こんにちは、アルファアドバイザーズ代表のTJです！

今回は、アメリカ・イギリスのトップデータサイエンス大学院プログラムについて詳しく解説します。アルファアドバイザーズでは毎年200～300名以上の方々を、ハーバード、スタンフォード、Chicago Booth、ウォートン、コロンビア、LBS、ケンブリッジ、オックスフォードといった世界トップレベルの大学院・MBAプログラムへと導いてきました。さらに、卒業後もゴールドマン・サックス、モルガン・スタンレー、バンク・オブ・アメリカ、マッキンゼー、BCG、ベイン、Google、Amazon、三菱商事、伊藤忠商事など、国内外の超一流企業からの内定を数多くサポートしています。

最近では、生成AIやビッグデータの急速な普及により、「AI時代に対応するスキルを本格的に身につけたい」という方からのご相談が急増しています。とはいえデータサイエンス、コンピューターサイエンス、AI大学院など多数のテック系プログラムがあり、学校ごとによってもカリキュラムや就職先の特徴が異なります。

このようにテック大学院は非常に複雑に見えるかもしれません。だからこそ出願前にノウハウと実績が大量にあるアルファにご相談していただきたいと思いますが、今回は「データサイエンス大学院」に絞ってプログラムや就活実績を解説しています。今回紹介する大学院の卒業生は、GAFAMやOpenAI、NVIDIA、などのテック企業はもちろん、ゴールドマン・サックス、モルガン・スタンレー、ブラックロックなどの外資金融、アセマネ・ヘッジファンド、マッキンゼーなどのコンサルから内定を得ており、年収2,000万超も可能です。

この記事では、
・代表的なデータサイエンス大学院の特徴と違い
・各校の出願要件（特にDS大学院はGRE不要が多く、チャンス！）
・卒業後のキャリアと年収例

について、網羅的に解説しています。
「データサイエンスのプロになりたい」「AI時代の勝者になりたい」「キャリアと年収を劇的にアップさせたい」など、真剣に考えている方は、今すぐアルファにご相談ください。
アルファアドバイザーズでは、あなたの学歴・キャリア・目的に応じて、出願校選定、エッセイ・推薦状・面接対策、キャリア設計まで、完全オーダーメイドでサポートしています。無料相談はいつでも可能ですので、お気軽にご連絡ください！

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世界トップ大学のデータサイエンス大学院プログラム比較

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

プログラムの特徴

MITではビジネスアナリティクス大学院（Master of Business Analytics; MBAn）がデータサイエンス分野の代表的プログラムです。12か月の集中プログラムで、最新のデータサイエンスのツールや機械学習・最適化手法を用いて実社会のビジネス課題を解決することに焦点を当てています。カリキュラムには分析手法の基礎から高度な機械学習（最適化視点からの機械学習）、最適化手法、ビッグデータ処理などの科目が含まれ、7か月に及ぶ企業連携の「Analytics Capstone」プロジェクトが組み込まれています。
このCapstoneでは学生が企業から提供された課題にチームで取り組み、実データを分析することで実践力を養います。MBAnプログラムはMITのオペレーションズリサーチセンター（ORC）とも協力して設立されており、機械学習や最適化といった技術スキルに加え、戦略的思考とビジネス問題解決力を併せ持つ人材育成を目指しています。

出願要件

MBAnプログラムではGREまたはGMATスコアの提出は任意です。
学部専攻に制限はありませんが、線形代数・微積分・統計・機械学習・プログラミングなどの大学レベルの履修歴が望ましく、出願時にこれらの準備状況を問われます。英語力についてはTOEFLやIELTSスコアの提出も原則不要で、出願者の英語能力は面接で評価されます（MIT全体としてDuolingo英語テストは受け付けていません）。そのため、非英語圏出身者でも出願時に語学スコア提出は求められません。必要書類はオンライン出願フォーム、成績証明書、推薦状（定量的能力に言及できる推薦者を含む計2通）、エッセイ等で、学部成績に最低GPA要件は設けられていません。

