こんにちは、アルファ・アドバイザーズ代表のTJです！

Open AIなどAI・テック時代がいよいよ本格的に到来してきており、テックスキルのキャッチアップが必須になっています。社会人ではMBAを目指す人も多いですが、MBAだけでは足りない時代ということもあり、プラスアルファでテックマスターをとりたい、Dual Degreeでテック修士を学びたい、というご相談も増えてきました。そこで今回は、米国トップのデータサイエンス修士課程を紹介します。データサイエンスは比較的若いマスターであり、まだ新しいプログラムが多いですが、その需要は年々増加しています。特に、データサイエンスはコンピューターサイエンスと似ている部分が多いものの、よりビジネスへの適用に重きを置いた分野です。これからますます人気が高まることが予想されます。

データサイエンス修士課程は、まだ競争率が比較的低く、今なら比較的早い段階でチャンスを掴むことができます。例えばコンピューターサイエンスは大人気で競争が激しいですが、データサイエンスの分野はコンピューターサイエンスに比べると競争が比較的緩やかなので、狙い目です。ただこれから人気になることで競争率も上がっていくことが予想されるため、早めに出願することをお勧めします。
就職実績も圧倒的で、Amazon、Google、Apple、Microsoftなどの世界的企業に多数内定しており、年収も一撃で15万ドル（約2200万円）を超える卒業生がいます。特にデータサイエンティストや機械学習エンジニアなど、これからの潮流を捉えている仕事では高収入を得ています。

今日は、米国のトップデータサイエンス修士課程の詳細について解説しています。各プログラムの概要、カリキュラム、入学要件、就職実績などを詳しくご紹介していますので、ぜひ参考にしてください。「自分もデータサイエンス大学院に行きたい！」と思った方は、今すぐアルファにご相談ください！経験豊富なアドバイザーが、あなたのバックグラウンドに合わせて最適な出願戦略、エッセイ対策、奨学金対策まで徹底サポートします。

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米国トップデータサイエンス修士

（１）ハーバード大学（Master of Science in Data Science）

■ プログラムの概要:
ハーバード大学のデータサイエンス修士（MS in Data Science）は、ハーバード工学・応用科学部（SEAS）と統計学部が共同運営する18か月〜2年程度のフルタイム課程です。統計モデリング、機械学習、大規模データ解析、データ取得管理などの幅広い理論と実践スキルを重視し、再現性のある分析やチームでの問題解決、データ倫理にも焦点を当てています。学位取得には12科目の履修が必要で、3学期（1.5年間）での修了が基本ですが、希望すれば4学期目まで延長して追加科目履修や修士論文研究も可能です。

■ クラスサイズ・学生構成:
1学年あたり約50〜60名程度の小規模精鋭プログラムで、例えば2023年秋時点で在籍するデータサイエンス修士学生は109名でした。国際色が豊かで留学生比率も高く、2017年入学者の場合64%が留学生（主に中国44名・インド24名ほか）で女性45%でした。入学の競争率は高く、合格率約20%（応募1,200名中143名合格）でした。入学者の平均GPAは3.7、GREはQ166/V157と非常に優秀で、TOEFL平均も106点に達しています。このように少人数で選抜された学生により、授業は質の高い双方向の学習環境が保たれています。

■ カリキュラムの特徴:
統計学とコンピュータサイエンスの基盤科目をバランス良く配置しており、必修コア科目として「確率・統計」「データサイエンス用アルゴリズム論」「機械学習」「データマネジメント」、データ可視化、「データ倫理」などが含まれます。加えてエンジニアリング実践として産業界や研究機関がスポンサーとなるデータサイエンス・キャップストーンプロジェクト科目も用意されています。選択科目は9単位（3科目）以上履修する必要があり、学生はジャーナリズムやビジネスなど他学部の講義も含め、興味に応じて高度な専門科目を自由に選択できます。プログラム修了時にはデータサイエンスの11項目の学習目標（統計モデル構築、実験デザイン、機械学習応用、ビッグデータ処理、視覚化・コミュニケーション、倫理的配慮など）を達成することが期待されています。

■ 就職実績:
・Amazon
・Apple
・Facebook（Meta）
・Google
・Microsoft
・Snowflake
・Waymo
・Two Sigma
・Goldman Sachs

ハーバード大学のデータサイエンス卒業生は、テクノロジー業界へ約51%、金融業界へ約14%、コンサルティングやヘルスケアなどその他の業界へ約22%が進んでいます。代表的な就職先企業には、Amazon、Apple、Facebook（Meta）、Google、Microsoftなどの大手IT企業や、Snowflake、Waymo、Two Sigma、Goldman Sachsといった金融・テクノロジー企業が含まれます。また、約13%の卒業生は博士課程（応用数学や計算生物学など）やロースクールへ進学しています。データサイエンス卒業生は、ニューヨークやシリコンバレーを中心に、ボストンやワシントンD.C.など様々な地域で活躍しており、データサイエンティスト、データアナリスト、機械学習エンジニアなどとしてキャリアを築いています。

■ 入学要件:
・出身専攻：STEM系専攻以外でも応募可能。出願者には高度な数学・統計・プログラミングの基礎力が求められる
・必須スキル：PythonやRでの十分なコーディング経験
・GREスコア：不要
・選考基準：
・英語テスト：TOEFL/IELTSの提出が必要
・数学・CS履修歴：必ずしも単位取得している必要はなく、独学や実務経験も可
・他アプリケーション：エッセイ、推薦状、学業成績（GPA）

ハーバードSEAS修士課程ではGREスコアは不要です。学内方針により、GREスコアを提出する必要がありません。この点は非常にアプリケーションの負担を減らしてくれる措置になっています。選考では、志望動機エッセイ、推薦状、学業成績（GPA）が重要な要素となります。成績要件に明確なGPAカットオフは設けられていませんが、総合的な審査が行われます。
もしあなたが文系で、数学やコンピュータサイエンス（CS）の履修歴が成績表に見当たらない場合は、独学や実務経験をエッセイや追加資料で示す必要があります。ただ必ずSTEM単位をとっている理系出身者である必要はないので、文系学生も十分にチャンスがあります。その場合は高度な数学・統計・プログラミングの基礎力、微積分、線形代数、確率統計の理解が必要です。プログラミングスキルはデータサイエンスに必要不可欠な要素となります。

■ 学費・奨学金:
ハーバードの修士課程は学費免除等の大学院奨学金は原則提供されず、学生はローン・個人資金・企業や政府の奨学金等で賄うケースが多いです。2024-25年度の授業料は年間約5万ドル規模と高額で、ボストン近郊での生活費も月$2,000程度かかるため、総費用は2年間で$8～9万に達します。ハーバードGSASのファイナンシャルエイドによると、優秀な志願者には外部財団からのフェローシップ紹介が行われることもありますが、基本的に修士は自己資金となります。ただし在籍中にTA（ティーチングフェロー）として働く学生も約15%おり、2年目以降に学部の演習指導等で給与を得ている場合もあります。ハーバードという投資に見合うリターンを得るためにも、在学中はインターンやプロジェクトを通じてスキルを磨き、卒業後の高収入ポジション獲得を目指すことが重要です。

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（２）マサチューセッツ工科大学（MIT Sloan Master of Business Analytics）

■ プログラムの概要:
MITが提供するMaster of Business Analytics (MBAn)は、データサイエンスとビジネス戦略を融合した1年間集中プログラムです。キャンパスはボストン都市圏のケンブリッジに位置し、MIT Sloan経営大学院が運営します。MBA課程とは別枠で、高度な分析スキルを持つビジネスリーダーを育成する目的で作られました。STEM認定の修士号であり、統計・機械学習・最適化などの技術科目と、実世界のビジネス課題に挑む7か月間の分析キャップストーンプロジェクト（企業インターンシップ）が組み込まれています。全日制で12か月間フルタイム履修し、夏に開始して翌年夏に修了するスケジュールです。プログラムはMIT Sloanの世界的ネットワークを活かし、金融・テック企業との緊密な連携を特徴としています。

