学後の「こんなはずじゃなかった」を防げるはずです。

カリキュラムの実践度と企業連携の有無

座学中心か、実践的なプロジェクト学習が充実しているかは、卒業後の即戦力度に直結する要素です。企業と共同でカリキュラムを作成している専門学校は、現場で実際に求められるスキルを学びやすい環境と言えます。インターンシップの有無やその受入先企業のラインナップも確認しておきましょう。

就職サポート体制と卒業生の就職実績

専門学校を選ぶ上で最も重視すべきポイントが、就職サポートの充実度です。担任制によるきめ細かなキャリア相談、企業説明会の開催頻度、卒業生の就職率・就職先の具体的な企業名。こうした情報はオープンキャンパスや資料請求で入手できます。

データサイエンティストとしての就職実績が明確に公開されている学校は、それだけ自校の教育成果に自信を持っている証です。「IT企業への就職率90%以上」のような数字だけでなく、具体的な職種やポジションまで確認すると、より正確な判断ができるでしょう。

学費・受講期間と費用対効果

データサイエンス専門学校の学費は、年間100万〜130万円程度が相場です。2年制なら総額200万〜260万円、4年制であれば400万円を超える場合もあります。

学費だけでなく、教材費・施設費・資格試験の受験料なども含めたトータルコストを比較してください。給付金制度の対象となっている学校を選べば、実質的な自己負担額を大幅に抑えられるケースもあります。

取得できる資格・検定（統計検定・G検定など）

専門学校在学中に取得を目指せる資格の種類も、学校選びの重要な判断材料です。データサイエンス分野で評価される主な資格には、統計検定（2級以上）、G検定（ディープラーニングG検定）、Python 3エンジニア認定データ分析試験、基本情報技術者試験などが挙げられます。

資格取得に向けた対策授業がカリキュラムに組み込まれている学校であれば、学習と資格対策を効率よく両立させられるでしょう。

講師の実務経験と少人数制かどうか

データサイエンスは日進月歩の分野であるため、現場経験のある講師から学べるかどうかは授業の質を左右する重大な要素です。講師のプロフィールや実績を事前に調べ、実務に基づいた指導が期待できるかを見極めてください。

また、少人数制の授業は質問しやすく、一人ひとりの理解度に応じたフォローを受けやすいというメリットがあります。1クラスあたりの定員数も、可能であれば確認しておきたいポイントです。

データサイエンティスト専門学校卒の就職先・年収・将来性

データサイエンスの専門学校に通う目的は、最終的には「就職してキャリアを築く」点にあるはずです。卒業後のリアルな進路と将来性を見ていきましょう。

データサイエンティストの主な就職先と求められるスキル

データサイエンティスト専門学校卒業後の就職先は多岐にわたります。IT企業やSIer（システムインテグレーター）はもちろん、コンサルティングファーム、金融機関、メーカー、小売業、医療機関、自治体など、データを活用する組織であれば就職の可能性が広がるでしょう。

現場で求められるスキルとしては、Python・SQLなどのプログラミングスキル、統計学・機械学習の知識、データベースやクラウドの基礎理解が挙げられます。加えて、分析結果をビジネス側に分かりやすく伝えるコミュニケーション能力も不可欠です。

データサイエンティストの平均年収と今後の需要

データサイエンティストの平均年収は、日本国内で約500万〜700万円程度とされています。経験やスキルレベルによっては1,000万円を超えるケースも珍しくありません。dodaの調査では「就いてよかった仕事」の上位にランクインするなど、報酬面でもやりがい面でも満足度の高い職種として認知されています。

IT人材の不足は国レベルの課題であり、データサイエンティストの需要は今後もさらに拡大する見通しです。経済産業省もリスキリング支援を強化しており、国を挙げてデータ人材の育成に取り組んでいる状況は、この職種の将来性を裏付ける根拠と言えるでしょう。

未経験・文系出身でもデータサイエンティストになれるのか

結論から述べると、未経験・文系出身でもデータサイエンティストを目指す道は十分に開かれています。データサイエンティストに「必ずこの学部を出ていなければならない」というルールは存在しません。

専門学校のカリキュラムは、数学やプログラミングの基礎からスタートする設計になっているため、文系出身者でも段階的に実力を積み上げていけます。大切なのは、入学前の学歴よりも「学び続ける意欲」と「卒業までにどれだけスキルを身につけたか」です。

データサイエンス専門学校に関するよくある質問

最後に、データサイエンス専門学校について多くの方が疑問に感じるポイントをQ&A形式で整理しました。

データサイエンティストになるのに学歴は必要？

データサイエンティストは学歴が絶対条件の職業ではありません。実際の採用現場では、保有スキルやポートフォリオ、実務経験が重視される傾向にあります。ただし、大企業や研究職など一部のポジションでは大卒以上の学歴が求められる場合もあるため、目指すキャリアに応じて判断してください。

専門学校卒でもデータサイエンティストとして就職できる？

はい、専門学校卒からデータサイエンティストとして就職した実績は多数存在します。専門学校は就職サポートが手厚く、業界との太いパイプを持つ学校も少なくありません。在学中にインターンシップや資格取得に積極的に取り組めば、未経験からでも就職のチャンスを十分に掴めるでしょう。

数学が苦手でもデータサイエンス専門学校についていける？

数学に苦手意識がある方でも心配は不要です。専門学校のカリキュラムは基礎の基礎から丁寧にステップアップする構成となっており、高校レベルの数学が不安でも、入学後に十分キャッチアップできます。確認テストや少人数制の授業でつまずきを早期に解消できる体制を整えている学校も多いため、まずはオープンキャンパスに参加して授業の雰囲気を体感してみるのがおすすめです。

まとめ

データサイエンス専門学校は、未経験者や文系出身者でもデータサイエンティストを目指せる実践的な学びの場です。大学と比べて短期間で即戦力のスキルを身につけられ、就職サポートも充実しています。

学校選びで失敗しないためには、カリキュラムの実践度・企業連携・就職実績・学費・講師陣の5つのポイントを必ず比較検討してください。社会人であれば、給付金制度の活用によって経済的なハードルも大きく下げられます。

まずは気になる専門学校の資料を取り寄せ、オープンキャンパスに足を運んでみましょう。行動を起こした人から、データサイエンティストへの道は確実に開けていきます。