卒業後のキャリア

MIT MBAn修了生はデータサイエンスやビジネス分析の専門職として極めて高い就職実績を誇ります。卒業生の100%が卒業後6か月以内に就職オファーを獲得しており、主な就職先業界はテクノロジー（約30.9%）、コンサルティング（25.5%）、金融（21.8%）となっています。
平均的な初年度基本給与は約13.2万ドル、加えて平均2.6万ドルのサインオンボーナスが支給されており、その水準は前年より上昇傾向にあります。
就職先企業にはAmazon、Google、Microsoft、TikTok、BCG（ボストン・コンサルティング・グループ）、マッキンゼー、JPモルガンなど多彩な名前が並び、職種もデータサイエンティスト、アナリティクスコンサルタント、機械学習エンジニアなど分析系ポジションが中心です。高度な定量分析スキルとビジネス感度を兼ね備えた人材として市場価値が非常に高く、他分野より突出して初任給が高いです。

ハーバード大学 - Master of Science in Data Science

プログラムの特徴

ハーバード大学のデータサイエンス修士課程（Master of Science in Data Science）は統計モデリング、機械学習、最適化、ビッグデータの管理・分析、データ取得といった幅広い技術分野に強みがあり、さらに再現性のあるデータ分析、協働による問題解決、データの視覚化とコミュニケーション、データ倫理やセキュリティの課題にも重点を置いたカリキュラムが提供されています。
プログラムは12科目の履修を要求し、通常は3学期（1年半）で修了します（一部の学生は追加で第4学期に延長し、修士論文プロジェクトを行う場合もあります）。これにより理論的な統計・機械学習の基盤から実践的なデータ処理スキルまで、バランスの取れた高度な教育を受けることができます。

出願要件

ハーバードのデータサイエンス修士は出願要件としてGREスコアを一切考慮しません。
出願者は学部専攻を問わず応募できますが、微積分や線形代数・確率統計、そしてPythonやR等のプログラミングに関する十分な基礎知識があることが望ましいとされています。英語が母語でない応募者はTOEFLまたはIELTSの公式スコア提出が必要で、目安としてTOEFL iBTは最低80点、IELTSは最低6.5が求められます。なお、英語要件の充足にはTOEFL iBTまたはIELTSのスコアのみが認められ、Duolingo英語テストやTOEFL Home Edition等は受け付けられていません。3通の推薦状（主に学業面を評価できる推薦者）やエッセイ（オプショナルのものも複数含む）も必要です。出願者の過去の学業成績について最低GPAは定められていませんが、合格者の平均GPAは概ね3.8/4.0程度と非常に高い水準です。

卒業後のキャリア

ハーバードのデータサイエンス修了生は幅広い業界で活躍しており、その進路は多様です。主な就職先として、GoogleやMicrosoftなどの大手IT企業、ゴールドマン・サックスやJ.P.モルガンなどの金融業界、マッキンゼーなどのコンサルティングファームを含む多数の企業が名を連ねています。
職種としては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、クオンツリサーチなど、高度なデータ分析スキルを要するポジションに就く傾向があります。また、米国におけるデータサイエンティスト職の平均年収は約12.4万ドルに達すると報告されており、ハーバードの関連プログラム修了生でもその水準に近い高収入を得ています。

カーネギーメロン大学（CMU） - Master of Computational Data Science (MCDS)

プログラムの特徴

CMUの代表的なデータサイエンス大学院課程はMaster of Computational Data Science（MCDS）です。大規模な情報システムの構築と、そのシステムが生み出すビッグデータの解析に焦点を当てたプログラムで、システムズ、アナリティクス、ヒューマンセンタード・データサイエンスの3つの専攻（メジャー）から選択できます。
カリキュラムは所定の5科目のコアコース、専攻別の選択科目、データサイエンスのセミナー、および3科目にわたるキャップストーン（卒業プロジェクト）で構成され、合計144単位の履修を要求します。プログラム期間は標準16か月（秋春学期＋夏のインターン＋最後の秋学期）で、オプションで20か月（2年目の春学期まで履修）に延長するプランもあります。
特徴として、夏学期に企業や研究所でのインターンシップを行い、最終学期にグループでのキャップストーンプロジェクトに取り組むことにより、最新のビッグデータ処理技術を実践的に学べる点が挙げられます。MCDS修了時には、現代の巨大データシステムの設計・開発からデータ分析まで一貫して理解できる統合的な視野とスキルを身につけられるよう設計されています。