■ クラスサイズ・学生構成:
1学年あたり約80名と適度な規模で、多様なバックグラウンドの学生が集まります。平均年齢は24歳前後で、学部新卒から数年の実務経験者まで様々ですが、全員が高度な定量スキルを備えています。入学選考ではGREまたはGMATスコア提出は任意（Optional）となっており、高得点保持者は提出を推奨されています。実際にはクラスの平均GREも非常に高水準です。MIT Sloanは多様性を重んじ、国際学生の占める割合も高めです。チームベースの課題が多く組み込まれており、授業では毎週異なるチーム編成でプロジェクトやケーススタディに取り組むスタイルです。学生同士の協働を通じ、世界中の同窓生ネットワークが構築できる点も魅力です。

■ カリキュラムの特徴:
MBAnのカリキュラムは実践的かつ厳格です。必修コア科目8科目で統計的手法、機械学習、最適化手法、ビジネス分析ソフトウェア等を徹底的に学びます。例えば「Machine Learning」「Optimization Methods」「The Analytics Edge（ケース分析）」などが含まれ、RやPythonによるデータ分析実装スキルも養成します。さらにAnalytics Capstone Project（分析課題の卒業プロジェクト）が必修で、学生は提携企業の提供する実データを扱い7か月に及ぶ課題解決プロジェクトを行います。このキャップストーンはMITの保証するインターンシップとして位置付けられ、修了前に企業現場での経験を積む絶好の機会です。また1月のIAP（独立活動期間）には集中的なプログラミング研修や企業セミナーが組まれ、3月・10月にはSIP（Sloan Intensive Period）として倫理や最新ツールの集中講義が行われます。このように授業・プロジェクト・インターンが一体となった構成により、データ戦略を駆使してビジネス課題を解決できる即戦力を育てます。

■ 就職実績:
・Google
・Amazon
・Apple
・McKinsey & Company
・Goldman Sachs
・Tesla

MIT SloanのMBAn修了生は、卒業6か月以内の就職率95%以上を誇ります。主な就職先企業には、Google、Amazon、Apple、McKinsey & Company、Goldman Sachs、Teslaなどの世界的企業が並んでいます。2023年卒の平均年収は約133,928ドル、平均サインオンボーナス14,134ドルとなっており、特にテクノロジー業界（約39%）や金融（約29%）への就職が多いです。コンサルティングやヘルスケア業界にも進んでおり、就職先の都市はボストン（24.6%）、ニューヨーク（23.0%）が主な拠点です。サンフランシスコ湾岸地域にも約15%が就職しています。MITの強力な企業ネットワークを活かし、卒業前に複数のオファーを得る学生も多く、キャップストーン企業への就職率も24.6%と高いです。卒業生の具体的な役職には、AIエンジニア、定量アナリスト、データサイエンティスト、モデルリスクアナリストなどがあります。

■ 入学要件:
・出身専攻：学部専攻は問いませんが、エンジニアリングや数学系出身者が多い
・必須スキル：PythonやRでのコーディング経験
・GRE/GMATスコア：提出任意
・選考基準：志望動機エッセイ、推薦状、学業成績（GPA）
・英語テスト：TOEFL100点以上など高基準
・数学・CS履修歴：統計や線形代数の知識必須、準備科目の履修推奨
・他アプリケーション：エッセイ、推薦状、履歴書

入学には高い定量分析力とプログラミング能力が求められます。学部専攻は問いませんが、エンジニアリングや数学系出身者が多いです。GRE/GMATスコアは提出任意で、提出しなくても出願可能ですが、合格者の平均GREスコアは合計326相当と非常に優秀な層です。選考では志望動機エッセイ、推薦状、学業成績（GPA）が重要です。PythonやRのコーディングスキルが求められ、MITからPython研修課題が課されることもあります。英語力はTOEFL100点以上など高い基準が求められ、コミュニケーション力も評価対象となります。また、統計や線形代数の知識が必須で、ビジネス系出身者は準備科目の履修が推奨されます。出願締切は毎年12月中旬と早いため、早めの準備が必要です。

■ 学費・奨学金情報:
MIT SloanのMBAnは授業料約85,000ドルと高額ですが、その分卒業後の見返りも大きいとされています。多くの学生がローンやスポンサー企業からの支援で賄っています。成績優秀者には半額奨学金が提供されるケースもあり、また女性や特定国籍向けのフェローシップも存在します。就職先の初任給が平均13万ドル超と非常に高いため、投資に見合うリターンを得やすいのも魅力です。MIT Sloan Career Development Officeによる年次レポートは透明性が高く、卒業生の全員が卒業後3か月以内に就職した年もあるほどです。学費に含まれるキャップストーン関連経費やキャリア支援イベント参加費なども充実しており、経済的負担を考慮しても世界最高峰の分析プログラムとして人気を集めています。

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（３）コロンビア大学（Master of Science in Data Science）

■ プログラムの概要:
コロンビア大学のデータサイエンス修士（M.S. in Data Science）は、ニューヨーク市マンハッタンのメインキャンパスで提供される2年制フルタイム課程です。コロンビア工学部内のData Science Institute (DSI)が中心となり運営しており、アイビーリーグの厳格な学問とニューヨークの産業界ネットワークを両立しています。学生は計30単位（約10科目）を履修し、データサイエンスの理論と応用を体系的に学びます。プログラムはSTEM認定であり、留学生はOPTによる米国就労ビザ延長も可能です。コロンビアDSIは社会課題へのデータ活用も重視しており、技術スキルだけでなく「社会に資するデータサイエンス」の視点も養われます。

■ クラスサイズ・学生構成:
コロンビアのデータサイエンス修士は毎年100名以上の大規模なコホートです。2017年入学クラスでは応募1,200名中143名が入学し、合格率約20%でした。そのうち留学生が64%（92名）を占め、米国人36%と国際比率が高いです。女性比率は45%で、理工系の中ではジェンダーバランスが良好です。学生の学部専攻背景は多様で、59%が工学・CSなどのテクニカル専攻、22%が数学・統計専攻、19%が非STEM専攻と報告されています。入学者の平均GPAは3.7、GRE平均はVerbal157/Quantitative166と非常に高く、TOEFL平均106点と英語力も優秀です。コロンビアはNYCという立地上、金融・コンサル出身者や職務経験者も一定数おり、約25%が学部卒から2年以内の入学で、残りはそれ以上の職務経歴を持つ学生でした。このように大都市NYの多様性を反映したコホートが編成されます。

■ カリキュラムの特徴:
7科目（21単位）のコア科目と3科目（9単位）以上の選択科目から成り、理論と応用のバランスが取れています。コア科目には「確率統計」「データ探索的解析と可視化」「機械学習」「データサイエンスアルゴリズム」「データベース管理」「大規模分散システム」「倫理とデータプライバシー」などが含まれます。さらに必修キャップストーン（Data Science Capstone & Ethics）が設けられており、学生はチームで企業や政府機関などが提供する課題プロジェクトに2学期間取り組みます。これにより理論知識を実データ課題に統合的に適用する経験を積みます。選択科目は9単位以上履修し、コンピュータサイエンス科目（例：クラウドコンピューティング、深層学習応用）やビジネススクール科目（例：データストーリーテリング）まで幅広く選択可能です。学生は自分の興味に応じてサイバーセキュリティやビジネスアナリティクス等の応用領域にフォーカスすることも奨励されています。NYという立地を活かし、学期中に産学連携イベントやデータハッカソンも頻繁に開催され、最新トピックに触れられるのも特徴です。

