この記事を書いている私は現役大学生、情報系学部で現在プログラミングを勉強中です。
今回はプログラミングを勉強したいけれど、情報系大学がいいか専門学校がいいか悩んでいる人に向けて情報系大学でプログラミングを学ぶことのメリットとデメリットを解説していきたいと思います。
情報系大学でプログラミングを学ぶメリット・デメリット
情報系大学でプログラミングを学ぶメリット
情報系大学でプログラミングを学ぶことには以下のようなメリットがあります。
１．基礎が身についた前提で専門を学べる
大学受験で合格した人だけが情報系大学で学べるわけなので、そこから専門を学んでいく際に高校までの勉強（特に数学）が障害になることは比較的少ないです。受験勉強が必要なことは一見遠回りにも思われるかもしれませんが、実はむしろ自分でまず何を勉強すればいいか迷わなくていい分効率的なのかもしれません。
２．学問としてのプログラミングが学べる
大学は学術研究をするところであり、１・２回生で基礎を学んだあと３・４回生で本格的な研究をすることができます。
一つの学部の中にも多くの研究室があり自分の研究したい分野を選択することができます。（必ずしも希望の研究室に入ることができるとは限りませんが。）
３．幅広い進路につながる勉強ができる
情報系大学で学ぶのはプログラミングなどの一つのスキルではなく、学問全体の幅広い知識を総合的に身につけることができます。
また、大学によってはインターンシップなども行っており就職への対応も手厚い大学もあります。
情報系大学の授業は講義形式が多いのですが、プログラミングの授業などは自分のPCを使って演習をしたりもします。
４．大卒が必須の企業にも入れる
企業によっては大学を卒業していないと雇ってもらえないところも多くあります。
また、大学院に進学する場合も大学の学部を卒業している必要がある場合が多いです。
情報系大学でプログラミングを学ぶデメリット
情報系大学でプログラミングを学ぶことには以下のようなデメリットもあります。
１．教養科目の単位も取らなければいけない
情報系大学では社会人としての教養を身につけるため自分の学部に関係のない科目の授業も取らないと卒業できないようになっています。
プログラミングなどの専門技術だけを身につけたい方にとっては無駄な時間と費用を費やすことになってしまいます。
２．学費が高い
大学にかかる費用はとても多いので奨学金を利用して通う人も多いです。
社会に出る前から借金をするというマイナスからのスタートになることもあるかもしれません。
３．受験勉強が大変
希望の大学・学部に入学するためには全国の受験生と争って大学受験を突破する必要があります。
そのため人によっては塾や予備校に通って多額の出費をしたり、浪人を繰り返したりして本来の目的の勉強をするための時間を無駄にしてしまうこともあります。また、大学受験にも情報系大学での授業でも数学が必要になります（大学によっては数学受験ではないこともありますが、、）。数学が苦手だけれどプログラマーになりたいという人は専門学校で学んだほうがいいかもしれません。
情報系大学と専門学校との違い
情報系大学は学問としてのプログラミング技術を学びますが、専門学校は実践的なプログラミング技術を学びます。
だからカリキュラムも専門学校のほうが実習が多く、そのまま職業に生かせる形でプログラミングが学べます。
つまりは専門知識や資格を取るのに有利なのは専門学校といえます。そのため、情報系大学よりも専門学校のほうが即戦力にはなりやすいのかもしれません。
しかし情報系大学ではその分野に関することを幅広く学べるので、知識に偏りがなく総合的なプログラミングスキルの素養を身につけることができます。
また情報系大学で学ぶのはプログラミングだけではないので、IT・情報系の職業に必要な知識を一通り学ぶことができます。そして学歴の差により生涯年収は大学卒のほうが高いようです。
情報系大学を選ぶにしても専門学校を選ぶにしてもしっかりと情報収集をして自分に合ったところを見つけることが大事です。
あと、情報系大学や専門学校の評判については見ておいたほうがいいでしょう（いまだに古い言語や実践であまり使われない難易度の高い言語などから教えているところもあるようです）。
データサイエンス学部の現役学生の体験談
データサイエンスって何？
私は情報系の学部の中でも特殊なデータサイエンス学部という学部に入っているのですが、この学部ではデータサイエンティスト育成のためデータサイエンスの二つの柱である情報系の科目（データエンジニアリング）と統計系の科目（データアナリシス）を学ぶことになっています。
データサイエンティストとプログラミングはあまり関係ないように思われるかもしれませんが、プログラミングというのはあらゆる分野で使われる技術であって、例えばデータサイエンティストの機械学習エンジニアと呼ばれる人はAI研究にプログラミングを利用しています。
情報系といっても幅広い分野がありプログラマー/Webデザイナー/システムエンジニア/アプリケーションエンジニア/ネットワークエンジニア/AIエンジニアなどさまざまな仕事があります。先に述べたデータサイエンティストもそのうちの一つです。
データサイエンスで扱うプログラミング言語
データサイエンスではビックテータを扱うのですが、ビックデータ分析に用いられるプログラミング言語にはpythonがあります。
そのため私の学部では一年次からpythonを学ぶことになっています。二年次からはJavaやJuliaやRなどのプログラミング言語も学んでいきます。
pythonは基本的に機械学習のアプリケーションを作るのに適しているのに対し、Rでは高度な統計分析をすることができます。（pythonでも簡単な統計分析であればRと比べても遜色がないようなのですが、pythonによる統計学の基礎や統計モデルに焦点を当てた文献が少なく、より高度な統計モデリングをする際にもRを学んでおいたほうが良いみたいです。）
また、Juliaは数的分析やコンピューターサイエンスのために構築された言語で数的コンピューティング向けの活用が期待されているそうです。
それに対してJavaはとても汎用性が高い言語でデータサイエンス以外でも幅広く使われている人気の言語であり、巨大なシステムを構築したり複数のプラットフォームで動くシステムを構築するなどの大規模な作業に向いています。
pythonやJavaなどは比較的幅広く使われる人気の言語なのですが、RやJuliaなどはデータサイエンスや統計の仕事で使われる専門的な言語なのでこれらを学ぶのはデータサイエンス学部特有なのかもしれません。
まとめ
大学や学部ごとに目指す進路や学ぶカリキュラムも変わると思いますので情報系大学でプログラミングを学びたい方はホームページでどんなプログラミング言語を学ぶのかを調べてみることをお勧めします。
情報系大学であってもなくてもプログラミング言語ごとに学ぶオンラインスクールや将来の進路に合わせたコースを用意している専門学校などいろいろとあると思いますので、自分に何が必要なのかを考え様々な選択肢から自分の状況に合わせて選択することをお勧めします。