出願要件

CMUのMCDSプログラムではGREスコアの提出が必須となっています（※CMU学部卒業見込み・卒業生のみ免除）。評価上は数学科目での成績やプログラミング能力が重視され、合格者のGREスコア平均はVerbal約155点・Quantitative約168点程度とされています（最低点は設定なし）。
英語力については、母語が英語でない志願者全員にTOEFLもしくはIELTS等のスコア提出が求められ、免除は一切認められません。CMUはTOEFLを推奨していますがIELTSまたはDuolingo英語テスト（DET）も受け付けており、要求される最低スコアはTOEFL iBT 100点、IELTS 7.5、Duolingo 120点です。これらのスコアは出願時点で2年以内に取得したものである必要があり、全セクションで十分な得点に達していることが条件です。そのほか、学部成績（GPA3.5以上が望ましい）、目的エッセイ、3通の推薦状、履歴書、（任意の）自己PR動画などが出願に必要です。

卒業後のキャリア

MCDS修了生はソフトウェア工学やデータサイエンス分野で極めて高い評価を受けています。実際、本プログラムの卒業生は大手情報技術企業・ソフトウェアサービス企業・ソーシャルメディア企業でソフトウェアエンジニア、データサイエンティスト、プロジェクトマネージャーとして活躍しており、その就職率は非常に高いです。
統計によれば90%以上の学生が卒業後3か月以内に就職し、主な就職先にはGoogle、Amazon、Microsoftなどグローバル企業が含まれます。初年度の平均年収は11万～13万ドルのレンジにあり、トップ層では15万ドルを超えるオファーを獲得する例も報告されています。
また、多くの卒業生がデータサイエンティストや機械学習エンジニアとして、テック業界のみならず金融（FinTech）やヘルスケアIT分野の企業、あるいは起業やPh.D.進学へと進路を取っています。CMUの強力な業界ネットワークと実践志向のカリキュラムにより、卒業生は即戦力として評価され、高水準の給与とポジションで迎えられる傾向があります。

カリフォルニア大学バークレー校（UC Berkeley） - Master of Information and Data Science (MIDS)

プログラムの特徴

MIDSは全米ランキング1位にも選ばれたプログラムで、コンピューターサイエンス、統計学、社会科学、経営学、法学にまたがる学際的カリキュラムを特徴としています。学生は最新のデータ分析手法とツールを駆使して、大規模かつ複雑なデータから洞察を導き出し、現実世界の問題解決に応用する訓練を積みます。
コア科目ではリサーチデザイン（研究計画立案）、データのクレンジング（前処理）、データエンジニアリング、データマイニング・探索、データ可視化、情報倫理・プライバシー、統計分析、機械学習などの重要スキル領域を網羅しています。さらにMIDSは実践的・プロジェクト指向の学びを重視しており、プログラムの集大成としてチームで取り組むクライアント企業提供の課題に対するCapstoneプロジェクトが必修となっています。この結果、理論知識だけでなく実データを扱う経験を豊富に積むことができます。標準的な履修期間は20か月（5学期）ですが、集中履修して最短約1年半で修了することも可能です。

出願要件

MIDSプログラムの出願要件ではGREまたはGMATスコアは提出任意となっています。評価はHolistic Review（総合評価）方式で、学業成績（通常GPA3.0以上が目安）、職務経験、志望動機エッセイ、推薦状などを総合的に考慮します。
英語要件はカリフォルニア大学/大学院共通基準で、TOEFL iBTで90点以上、またはIELTSで7.0以上が求められます。TOEFL ITPやIELTS Indicator、Duolingo英語テストなどは受け付けられず、公認のTOEFL iBTもしくはIELTSスコアを提出する必要があります。
なお出願時点で英語スコアを保持していなくても出願自体は可能ですが、合格後に所定のスコア要件を満たす証明が求められます。その他の必要書類として、学歴証明、履歴書、目的記述書（Statement of Purpose）および多様性に関するエッセイなどが挙げられます。