■ 就職実績:
・Amazon
・Google
・Microsoft
・Facebook
・Goldman Sachs
・JP Morgan
・CitiGroup
・ニューヨークのスタートアップ

コロンビア大学のデータサイエンス修士（DSI）は、ニューヨークという地の利を活かし、DSI専属のキャリアサービスによるデータサイエンス専用就職フェアが毎年開催されます。これにより、2016年には在学生全員がインターンシップを獲得し、卒業生もほぼ全員がデータ関連職に就職できました。主な就職先企業には、Amazon、Google、Microsoft、Facebookなどのテック大手、Goldman Sachs、JP Morgan、CitiGroupなどの金融業界、さらにはニューヨークのスタートアップなど幅広い分野があります。特にスタートアップ求人にもアクセスしやすく、地下鉄で行ける範囲に数多くのデータ関連ポジションがあります。卒業生の平均初年度年収は約11万ドル以上とされ、新卒でもAmazonやソフトウェア企業から$110,000〜$125,000の年収オファーを受けたケースもあります。コロンビアのクラスメイト同士のコネクションは強力で、NYCでの就職活動において情報共有が活発です。さらに、卒業生ネットワークを活かした面接対策やリファラル（社員推薦応募）も有利に働きます。

■ 入学要件:
・出身専攻：非STEM出身者も歓迎
・必須スキル：数学とプログラミングの準備
・GRE/GMATスコア：GRE合計326点以上（Qは90%以上）推奨
・選考基準：GPA3.7以上、エッセイ、目的声明文（SOP）
・英語テスト：TOEFL 100点以上
・数学・CS履修歴：微積分・線形代数・確率統計・コンピュータサイエンス
・他アプリケーション：推薦状2〜3通

入学選考は非常に競争力が高く、出願者は学業成績、テストスコア、エッセイで高い水準を示す必要があります。合格者の平均プロフィールは、GPA3.7以上、GRE合計326点以上（Qは90%以上）です。非STEM出身者も歓迎されていますが、数学とプログラミングの準備は必須です。出願書類としては目的声明文（SOP）や志望動機エッセイが重視され、推薦状は大学教授や勤務先上司から2〜3通求められます。英語力はTOEFL100点以上が求められ、数学やプログラミングの基礎知識も必要です。出願締切は例年2月初旬で、早めの準備が推奨されます。

■ 学費・奨学金情報:
学費は年間約6万ドルと高額で、ニューヨークの生活費（家賃等）も月$2,000前後と負担が大きいです。2年間の総費用は授業料・諸費用含めて約12〜13万ドル（約1,700万円）に上ります。残念ながら大学院奨学金はほとんどなく、TA/RAの機会も限られるため、自己資金や教育ローンで賄う学生が大半です。ただしコロンビアは都市型キャンパスの立地を活かしてパートタイムのインターンがしやすく、多くの学生が学期中または夏に有給インターンに従事します。ニューヨークでは週20時間程度のデータ分析アルバイトでも時給$30〜$50となる例もあり、上手く活用すれば生活費の一部を補えます。また成績優秀な留学生には外部のスカラーシップ（例えば各国政府の派遣奨学金）を得ているケースもあります。コロンビア大学院生向けには学内のアルバイト求人情報も提供され、キャンパス内でプログラミングTAを務める学生もいます。ただ総じて奨学金は潤沢でないため、高額な投資となる点を念頭に置いた資金計画が必要です。

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（４）ニューヨーク大学（Master of Science in Data Science）

■ プログラムの概要:
ニューヨーク大学（NYU）のデータサイエンス修士（MS in Data Science）は、NYU Center for Data Science (CDS)が提供する2年間フルタイムの専門職学位です。全日制だけでなく仕事と両立できるパートタイム履修（最長5年まで）も可能で、柔軟性があります。所在地はマンハッタンのNYU本部キャンパスで、近隣に金融街やシリコンアレー（NYのテックハブ）を抱えています。36単位（約12科目）の履修が必要で、データマネジメント、統計、機械学習、データ可視化、人間中心設計まで幅広くカバーするカリキュラムです。eコマースから医療まで産業横断的なスキルを身につけることを重視し、AIの最新動向にも触れられるようNYUの強力な研究陣（Yann LeCun教授等）の講義やセミナーも提供されます。CDSは世界初のデータサイエンス学部・大学院プログラムの一つとして2013年に設立されており、以来NYUはこの分野の教育で先駆的存在です。

■ クラスサイズ・学生構成:
毎年60〜80名程度の学生が入学し、コホート制で切磋琢磨します（2022年度は62名入学）。NYUは国際性が豊かで、直近の秋入学クラスでは留学生が57%にのぼり（インド・パキスタン・中国などから多数）、女性比率約47%と性別多様性も確保されています。入学者の背景は幅広く、学部卒直後から10年以上の社会人まで在籍します。実際、2022年入学者のうち卒業後0〜2年の若手が37名、3〜9年の社会人経験者が21名、10年以上のベテランも4名含まれていました。こうした多様な経験を持つ学生同士で互いに学び合う環境となっています。また応募者数は毎年1,000名超に達し、2022年秋の合格率は約13%と非常に競争的でした。コホートは意図的に多様性を重視して選抜されており、専攻はCSや数学のみならず、政治学・言語学・経営学など20以上の異なる専攻出身者が集まっています。このため授業では互いの知見を共有し合うことで、単なる数字以上の広い視野を持つデータサイエンティスト育成につながっています。

■ カリキュラムの特徴:
8つのコア科目と2学期にわたるキャップストーンプロジェクトが必修となっており、計45単位を履修します（NYUはクォーター制ではなくセメスター制ですが、便宜上45単位は15週間×3単位換算）。1年目は「Data Visualization」「Data Management」「Statistical and Mathematical Foundations」「Machine Learning」などの基礎コースを履修し、2年目にかけて「Big Data」（分散処理）や「User Experience」、そして外部組織と連携するキャップストーンに取り組みます。授業は多くが平日夕方に開講され、フルタイム学生でもインターンシップと両立できるよう配慮されています。フルタイムなら1.5年（3学期）での修了も可能ですが、通常2年でゆとりを持って履修する学生が多いです。パートタイムの場合は仕事を続けながら週1科目ペースで履修し、2.5〜3年で修了します。NYUの強みは「理論と現実の架け橋」にあり、授業ではチームプロジェクトが豊富で産業界のデータセット分析や企業メンタリングも受けられます。また年次ハッカソンやAI学校といったCDS主催の無料講座もあり、希望者は追加で最新技術をキャッチアップできます。最終学期のキャップストーンでは、学生は企業（Adobeや金融機関など）や研究所（NASAなど）が提示する課題に取り組み、2クォーターかけて解決策を提案します。これにより実務レベルのプロジェクト経験を持って卒業できるため、就職活動でも強みとなります。

■ 就職実績:
・Adobe
・PayPal
・Roblox
・Zillow
・J.P. Morgan
・Amazon
・Google
・Facebook
・Nike
・Microsoft
・Walmart

