下位クラスの大学では、理系のような高度な数理・AI開発は最初から目指していない。その代わり、「パソコンが苦手な中小企業の経営者を助ける、デジタルに強い総合職」を育てるために、文系学生がゼロから学べるカリキュラムを組んでいる。
大学クラスの分類については異論も出そうだが、判りやすさという事を考えて 大東亜帝国未満クラスとした。
１．関東エリア（大東亜帝国未満クラス）
関東では、既存の文系学部（経営・経済・社会など）の中に「データサイエンス」の看板を掲げた学科やコースを新設する動きが主流となっている。
２．関西・その他のエリア（大東亜帝国未満クラス）
関西圏でも、地域の優良中小企業への就職実績を作るため、実務直結のデジタル教育を取り入れる大学が増えている。
このクラスの大学における「データサイエンス」の現実
これらの大学を検討する際、高校生や保護者の方が知っておくべき「リアル」が2つある。
① 学部名が「データサイエンス」でなくても良い
大東亜帝国未満の大学では、「データサイエンス学部」という単体の学部よりも、「経営学部データサイエンスコース」や「経済学部DX推進専攻」といった形で設置されているケースが多い。なぜなら、その方が「基本は文系のビジネス（商売）を学び、おまけとしてIT・データの武器を載せる」という文系高校生に無理のない形にできるからだ。
② 最大の目的は「ITパスポート」と「業務効率化」
このクラスの大学のDS学科に入った場合、目指すゴールはAIの論文を書くことではない。
• 国家資格の取得（ITパスポート、基本情報技術者）
• ExcelやPower BIなどの実務ツールを使えるようになること
• 「データで見ると、この業務は無駄です」と言えるようになること
履歴書に「〇〇大学 経済学部卒」とだけ書くよりも、「〇〇大学でデータサイエンスを専攻し、ITパスポートを取得、Pythonでデータ集計ができます」と書けるだけで、中小企業の採用市場では頭一つ抜けた存在になれる。学歴のハンデをスキルで帳消しにするための、非常に現実的な選択肢と言える。