卒業後のキャリア

バークレーのMIDS修了生は、在学中に培った幅広いスキルセットと実践経験を武器に多様な業界で活躍しています。5th Year MIDS（学部卒業直後に進学するコース）の卒業生事例では、就職先としてGoogle、Apple、Salesforce、McKinsey & Company、SAP、Nike、IBMなどトップ企業が名を連ねています。
全体としてもテクノロジー企業、スタートアップ、コンサルティングファーム、金融業界、エンターテインメント、政府・非営利団体など、多彩な分野へ人材を輩出しています。培ったデータ分析スキルを活かし、職種は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、プロダクトマネージャーなどが中心です。
米国におけるデータサイエンス関連職種の平均年収は約12万4千ドルと報告されていますが、MIDS修了生も同等の給与レンジで採用される例が多く、高度専門職として厚遇される傾向にあります。バークレーのキャリアサポートも充実しており、在学中から業界とのネットワーキング機会や就職フェア、ワークショップが提供されるため、卒業生の就職率・満足度はいずれも非常に高い水準です。

コロンビア大学 - Master of Science in Data Science

プログラムの特徴

コロンビア大学のデータサイエンス修士（Master of Science in Data Science）は、データサイエンス研究所（DSI）が主体となり、統計学・コンピュータ科学・工学（IEOR）の各学部が協働して提供するプログラムです。
世界的にも非常に評価・人気の高い先端的なデータサイエンス課程の一つであり、学生は在学中にオリジナルの研究プロジェクトに従事したり、キャップストーンプロジェクトを通じて実データを分析した成果を発表したりする機会を得られます。
またコロンビアは産学連携に積極的で、在学中に産業界パートナーとの交流やインターンシップを行うチャンスも豊富です。カリキュラムは計30単位（約10科目）で構成され、機械学習、探索的データ解析と可視化、データベースとデータエンジニアリング、そして金融や自然言語処理などドメイン別の応用科目も用意されています。統計学科・コンピュータ科学科・IEOR学科の強みを結集したカリキュラムにより、理論から実践までバランス良く学べるのが特徴です。

出願要件

コロンビアでは、GREスコアは必須ではなく提出任意となっています。そのためGREなしでも出願可能ですが、提出すれば参考情報として考慮されます。英語要件については、母語が英語でない出願者はTOEFL iBTまたはIELTS、あるいはPTE Academicの公式スコア提出が必要です。加えてコロンビアではDuolingo英語テスト（DET）も受け付けており、TOEFL/IELTSに代えてDuolingoスコアを提出することも可能です。
学部成績は最低基準こそ明示されていないものの、合格者はGPA3.7前後の成績優秀者が多い傾向にあります。その他、必要書類として成績証明書、3通の推薦状、履歴書、志望動機エッセイ等が求められます。全体として非常に競争率の高いプログラムであり、テック分野での研究・インターン経験などがあると有利とされています。

卒業後のキャリア

コロンビア大学のデータサイエンス修士課程の修了生は、ビッグデータ解析やAIスキルを活かし多様なキャリアを歩んでいます。卒業生の就職先は実に幅広く、金融ではゴールドマン・サックスやシティグループ、テクノロジーではAmazonやGoogle、コンサルではマッキンゼー、メディアではNBCユニバーサル、消費財ではスターバックスやウォルマートといった具合に各業界のトップ企業に散らばっています。
多くの卒業生がデータサイエンティストやデータアナリスト、機械学習エンジニアなどのポジションに就いており、特にニューヨークを中心とした金融・テック企業からの需要が高いです。例えば一部卒業生はBCG GammaやEYなどの分析コンサル部門でアナリティクスコンサルタントとして活躍し、また一部はメタ（Facebook）やByteDanceなどのハイテク企業でAIエンジニアとして採用されています。
給与面でも非常に恵まれており、ニューヨーク市での修士卒データサイエンティスト職は初年度から年収12万ドル台半ば（約1700万円）に達するケースも珍しくありません。コロンビア大学DSIによると、卒業生は卒業後すぐにAlibaba、IBM、Meta、Microsoft、Vanguardなど数多くの企業でデータサイエンス関連職に就いています。このように本プログラムのブランドとネットワーク、そしてニューヨークという立地を背景に、卒業生のキャリア展望は非常に明るいものとなっています。