2022-23年度の卒業生は卒業時点で66.7%が既に就職していました（残りは進学や卒業後に就活継続）。報酬面でも優れており、初年度年収の中央値は120,000ドル、最高では210,000ドルという報告があります。卒業生はデータサイエンティスト、シニア機械学習エンジニア、データアナリストとして活躍しています。。
NYUはニューヨークの企業とのつながりが強く、NYUキャリアフェアやCDSネットワークを通じて、AmazonやGoogleなどの企業だけでなく、メジャーリーグサッカー（MLS）や保健機関などユニークな組織にも人材を輩出しています。また、夏のインターンシップも推奨され、多くの学生がFacebookやNike、Microsoftなどでインターンを経験し、インターン先からフルタイムのオファーを得ることもあります。CDSは毎年2月にデータサイエンス就職フェアを開催し、MSDSの学生は早い段階で業界リクルーターと交流できます。これらの万全のキャリア支援により、NYU卒業生は東海岸から西海岸まで広範囲に活躍し、平均年収は14.2万ドル（中央値）とトップクラスです。

■ 入学要件:
・出身専攻：コンピュータサイエンス、数学、統計の基礎力証明
・必須スキル：線形代数、微積分、確率統計の単位、Python等でのプログラミング実績
・GRE/GMATスコア：GREは任意提出、GMATは不可
・選考基準：志望理由エッセイ、推薦状2通、履歴書、成績証明
・英語テスト：TOEFLなど、英語力証明
・数学・CS履修歴：オンラインコースや独学でも可
・他アプリケーション：エッセイ、推薦状、履歴書

出願には、コンピュータサイエンス、数学、統計の基礎力証明が求められます。具体的には学部レベルの線形代数、微積分、確率統計の単位、およびPython等でのプログラミング実績が推奨されます。非CS専攻の場合、オンラインコースや独学でプログラミングを習得していることが必要です。GREは任意提出で、GMATは受付不可です。英語力はTOEFLで証明し、英語圏の大学卒でない場合は言語能力を示す必要があります。出願書類としては志望理由エッセイ、推薦状2通、履歴書、成績証明が必要です。合格率は13%前後で難関ですが、上位約15%に食い込む準備をしていれば合格のチャンスがあります。出願締切は1月下旬で、早期に出願することが推奨されます。

■ 学費・奨学金情報:
学費は1単位あたり約$2,346（2024年度）で、36単位合計で約84,456ドルとなります。その他学期毎の諸費を含め、2年で9万ドル程度が目安です。ニューヨークの生活費も高額ですが、NYUは学内奨学金やフェローシップをいくつか提供しています。特に成績優秀な入学予定者には部分授業料免除が出ることがあり、実際に授業料の25%〜50%奨学金を受けた学生の例もあります。また女性や少数派学生向けの外部奨学金（Grace Hopper Scholarship等）のサポートもNYUは積極的です。さらにNYUは学生のキャンパス雇用機会が多く、CDSの研究助手や学部の課題採点アルバイトなどで時給を得て学費の一部に充当する学生もいます。留学生はOPT STEMで3年間の就労延長が可能であるため、卒業後に高収入の職を得てからローン返済する計画も立てやすいです。NYU卒業生の高い給与水準（前述の中央値$120k）を考えれば、費用対効果は比較的良好といえるでしょう。NYUはまた都心キャンパスで寮完備ではないものの、学生同士でルームシェアするなど工夫して生活コストを抑えるケースも多いです。総じて経済的ハードルはありますが、豊富な奨学金情報とインターンでの収入機会を活用しつつ多くの学生が学んでいます。

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（５）ペンシルベニア大学（Master of Science in Engineering in Data Science）

■ プログラムの概要:
ペンシルベニア大学（UPenn）のデータサイエンス修士は、Master of Science in Engineering in Data Science (MSE-DS) としてペン工学部より授与される学位です。フィラデルフィアの大学都市に位置するPenn Engineeringが運営し、コンピュータ情報科学(CIS)学科と統計・データ分析関連部門が協働してカリキュラムを設計しています。修業年限は1.5〜2年（3〜4学期）で、10科目（10 CU: course units）を履修します。カリキュラムは基礎2科目＋コア3科目＋選択5科目で構成され、機械学習・大規模データ解析・統計といったコア領域を学んだ上で、各自の興味に応じた応用分野（「深度領域」）での選択科目履修が可能です。例えばヘルスケア、言語処理、ロボティクス、公共政策などから専門領域を選び、データサイエンス技術をその領域の問題に適用する訓練を積めます。授業はほぼPenn本校キャンパスで対面実施され、秋入学のみ受付のフルタイム課程です。UPennの強みとして、他学部との学際連携（ワートンスクールや医学部との協働プロジェクト等）が盛んで、ビジネスアナリティクスやヘルスデータサイエンスなど横断的な学びもできます。

■ クラスサイズ・学生構成:
PennのMSE-DSは比較的新しいプログラムですが、1学年あたり約40〜60名程度と推測されます（Quora上の情報では年間約40名合格との言及あり）。SEAS全体では年間大学院新入生200名強を受け入れており、その中でデータサイエンス専攻はまだ小規模ですが、近年人気が高まっています。学生の多くはコンピュータサイエンスや工学出身ですが、Pennは文系・社会科学系からのキャリアチェンジ組も歓迎しており、経済学やビジネス専攻から来る学生も見られます。フィラデルフィアはNYやDCに近いため、東海岸全域から志願者が集まります。留学生割合は非公表ですが、ペン工学全体で約55%が米国外出身であることから、DSプログラムも半数前後が留学生と推定されます。Penn Engineering全体の大学院入学者の平均GPAは約3.8と高く、GREスコアもVerbal159/Quant168と極めて優秀です（これはCIS MSE全体のデータですがDSも同程度と推測）。一クラス当たりの科目受講者数は小さめで、多くのコースが20〜30名規模とアットホームです。教授との距離も近く、研究インターンに参加する学生もいます。

■ カリキュラムの特徴:
データサイエンス基盤科目としては「Machine Learning」「Big Data Analytics」「統計的推論」等が設定されており、これらを通じて理論と実装の両面を鍛えます。プログラムのユニークな点は、学生が自ら選ぶ専門領域（深度分野）でデータサイエンスを応用するカリキュラムになっていることです。例えばヘルスケア志向の学生は生物医学データの科目を履修し、NLP志向なら言語情報処理の科目を取るなど、5科目の選択科目で自分の興味を追求します。またPennはMBAプログラムとの連携も容易で、希望者はワートンのアナリティクス科目を履修することも可能です。キャップストーン必修は明示されていませんが、多くの学生は2年目に教員指導の下でプロジェクト研究を行い、それを修士プロジェクトとしてまとめます。研究志向の学生はこのプロジェクトを論文投稿に繋げることもあり、逆に実務志向の学生は企業インターンシップに置き換えるケースもあります。ペンシルベニア大は「実学と研究の融合」を理念として掲げており、データサイエンス修士も例外ではなく、実践ワークショップやハンズオン課題が豊富です。さらにPh.D.プログラム科目も履修許可されれば取れるため、博士進学を視野に高度な内容に挑戦することもできます。

■ 就職実績:
・Google
・Facebook
・Amazon
・Microsoft
・JPMorgan
・McKinsey
・BCG
・IBM
・Costco IT
・Toyota
・Northrop Grumman
・Zillow

ペンシルベニア大学（Penn）の工学部修士全体の統計では、卒業後6か月以内の就職率88.9%で、平均初任給は約$100,000と報告されています。データサイエンス専攻の学生も例外ではなく、西海岸のテック企業からニューヨークの投資銀行、コンサルティング業界まで幅広い業界に就職しています。特にフィラデルフィア周辺ではヘルスケアデータの求人が多く、製薬企業や医療ベンチャーに進む学生もいます。また、ボストンやワシントンD.C.方面にも強いネットワークがあり、政府系分析官や政策研究所のデータサイエンティストとしてのキャリアも開けています。
Pennは起業文化も盛んで、修士修了後にスタートアップを立ち上げる人材も少なくありません。毎年秋に開催されるPenn Engineering Career Fairには数百社が参加し、就職の機会も豊富です。さらに、東海岸アイビーリーグの学閥が強力で、LinkedInを通じてOB/OGに連絡しリファラルを得ることができ、キャリアの強力な支援が得られます。平均年収は周辺物価を反映しニューヨーク勢よりやや低めですが、それでも10万ドル前後が確保でき、12万ドル以上の年収も可能です。特にデータコンサル職に就いた場合、Penn MBAとのネットワークを活用し、急速なキャリアアップが期待できます。

