Carnegie Mellon大学のデータサイエンス修士プログラムへの入学

入学要件: データサイエンス修士プログラムへの入学には、学士号を取得していることが必要です。また、数学、統計学、プログラミングの基礎知識があることが望ましいです。GREやTOEFLのテストスコアの提出も必要となる場合があります。

入学プロセス: 入学プロセスは通常、オンラインの申請と書類提出から始まります。書類には履歴書、推薦状、エッセイ、成績証明書などが含まれます。選考委員会は応募者の学術的な成績、関連する経験、目標などを総合的に評価し、合格者を選出します。

カリキュラムの概要: データサイエンス修士プログラムでは、データサイエンスの基礎となる統計学、機械学習、データマイニングなどの科目を学びます。また、プログラミング言語（Python、Rなど）やデータベースの使用方法も習得します。実践的なプロジェクトやインターンシップの機会も提供されることがあります。

コード例: データサイエンスの学習において、実際のコード例を使って手法やアルゴリズムを理解することが重要です。以下にいくつかのコード例を示します。

• Pythonによるデータの読み込みと前処理の例:

  import pandas as pd
  data = pd.read_csv('data.csv')
  # データの前処理
  # ...

• 機械学習ライブラリscikit-learnを使った分類モデルの構築の例:

  from sklearn.model_selection import train_test_split
  from sklearn.linear_model import LogisticRegression
  # データの読み込み
  # データの前処理
  # モデルの構築と学習
  # ...