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

プログラムの特徴

前半の必修科目として「データサイエンス概論」「データサイエンスのための確率・統計」「機械学習」「ビッグデータ解析」などが配置され、後半にはCapstoneプロジェクト（産業界や研究機関から提供された課題に取り組む実践プロジェクト）と幅広い選択科目があります。
選択科目を通じて各学生は自分の関心に合わせた専門性を追求でき、例えば自然言語処理、深層学習、データ可視化、ビッグデータ技術、応用統計などの領域に特化することも可能です。プログラム全体を通じ、理論（アルゴリズムや統計）と応用（プログラミングやドメイン知識）のバランスが取れており、特に実データを扱うスキルとその結果を伝えるプレゼンテーション能力の育成にも力が注がれています。NYUのMSDSはフルタイム2年間（4学期）での履修が標準ですが、学生の状況に応じて柔軟に履修計画を組むことも可能です。

出願要件

GREは必須ではなくオプション（任意提出）扱いです。そのため高得点のGREを提出すればプラス評価となり得ますが、提出しなくても不利には扱われません。評価では学部成績（合格者の平均GPAは3.8程度）、関連する研究・実務経験、コーディング技能、志望動機エッセイ、推薦状（3通）などが重視されます。英語力について、NYU大学院（GSAS）はTOEFLまたはIELTSの公式スコア提出を要求しており、Duolingo英語テストは認められていません。目安としてTOEFL iBTで100点程度が強く推奨されており、IELTSでは7.5前後が望ましい水準です。NYUの場合、学部を英語で修了していても原則としてTOEFL/IELTSスコア提出が求められる点に留意が必要です。
その他の応募書類には、成績証明書、履歴書、Personal Statement、Academic Statementなどが含まれます。全体として、数学・統計・コンピューターサイエンスの基礎をしっかり修め、なおかつデータ関連のインターンやプロジェクト経験を持つ応募者が選考で有利となります。

卒業後のキャリア

NYUデータサイエンス修士課程の卒業生は、その所在地であるニューヨークの利点も活かし、多様な業界に進出しています。就職先として多いのはテクノロジー企業と金融業界で、具体的にはAmazon Web Services、Microsoft、Nvidia、Googleといった大手IT企業や、Capital One、Visa、J.P.モルガンなどの金融・フィンテック企業が挙げられます。
他にもコンサルティング（例：BCGなど）やヘルスケア（製薬会社や病院のデータ部門）、保険（プルデンシャルなど）、スポーツ分析スタートアップまで、幅広い分野から需要があります。
職種はデータサイエンティストが中心ですが、他にもソフトウェアエンジニア、データアナリスト、機械学習エンジニア、コンサルタント、プロダクトマネージャーなど多岐にわたります。
修士課程卒業生の年収中央値は約12万ドルで、初任給レンジは約5.3万ドル〜21万ドルに及びます。NYUはキャリアサポートも充実しており、履歴書添削や模擬面接、企業とのネットワーキングイベントを通じて学生の就職活動を強力にバックアップしています。その結果、卒業生はデータサイエンス分野で高収入かつやりがいのあるポジションに就くケースが非常に多く、ニューヨークのみならず世界中の企業・機関で活躍しています。