■ 入学要件:
・出身専攻：STEM分野の学士号が望ましいが、経済学・心理学などからの志願も可
・必須スキル：数学（微積分・線形代数・離散数学）とプログラミングの単位
・GREスコア：必須、Verbal159・Quant168の高得点が求められる
・選考基準：Statement of Purpose（志望理由エッセイ）、過去のプロジェクトや研究経験
・英語テスト：TOEFL100点以上
・数学・CS履修歴：CIS学科への別プログラムとの併願可
・他アプリケーション：推薦状3通（1通は学界から、1通は職場上司から）

出願には、STEM分野の学士号が望ましいですが、経済学・心理学など他分野からの志願も可能です。その場合、数学（微積分・線形代数・離散数学）とプログラミングの単位を履修しておく必要があります。GREスコアは必須で、合格者の平均スコアはVerbal159、Quant168と非常に高水準です。GPAは上位数%の学生が合格しており、学業成績が重要です。Statement of Purposeでは、なぜPennでデータサイエンスを学びたいかを明確に論じ、過去のプロジェクトや研究経験をアピールすることが求められます。推薦状3通が必要で、少なくとも1通は学界から、1通は職場上司から用意することが望ましいです。英語力はTOEFL100点以上が求められ、全授業が英語で行われるため、適応能力が重視されます。出願締切は1月上旬で、早期に結果通知が来る傾向です。

■ 学費・奨学金情報:
ペン大データサイエンス修士は州立大学並みの高額な授業料が課され、2024年度で年間約54,000ドル（2年総額約10.8万ドル）です。生活費も含めると総額1,500万円超となります。Penn Engineeringでは修士向けのTAポジションが若干数ありますが、基本的に財政援助は少なく、大半の学生は自費です。ただし企業スポンサー付きの留学生（本国企業からの奨学金）もおり、そうした場合は全額負担を免れることもあります。また奨学金ローンプログラムとして、PennはProdigy Financeなど留学生向け教育ローン紹介をしています。Pennの工学部卒業生は「トップ企業から非常に求められている（highly sought after）」との評価があり、就職後の高収入でローン返済も十分可能との見方もあります。奨学金面では、競争的なものとしてKNIGHTデータサイエンス奨学金（一部授業料補助）が近年創設されました。またPenn内のセンターが提供する起業支援資金や研究奨励金を受け取る学生もいます。Philadelphiaの生活費はNYやSFに比べ安いため、家賃等は比較的抑えられる利点もあります（大学寮や大学提携住宅も利用可能）。まとめると経済的ハードルはあるものの、世界的評価の高い修士号を得て卒業後の高収入に繋げられるため、投資価値は十分にあると言えるでしょう。

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（６）スタンフォード大学（MS in Statistics: Data Science）

■ プログラムの概要:
スタンフォード大学は「データサイエンス専攻」の名称こそありませんが、統計学修士課程にData Scienceトラックを設け、事実上データサイエンス修士として機能しています。場所はシリコンバレーの中心パロアルトにあり、テック業界とのつながりが非常に強いです。45単位（約9科目）を履修するコースワーク中心の修士で、通常5〜6四半期（約1年半〜2年）で修了します。優秀であれば3学期（1年）での修了も可能ですが、スタンフォード側も「高度な授業が多いので5〜6学期が一般的」と案内しています。データサイエントラックの設立当初から超少人数制を採用しており、世界中から最優秀クラスの学生を受け入れている点が特徴です。プログラムはスタンフォード統計学科が主管ですが、CSやICME（数理計算工学）とも連携しており、学生は幅広い学際科目にアクセスできます。研究志向の学生にはPhD進学への足掛かりとなる設計がなされ、一方実務志向の学生にはシリコンバレー企業とのネットワーク提供に力を入れています。

■ クラスサイズ・学生構成:
募集人数がきわめて少なく、初年度（2017年）のData Scienceトラックでは応募約400名に対し合格8名という狭き門でした。その後若干定員拡大したとされますが、それでも各年10名前後と推定されます。合格率に換算するとわずか2〜3%の最難関プログラムの一つです。したがって学生は例外なくエリート揃いで、学部時代に国際数学コンテスト受賞や難関オリンピックメダリストといった経歴の持ち主もいます。学年規模が小さいため教授とのマンツーマン指導も受けやすく、統計学科の研究プロジェクトに参加する学生もいます。留学生比率は年によって異なりますが、スタンフォード全体の傾向として半数程度が国際出身者です。男女比は明確に公表されていませんが、女性学生も増えつつあり直近では30〜40%ほどと見られます。StanfordのData ScienceトラックはPhD進学希望者も多く、修了後半数近くが博士課程に進学した年もあります。年齢層は主に学部卒直後〜社会人数年目までで、平均23〜25歳程度です。超少人数ゆえクラス内は強い連帯感があり、互いに助け合いながら高度な課題に取り組んでいます。

■ カリキュラムの特徴:
スタンフォードのカリキュラムは理論的厳密さで知られます。必修科目として確率論（measure論も含む）、統計推論の理論、線形モデル、大規模データ処理、機械学習理論などが課され、これらはいずれも高度な数学的基盤に支えられています。加えてプログラミング要件もあり、CS106A（Java/Pythonの基礎）レベルの知識が入学前提となっています。選択科目では深層学習、強化学習、Bayesian統計、分散コンピューティングといった先端領域のクラスを履修できます。Stanfordはオプションで修士論文を書くことも可能で、希望者は教員指導の下で研究を行い論文提出すれば卒業単位として認められます。またインターンシップは必須ではありませんが、夏季休暇にシリコンバレー企業でインターンする学生がほとんどです。場所柄、GoogleやMetaで3か月のリサーチインターンに参加する機会も多く、Stanford所属であること自体が強力な推薦状の役割を果たします。統計学科の伝統で学生同士のコロキアム（輪講）もあり、新しい論文を輪読・発表する訓練も積めます。総合するとStanfordのDSトラックは少数精鋭ゆえカスタマイズ自由度が高く、各自の興味に合わせPhDレベルの授業も取れる極めて柔軟なプログラムです。

■ 就職実績:
・Google
・Apple
・Meta
・Netflix
・NVIDIA
・Two Sigma
・Amazon
・Microsoft

スタンフォード大学のデータサイエンス修士課程は、シリコンバレーという地の利を活かして、卒業生の就職先が非常に強力です。主な就職先企業には、Google、Apple、Meta、Netflix、NVIDIAなどの著名テック企業や、Two Sigmaなどの量的トレーディング企業があります。また、データサイエンス分野の需要が高いため、Amazon、Microsoftなどで活躍する卒業生が多く、スタンフォードのブランドを活用したキャリアの構築が可能です。

■ 入学要件:
・出身専攻：学部レベルの数学（解析・線形代数）とプログラミング履修済み
・GREスコア：必須
・選考基準：GPA3.9〜4.0、研究発表や受賞歴
・英語テスト：TOEFLやIELTS（必要に応じて）
・数学・CS履修歴：機械的な絞り込みの可能性あり
・他アプリケーション：推薦状（世界的に著名な推薦者からの推薦が有利）

出願には、学部レベルの数学（解析・線形代数）とプログラミングが履修済みであることが必須です。GREスコアは要求され、Q170はほぼ必須です。GPAは3.9〜4.0が期待され、研究発表や受賞歴などがあるとより有利になります。推薦状は、Stanford教授が選考することもあり、世界的に著名な推薦者からの推薦があると有利です。エッセイでは、志望動機に加え、将来の研究計画や解決したい問題意識も問われます。出願者が多いため、機械的な絞り込みが行われると予想され、コンクール入賞やトップ大学卒などの際立った点が求められます。出願締切は1月初旬で、合格発表は3月頃です。受入人数が非常に限られるため、Stanfordを目指すなら安全校も確保しておくことが推奨されます。

■ 学費・奨学金情報:
学費は年間約57,000ドル（2024年度）で、2年で約11.4万ドルです。ただしStanford統計学科は一部の修士学生に学費全額免除＋給与支給のRAポジションを提供することがあります。実際、PhDコースに進む前提で入学した学生には2年目に研究助手として雇用され、学費免除される例があります。基本的には修士は自費ですが、TAやRAの機会が他校に比べ豊富です。Stanfordは豊富な基金を持ち、女性や黒人学生向けのフェローシップ（例えばStanford Knight-Hennessy Scholars）が利用できる可能性もあります。生活費はシリコンバレーのため高めで、キャンパス寮でも月$1,500程度、民間借りると$2,000以上かかります。しかしインターン給与が高く、夏にフルタイムで働けば$30,000前後稼ぐこともでき、学費の一部に充当できます。卒業後は多くが高給職に就くためローン返済も容易です。Stanfordは投資対効果が非常に高いとされ、PayScale調べで卒業生平均年収は$155,000に達するとのデータもあります。Stanford発の人脈による将来的なビジネスチャンスまで考えれば、費用に見合う価値は十分あるプログラムと言えます。

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（７）カリフォルニア大学バークレー校（Master of Analytics）

■ プログラムの概要:
UCバークレーが2023年に新設したMaster of Analytics (MAnalytics)は、サンフランシスコ湾岸エリアで提供される1年間集中のデータ分析専門職大学院プログラムです。バークレー工学部IEOR（産業工学&運用研究）学科が主催し、同大学情報学大学院とも連携しています。フルタイム・オンキャンパス（一部オンライン授業も併用）で行われ、STEM認定学位です。12か月のカリキュラムには夏季のPython集中ブートキャンプ（入学直後50時間）に始まり、秋学期のコア分析科目、春学期の選択科目＋Analytics Lab（プロジェクト科目）、翌夏の200時間の業界インターンシップで締めくくられます。プログラム名に「データサイエンス」でなく「アナリティクス」とある通り、単にモデル開発に留まらずデータ駆動の戦略立案やビジネス価値創出に重点を置いている点が特徴です。イノベーションの中心地シリコンバレーに位置するメリットを最大限に活かし、カリキュラム全体で産業界とのエンゲージメントが図られています。

■ クラスサイズ・学生構成:
初年度の2022年秋入学コホートは約50名でスタートしました。その後プログラム人気に伴い2024年入学クラスでは145名にまで規模拡大が報告されています。学生は世界中から集まり、インド・中国・ヨーロッパ出身者も多く含まれます。コホートの平均年齢は25〜27歳程度で、2〜5年の実務経験を持つプロフェッショナルが中心です（実務未経験の学部卒も一部います）。技術職からのキャリアアップ目的の人が多く、例えばソフトウェアエンジニアやデータアナリストとして働いた後入学しているケースが目立ちます。男女比はおおむね6:4前後です。応募倍率は明確に公開されていませんが、初年度は数百件の応募があり定員50に絞ったとのことなので合格率10〜15%程度と推測されます。バークレーMAnalyticsではチームワークを重視するため、コホート全員が密に交流し互いに刺激しあう風土があります。また世界トップ公立大の一員として学問への探求心も強く持つ学生が多いです。

■ カリキュラムの特徴:
実践型で凝縮された1年プログラムです。秋学期には「Machine Learning Analytics」「Applied Statistics」「Data Mining」「Optimization」など解析手法のコア科目を履修し、職業倫理やコミュニケーションも織り交ぜた内容となっています。春学期は選択科目で専門性を高めつつ、並行してAnalytics Lab（産業界スポンサー付きのプロジェクト）に取り組みます。Analytics Labでは学生チームが企業やNPOから提示されたデータ課題を解決し、春学期末に成果を発表します。最後の夏学期には200時間のインターンシップが課され、学生は提携企業で約5週間実務を経験します。このように講義→演習→インターンと段階的にスキルを定着させる仕組みです。カリキュラムにはさらにCareer Foundationsコースも組み込まれ、履歴書指導や面接トレーニングが早期から行われます。技術面ではバークレーの強みである分散システムやシミュレーション技法も扱われ、PythonやTensorFlowなど最新ツールの習熟も必須です。プロジェクト科目ではクラウド環境上で大規模データ解析を行うなど、実務環境を想定した経験が積めます。またMAnalytics独自の「Engineering Professional Development」科目群があり、リーダーシップやプロジェクトマネジメントを学ぶことで単なるデータ技術者に留まらない“スーパー技術リーダー”を目指します。

■ 就職実績:
・Google
・Apple
・Meta
・Oracle
・Tesla
・Deloitte
・McKinsey
・General Motors
・Honeywell
・Visa
・JPMorgan
・Pfizer

2023年卒業生は、平均年収120,000ドルという高水準の給与を獲得しました。最高年俸は244,000ドルに達し、大手テック企業からのオファーを得たケースと推測されます。就職先の業種では、テクノロジー企業が最多で、次いでコンサルティング、マーケティング、金融、ヘルスケアが続きます。主な職種には、データサイエンティスト、機械学習エンジニア、データエンジニア、ビジネスインテリジェンスエンジニアなどがあり、シニアアナリストやAI研究員としての採用例もあります。
インターンシップから正社員に登用される割合が高く、約30〜40%の学生がインターン先からそのままフルタイムオファーを得ています。キャリア支援部門は定期的な業界ゲスト講演やネットワーキングイベントを開催し、学生は在学中から多くの企業人と接点を持ちます。これにより、卒業までに複数オファーを比較検討する状況となり、ほぼ全員が希望する分野の職に就くという成果を上げています。

■ 入学要件:
・出身専攻：学士号（分野不問）
・必須スキル：線形代数・確率統計の履修、1言語以上のプログラミング経験
・実務経験：職歴またはインターン経験があると有利
・GREスコア：必須、Quantitativeセクションで高得点が求められる
・英語テスト：TOEFL iBT90点以上（理想的には100点超）
・選考基準：Holistic（総合）審査、GPAカットオフはなし
・他アプリケーション：エッセイ、推薦状2通（学術面・仕事面をカバー）

出願には、データ分析の基礎力がある程度ある学生を対象としています。必須出願要件として、学士号（分野不問）、大学レベルの線形代数・確率統計の履修、1言語以上のプログラミング経験が求められます。実務経験は必須ではありませんが、職歴やインターン経験があると有利です。入学審査はHolistic（総合）で行われ、GPAカットオフはありませんが、数理/CSバックグラウンドが十分に示されていない場合は合格が難しくなります。GREスコアは必須で、特にQuantitativeセクションで高得点が求められます。TOEFL iBT90点以上が必要で、エッセイでは「なぜデータアナリティクスを学ぶのか」「将来のキャリア目標」「バークレーで成し遂げたいこと」を具体的に記載する必要があります。推薦状2通は学術面と仕事面をカバーすることが望ましいです。出願締切は1月上旬で、結果は3月頃に通知されます。選考過程で面接やコーディング課題が課される場合もあります。