オックスフォード大学 - MSc in Social Data Science

プログラムの特徴

オックスフォード大学のMSc in Social Data Scienceでは、ビッグデータやAI（人工知能）の社会への急速な浸透に対応すべく、社会科学上の重要課題に定量的に数学を用いてアプローチするスキルと、そうした技術の社会的影響を実践的かつ批判的に考察する力を養うことを目的としたプログラムです。
カリキュラムには機械学習や多変量統計といったデータ分析技法の訓練に加え、AIやビッグデータの利用に伴う社会・倫理・法的な論点、さらにはインターネットのガバナンスや規制の問題に焦点を当てた科目が含まれています。
プログラム期間は3学期（1年間）の全日制で、プログラミングにある程度慣れた社会科学系の学生を主な対象としています。学生は約40時間/週の学習が想定され、講義や実習に加えてエッセイ形式の課題やプロジェクトを通じて評価されます。ソーシャル・データサイエンスはテクノロジーと社会の交差点に立つ意欲的な学生にとって理想的なコースであり、OIIが開催するセミナーやイベントを通じて最先端の研究者・政策立案者との交流も盛んです。

出願要件

原則として英国のファーストクラスの学士号（優等学位、成績最上位相当）を有していることが求められます。海外大学出身の場合はそれに相当する成績（例：米国のGPAで3.7/4.0以上）が必要です。GREやGMATなどの標準テストは出願要件に含まれておらず、提出も求められません。
ただし応募者には数的能力の証明が期待されており、少なくとも初歩的な微積分・線形代数の履修経験や統計・確率に関する知識が求められます。具体的には、学部成績の中で確率・統計・線形代数・微積分などで優秀な成績を収めているか、Aレベル数学（大学入学前教育での最高水準の数学）で高評価を得ているか、相当するオンライン講座修了や職務経験があるか等で、その数理的素養を示す必要があります。
またプログラミングについても、Python等での開発経験やコンピュータサイエンス関連の学習歴があることが望ましく、自主学習のみの場合は何らかの実践歴（研究プロジェクトや職務上のコーディング経験）によって補完することが推奨されています。
英語力に関して、IELTS Academicでは総合7.5以上（各セクション7.0以上）、TOEFL iBTでは総合110点以上（各セクションでリスニング22・リーディング24・スピーキング25・ライティング24以上）が要求されます。ケンブリッジ英検（C1 Advanced/C2 Proficiency）も利用可能です。

卒業後のキャリア

幅広い領域でデータ分析の専門家としてのキャリアを築いている卒業生が多数います。データサイエンスと社会科学の両方の素養を備えた人材として、政府機関や国際機関では政策アナリストやデータサイエンティストとしてデータドリブンな業務を行っており、民間企業ではコンサルティングやテック業界でビジネス課題の解決にデータ解析を活用し、学術界では研究員として社会におけるテクノロジーの影響を研究するといった道が開けます。
具体的な就職実績の一例として、修了生がイギリス政府デジタルサービスやNGOのデータアナリスト、あるいはFacebookやGoogleの公共政策チームのデータサイエンティストとして活躍しているケースがあります。いずれにせよ、「データ×社会」の専門知識を持つ人材への需要は高まっており、本プログラム修了生の将来の年収もポジションによっては£50,000〜£70,000（約800万〜1,100万円）に達しています。

ケンブリッジ大学 - MPhil in Machine Learning and Machine Intelligence

プログラムの特徴

ケンブリッジ大学のデータサイエンス修士に当たるプログラムが、MPhil in Machine Learning and Machine Intelligenceで、データサイエンスの中核である機械学習とAI技術に特化したコースです。
11か月間の集中プログラムで、機械学習と人工知能の双方にバランス良く重点を置いた独自のカリキュラムが特徴となっています。コースは4つの専門分野（パスウェイ）に分かれており、それぞれ(i) 機械学習, (ii) 音声と言語処理, (iii) コンピュータビジョンとロボティクス, (iv) ヒューマン-コンピュータ・インタラクションの領域に対応します。
プログラムの目的は、機械学習・AI分野の最新動向を体系的に教授するとともに、産業界で主導的な役割を担うために必要なスキルと、博士課程で研究を遂行するための素地を身につけさせることにあります。実際、講義と並行して大学院水準の研究プロジェクトに取り組むことが求められ、学生は教員や博士課程の指導の下、学術論文のような形で成果をまとめます。