■ 学費・奨学金情報:
バークレーMAnalyticsは自己資金負担が基本です。授業料は年間一律で約$65,000と設定されており、1年制のため総額も同額程度です。これはバークレーの他の修士課程（MIMSやMBA等）に比べても同水準です。奨学金は原則として提供されませんが、企業スポンサー留学生（企業派遣）には対応可能です。またDean’s Fellowshipのような部分奨学金がごく少数に授与される可能性がありますが、極めて競争的です。多くの学生は教育ローンや貯蓄で学費を賄っています。ただしシリコンバレーの立地のおかげで副業的にプロジェクト協力で収入を得る学生も散見されます。例えば土日にデータコンサルタントとしてスタートアップを手伝うなどして報酬を得ているケースがあります。インターンシップは有給であり、例えば夏季200時間のインターンでは総額$10,000程度の給与が見込まれるため、これが卒業後の橋渡しとともに経済的支援にもなります。卒業後は高給与が期待でき、平均基準で年収12万ドル前後になるため、教育投資の回収は比較的短期間で可能です。さらにバークレー卒業生として豊富な校友ネットワーク（特にテック業界）にアクセスできるため、長期的なキャリア収入を考えればコストパフォーマンスは非常に高いでしょう。

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（８）南カリフォルニア大学（Master of Science in Applied Data Science）

■ プログラムの概要:
南カリフォルニア大学（USC）の応用データサイエンス修士（MS in Applied Data Science）は、ロサンゼルス市のUSCビタービ工学部で提供される2年間課程（32単位）のプログラムです。データサイエンスの理論と応用の両面を「応用」重視で教育し、幅広いバックグラウンドの学生をプロのデータサイエンティストに育成することを目的としています。CSや工学出身者はもちろん、社会科学やビジネス出身でも数学・CSの適性があれば受け入れている点が特徴です。コースワークはデータ解析手法からビッグデータインフラまで網羅し、プログラミング実習を通じてPythonでのデータ処理や機械学習モデル実装スキルを養います。また「プロフェッショナル実習（Professional Practicum）」というユニークな科目があり、学生はプロジェクトベースでデータ分析問題に取り組むことで、“データと共に生きる”実践経験を積むことができます。USCの立地はエンターテインメント産業の中心LAであるため、メディア・映像分野のデータ活用など他校にはないケーススタディも盛り込まれます。

■ クラスサイズ・学生構成:
毎年の入学者数は公表されていませんが、USCは修士プログラムが大規模で知られており、1学年100名以上の学生がいると推測されます。クラスは多めに開講されるため、一つ一つの科目の履修者数は20〜50名程度と適度な規模です。学生は世界中から集まり、中国・インド・ヨーロッパ出身者が特に多い傾向にあります。平均年齢は23〜25歳くらいで、学部新卒から数年社会人の比率が高いです。ビジネス分析経験者やソフトウェアエンジニア出身者がクラスメイトとなり、お互いの強みを活かしてチームプロジェクトを遂行する文化があります。USCは「映画のUSC」としても有名で、データサイエンス専攻にも映画業界からのキャリアチェンジ志望者がいたり、マーケティング分析を志すMBAホルダーが追加で入学したりと、ユニークな多様性があります。教員陣は実務経験豊富な方が多く、AmazonやIBM出身の教授から最新業界動向を学べます。総じてUSC応用データサイエンスの学生コミュニティは大規模かつネットワーキング志向で、ハリウッドに近いという土地柄も手伝い活気に溢れています。

■ カリキュラムの特徴:
32単位（約8科目）を履修します。必修科目には「Data Mining」「Machine Learning for Data Science」「Big Data Technologies」「Statistical Inference」等が含まれ、データサイエンスに必要なコアスキルを体系的に修得します。特にPythonプログラミングには力を入れており、複数の科目でPythonによる実装課題が課せられます。USCの特色として、データ可視化やデータストーリーテリングの科目も提供され、分析結果をわかりやすく伝える能力を鍛えます。またビッグデータインフラに関するコース（Hadoop、Sparkなどの分散処理）も含まれており、スケーラブルなシステム設計も学べます。選択科目は学生の興味に合わせて、人工知能、データベース、コンピュータネットワーク、さらにはUSC Marshall（ビジネススクール）の分析科目まで幅広く取ることができます。集大成としてProfessional Practicum（プロジェクト科目）があり、これは実質的なキャップストーンです。学生はチームで現実のデータ問題に取り組み、データ取得からモデリング、結果の意思決定に至るプロセスを学びます。

■ 就職実績:
・Amazon
・Google
・Netflix
・Snap
・Oracle
・Deloitte
・EY
・Disney
・AT&T
・Citi
・Apple
・Facebook
・Microsoft

USCはロサンゼルスのランドマーク大学であり、映画・エンタメからハイテク業界まで幅広い業界とのコネクションを持っています。卒業生の平均初任給は$95,000〜$110,000程度とされ、ロサンゼルスの生活費水準に十分対応できる給与水準です。USC工学部のキャリアサービスは活発で、毎年秋春に大型キャリアフェアを開催し、データサイエンス専攻向け求人も豊富にあります。多くの学生がインターンシップからフルタイム雇用に繋がるケースがあり、シリコンバレー（Apple、Facebook）やシアトル（Microsoft、Amazon）などでのインターンシップ経験もあります。
USCの広大なアルムナイ・ネットワークは就活の大きな強みとなり、卒業生によるメンタリングやOB訪問も活発に行われています。ロサンゼルスはテック業界の成長拠点として注目されており、USCの修了生はほぼ確実に何らかのデータ関連職に就職しています。さらに、ビザサポートを企業から得やすい状況も魅力です。

■ 入学要件:
・出身専攻：STEM関連の学士号が望ましいが、社会科学系でも数学・プログラミングの基礎があれば出願可
・必須スキル：GREスコア（Quantitativeセクションで高得点を示す）
・GREスコア：必須、Quantitativeセクションで高得点が望ましい
・選考基準：GPA3.5以上（推測）、実務経験やチームでの成果
・英語テスト：TOEFL iBT100点前後
・数学・CS履修歴：数学・プログラミングの基礎知識
・他アプリケーション：志望動機エッセイ、推薦状2通、履歴書、成績証明

出願には、STEM関連の学士号保持者が多いですが、社会科学系からでも数学・プログラミングの基礎があれば出願可能です。GREスコアの提出が必要で、Quantitativeセクションで高得点を示すことが望まれます。GPA要件は明確な基準はありませんが、合格者の平均は3.5以上と推測されます。必要書類には志望動機エッセイ、推薦状2通、履歴書、成績証明が含まれます。エッセイでは過去のプロジェクトやデータ活用経験、USCでの具体的な目標を述べることが効果的です。また、実務経験やチームで成果を出したエピソードも重視され、職歴を評価されることもあります。英語力はTOEFL iBT100点前後が目安です。出願締切は12月中旬で、春入学も受け付けています（9月締切）。USCではオンライン受講（DEN@Viterbi）にも対応しており、在職中でも学べますが、ここではオンキャンパス課程に焦点を当てています。

■ 学費・奨学金情報:
USCの学費は私立校らしく高めで、1単位あたり約$1,500強、32単位で総額約$48,000〜$50,000程度となります。これに生活費を加えると2年間で約1,200〜1,300万円の予算が必要です。奨学金について、USC Viterbi工学部は限定的なMerit-based Scholarshipを提供する場合がありますが、基本的には自己資金またはローンで賄う前提です。幸い、USCはキャンパス雇用（研究補助やティーチングアシスタント）機会が比較的多く、優秀な学生は学部のプログラミングTAやキャンパスITサポートとして時給給与を得ることも可能です。またLAは都市部でありパートタイムのデータ関連アルバイト（例えばスタートアップのデータ整理補助など）の求人もあるため、積極的に探せば収入源を確保できます。USC在学中の学生には社費留学のケースも見られ、日本など海外企業から派遣されてきている学生もいます。卒業後は高収入職につく傾向が強いため、投資回収は十分に見込めます。特に近年の卒業生年収は平均で10万ドル程度に達しており、数年内に学費相当額を補填できる計算になります。なおUSCは卒業生ネットワークによる奨学金基金も存在し、特定分野に情熱を持つ学生に支援が行われることもあります。経済面の不安がある場合は、早めにファイナンシャルエイド窓口へ相談し、教育ローンや分割納付などのオプションを確認するとよいでしょう。

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出願前のアドバイス

(1) 数学・プログラミングの基礎固め:
どのプログラムも高度な数理・情報スキルを前提としています。出願前に線形代数、微分積分、確率統計を復習し、PythonやRでデータ処理・機械学習の実装経験を積んでおきましょう。特に非CS専攻出身者は、オンライン講座や関連プロジェクトで補強しておくことが大切です。出願前にプレリクイジットとして数学やプログラミングの単位を求められることもありますので、出願対策としても有効です。アルファではアドミッションからヒアリングし、お勧めの単位が取れるオンラインコースをお伝えすることも可能です。ご興味をお持ちの方はぜひ無料相談にてご連絡ください！

(2) 関連プロジェクトの遂行:
単に成績が良いだけでなく、データサイエンスへの情熱と実践力を示すことが重要です。自らデータ分析プロジェクトを企画・遂行し、その成果（GitHubのコードやブログ記事、Kaggle入賞歴など）を出願書類でアピールしましょう。例えば「数十万件のデータから有益な洞察を得た経験」や「機械学習モデルを構築し業務改善に貢献した実績」があると強い印象を与えます。

(3) 志望動機の明確化:
エッセイ（Statement of Purpose）では、なぜその大学院で学びたいのかを具体的に述べましょう。各校の特色と自身の目標を紐付け、「将来この分野で◯◯をやりたい。そのために当プログラムの△△に魅力を感じる」といった形で熱意を伝えます。
テック系のマスターはデータサイエンス以外にもビジネスアナリティクス、コンピューターサイエンス、エンジニアリングなど多岐に渡ります。その中で他のテックマスターではなく、なぜデータサイエンスでなければいけないのか、という点を明確にすることが重要です。

(4) 推薦状の依頼:
推薦者にはできるだけ自分をよく知る教授や上司を選び、具体的エピソードを交えて評価を書いてもらいましょう。例えば教授であれば数学やプログラミング、データ分析経験を強くプッシュしてもらうと効果的です。上司であれば過去のプロジェクトやリーダーシップ経験を踏まえ、チームに対してどのような貢献ができるのか、どのような成果を出してきたのかを明確にすることをお勧めいたします。もう1つ重要なことが推薦人を誰にするか、という点です。よくあるミスとして、あまり仕事をしたことがないのに役職が高いという理由で推薦状を書いてもらい、その結果説得力の欠ける内容になってしまう場合があります。そのようなミスを防ぐためにもまずはアルファにご相談ください。

’(5) テストスコア対策:
もしGREが必要な学校に出願する場合はQuantitativeセクションは満点近く（165-170）を目指しましょう。英語力もTOEFL100点以上・IELTS7.0以上が望ましく、それくらい取れればどこでも出願できるようになれます。ただ、最近はトップ校でもGREが免除になっているケースが増えています。もし十分に数学やプログラミングの能力が担保されていると考えるのであれば、GREのスコアメイク不要で出願して合格することも十分可能です。このようにきちんと出願対策を立てずに準備を始めてしまうと、「本当はGREスコアメイクしなくてよかったのに勉強してしまって時間だけ無駄にしてしまった...」ということになりかねません。まずは出願戦略からアルファにご相談ください。

(6) 早期情報収集とネットワーキング:
志望校が決まったら公式説明会やウェビナーに参加し最新情報を集めます。また在学生や卒業生と連絡を取ってプログラムの内部事情や出願のコツを尋ねるのも有益です。ネットワークを広げる過程で志望度も高まり、エッセイに具体性が増すはずです。経験上、トップ大学院に合格している人は1つの学校につき５〜６人程度在校生と話す機会を設けています。このような地道な努力が出願の合否を分けるのです。

(7) 出願書類の丁寧な準備:
成績証明書やスコア送付などの事務手続きを早めに済ませ、エッセイは何度も推敲してください。トップ大学院の選考において、これまでの学歴やGPA、GREのスコアでは優秀なアプリカントと差がつきません。最終的に合否を分けるのはエッセイです。徹底的にエッセイのクオリティをあげることを心がけましょう。
なぜここまでエッセイが重要なのか？それは合格するために最も重要なことが「差別化」だからです。他のアプリカントと差別化し、自分にしかない強みやキャリアゴール、情熱をぶつけるようにしましょう。それを唯一アピールできるのがエッセイです。だからこそアドバイザーと徹底的に壁打ちし、妥協なきエッセイを作り上げ、アドミッションが「なんとしても取りたい！」と思わせるような内容まで昇華することが大学院出願の王道です。

まとめ

以上のようにトップデータサイエンス大学院のプログラムをまとめてきました。他にもまだまだプログラムはたくさんありますし、データサイエンスだけではなくコンピューターサイエンス、ビジネスアナリティクス、金融工学などテックマスターは多数あります。米国だけではなく、欧州、シンガポール、香港、オーストラリアなどにも良い大学院のプログラムはありますので、まずはどの大学院を目指すべきか、どの大学院がベストなのか、という点からディスカッションしていきましょう！

出願プロセスは長丁場になりがちです。前述したように、特にエッセイが重要ですが、良いエッセイを作るためにはまず長期ゴールをしっかりと設定することが重要。「10年後どんなビジネスを、どれくらいの規模で、どれくらいのインパクトを出し、どんな役職でやっていたいのか」「それはなぜか」「そのためになぜデータサイエンスを学ぶ必要があるのか」「その中でもなぜ◯◯大学院か」など、本質的な問いに答え、ゴールを明確にしていくことが合格につながります。

アルファでは以上のような長期ゴール作りをアルファ5 Key Questionsというフレームワークで明確にすることから始めています。このような哲学的な問いに対して世界最高峰の大学院アドミッションを納得させるような答えを出すことは、非常に骨が折れる作業ですが、アルファのプロアドバイザーと壁打ちを繰り返すことで、必ず納得感のある長期ゴールを作れるはずです。そうなれば、あとは文字に起こすだけ。面接も同様に声に出す練習をするだけです。良いエッセイは良い長期ゴールから生まれます。

よくアルファ受講生には「アルファのアドバイザーを納得させれば世界中のどんなアドミッションも納得させられる」と言っています。それくらい我々は妥協せずにエッセイを添削しますし、逆に我々がGoサインを出せば、自信を持ってエッセイを提出して良いでしょう。米国のデータサイエンス大学院は競争率こそ高いですが、アルファには大量のノウハウと合格実績があります。万全に準備し、自分の強みを的確にアピールできれば、きっと夢への切符を手にできると思います。そうすれば前述したようなゴールドマン・サックス、マッキンゼー、Apple、ヘッジファンドなどで年収3000万円を目指すことも十分可能！データサイエンスなどテック系大学院を志す方は、ぜひアルファにご相談ください。まずはお気軽に無料相談からお願いします！

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