出願要件

ケンブリッジ大学のMLMI課程への出願には、原則として英国における最優等（First Class Honours）の学士号が必要とされています。海外の応募者の場合もそれに相当する学位成績（おおむね上位5〜10%の成績、米国GPA換算で3.8以上）が期待されます。学部専攻は工学、コンピューターサイエンス、数学、物理学など関連する技術分野であることが望ましく、応募時点で高度なプログラミングスキルと強力な数学的バックグラウンドを備えていることが求められます。
実際、線形代数・確率論・微分積分といった科目で優秀な成績を収めていることや、競技プログラミングやオープンソースプロジェクトへの参加経験などがあると、出願審査で大きな強みとなります。標準テストについてはGREやGMATは要求されません。
英語能力要件はIELTS(Academic)で総合7.0以上（各セクションでリスニング7.0、スピーキング7.0、リーディング6.5、ライティング7.0以上）またはTOEFL iBTで100点以上（各セクション25点以上）が必要となります。ケンブリッジ英検（CAE/CPE）も受験可能ですが、Duolingo英語テストは認められていません。
英語要件はオックスフォードに比べると若干緩やかであり、多くの留学生がIELTS 7.0前後・TOEFL 100前後のスコアで合格しています。その他、出願には成績証明書、2〜3通の推薦状、エッセイなどが必要です。非常に競争率が高いため、特に明確な研究計画や関連分野での成果（論文、コーディングプロジェクトなど）がある応募者が有利となります。

卒業後のキャリア

ケンブリッジ大学MLMI修士課程の修了生は、機械学習・AI・データサイエンス分野で即戦力となる高度スキルを習得しているため、世界中のトップ企業や研究機関から引く手あまたです。GoogleやDeepMind、OpenAIといった最先端のAI研究企業、MicrosoftやAmazonなどのグローバルIT企業、ゴールドマン・サックスなどの金融業界のテック部門、ボストン・コンサルティンググループなどのコンサルティングファームのデータ戦略チーム等、幅広い就職先が報告されています。
修了生はデータサイエンティストや機械学習エンジニアとしてだけでなく、研究志向の強い人はそのままケンブリッジや他大学の博士課程に進学し学界に進むケースもあります。
プログラム修了時に得られる高度な技術力と研究能力は、企業のリサーチ部門やプロダクト開発部門でリーダーシップを発揮するのに十分であり、初任給も地域平均を大きく上回るオファーが一般的です（ロンドン基準で年収£50,000台後半〜£60,000台が目安）。ケンブリッジ大学は強固な企業ネットワークとキャリアサービスを有しており、インターンシップ紹介や企業説明会なども豊富なため、卒業生は高い確率で希望するキャリアパスに進むことができています。

データサイエンス大学院留学はAI時代の最強キャリア戦略

以上のように、MITやハーバード、CMU、バークレー、コロンビア、NYU、オックスフォード、ケンブリッジといった世界トップクラスの大学院プログラムを見てきました。これらの大学に進学することで、Google、Amazon、Meta、OpenAI、NVIDIA、マッキンゼー、ゴールドマン・サックスなどで、データサイエンティスト、AIエンジニア、アナリティクスコンサルタントといった職種に就き、年収3000万円超のキャリアを築くことが現実的に可能になります。

ただし、こうした進路を実現するには、難関なアドミッションを突破する必要があります。エッセイでは「データサイエンスでなければならない理由」「将来的にどんなキャリアを目指すのか」といった長期ゴールから逆算した戦略的なロジック構築が大前提です。たとえば、「コンピューターサイエンスではなくデータサイエンスなのはなぜか」「キャリアゴールを達成するためになぜデーターサイエンスがベストなのか」など、目的に応じて進むべきルートも大学選びも変わってきます。

さらに、線形代数・確率統計・プログラミング（Python/Rなど）といったプレリクイジットも求められるため、準備は決して簡単ではありません。その一方で、GREが不要だったり、Duolingo英語テストだけで出願可能な大学もあり、テスト要件のハードルは意外と低く抑えられているケースもあります。つまり、MBAとは違う戦略で臨む必要があり、独学で突破しようとするとほぼ１００％失敗します。だからこそ、実績豊富なプロに頼ることが成功への最短ルートです。

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