Inicio StudyCanadaUniversidades en CanadáCarleton UniversityCiencia de Datos (Especialización Colaborativa)
Especializaciones y variantes
M.A.Sc. Ingeniería Biomédica con Especialización Colaborativa en Ciencia de Datos (5.0 créditos)
M.Eng. Ingeniería Biomédica con Especialización Colaborativa en Ciencia de Datos (5.0 créditos)
M.Sc. en Química con Especialización Colaborativa en Ciencia de Datos (5.0 créditos)
Máster en Ciencias Cognitivas con Especialización Colaborativa en Ciencia de Datos (5.0 créditos)
M.A. Communication con Especialización Colaborativa en Data Science (5.0 créditos)
M.C.S. Informática con Especialización Colaborativa en Ciencia de Datos (5.0 créditos)
M.A.Sc. Medios Digitales con Especialización Colaborativa en Ciencia de Datos (5.0 créditos)
M.Sc. Economía con Especialización Colaborativa en Ciencia de Datos (4.0 créditos)
M.A.Sc. Ingeniería Eléctrica y de Computadoras con Especialización Colaborativa en Ciencia de Datos (5.0 créditos)
M.Eng. Ingeniería Eléctrica y de Computadoras con Especialización Colaborativa en Ciencia de Datos (4.5 créditos)
M.A. Geografía con Especialización Colaborativa en Ciencia de Datos (5.0 créditos)
M.Sc. Geografía con Especialización Colaborativa en Ciencia de Datos (5.0 créditos)
M.Sc. Ciencias de la Salud con Especialización Colaborativa en Ciencia de Datos (5.5 créditos)
M.A. Historia con Especialización Colaborativa en Ciencia de Datos (4.5 créditos)
M.A. Asuntos Internacionales con Especialización Colaborativa en Ciencia de Datos (5.0 créditos)
M.Sc. Física Física de Partículas con Especialización Colaborativa en Ciencia de Datos (5.0 créditos)
Máster en Políticas Públicas y Administración con Especialización Colaborativa en Ciencia de Datos (ingreso avanzado, 5.0 créditos)
M.A. Sociología con Especialización Colaborativa en Ciencia de Datos (5.0 créditos)
Otros datos recopilados
Requisitos del programa Los estudiantes matriculados en el Programa Colaborativo en Ciencia de Datos deben cumplir los requisitos de sus respectivas unidades de origen así como los del Programa Colaborativo. Sin embargo, los requisitos del Programa Colaborativo no aumentan el número de créditos que los estudiantes deben acumular según su unidad de origen y el valor en créditos del título permanece igual. Consulte los programas individuales para los requisitos detallados. M.Sc. Biología con Especialización Colaborativa en Ciencia de Datos (5.0 créditos)
Otros datos recopilados
Requisitos del programa Se espera que los estudiantes completen el programa de maestría dentro de los límites máximos descritos en la Sección 13.2 de la sección de Regulaciones Generales de este Calendario. M.A.Sc. Ingeniería Aeroespacial con Especialización Colaborativa en Ciencia de Datos (5.0 créditos) M.A.Sc. Ingeniería de Materiales con Especialización Colaborativa en Ciencia de Datos (5.0 créditos) M.A.Sc. Ingeniería Mecánica con Especialización Colaborativa en Ciencia de Datos (5.0 créditos) Requisitos: 1. 0.5 crédito en: 0.5 DATA 5000 [0.5] Introducción a la Ciencia de Datos 2. 0.5 crédito de cursos optativos de ciencia de datos: 0.5 MECH 5103 [0.5] Visión Máquina 3D: Desde Robots hasta la Estación Espacial MECH 5205 [0.5] Simulación del Rendimiento de Edificios MECH 5504 [0.5] Guiado, Navegación y Control MECH 5506 [0.5] Control Neuronal y Difuso MECH 5508 [0.5] Modelado de Sistemas, Dinámica y Control MECH 5509 [0.5] Análisis y Control de Sistemas No Lineales MAAJ 5026 [0.5] Modelado de Sistemas, Dinámica y Control MAAJ 5027 [0.5] Análisis y Control de Sistemas No Lineales MAAJ 5028 [0.5] Visión Máquina 3D: Desde Robots hasta la Estación Espacial MAAJ 5055 [0.5] Computación Científica Paralela de Alto Rendimiento MAAJ 5105 [0.5] Optimización No Lineal MAAJ 5251 [0.5] Guiado, Navegación y Control MAAJ 5252 [0.5] Control Neuronal y Difuso SYSC 5001 [0.5] Simulación y Modelado SYSC 5004 [0.5] Optimización para Aplicaciones de Ingeniería SYSC 5202 [0.5] Aplicaciones en Procesamiento de Imágenes Biomédicas SYSC 5303 [0.5] Sistemas Interactivos en Red y Telemedicina SYSC 5405 [0.5] Clasificación de Patrones y Diseño de Experimentos COMP 5112 [0.5] Algoritmos para Ciencia de Datos COMP 5204 [0.5] Aspectos Computacionales de los Sistemas de Información Geográfica COMP 5306 [0.5] Integración de Datos COMP 5703 [0.5] Análisis y Diseño de Algoritmos COMP 5704 [0.5] Algoritmos Paralelos y Aplicaciones en Ciencia de Datos 3. 1.5 créditos en cursos ofrecidos por el OCIMAE. 1.5 4. Participación en la serie de seminarios de Ingeniería Mecánica y Aeroespacial 5. 2.5 créditos en: 2.5 MECH 5909 [2.5] Tesis M.A.Sc. (en la Especialización) Créditos totales 5.0 M.Sc. Física Física Médica con Especialización Colaborativa en Ciencia de Datos (5.0 créditos)
Otros datos recopilados
M.A. Psicología con Especialización Colaborativa en Ciencia de Datos (5.0 créditos) Notas: Los estudiantes deben obtener una calificación mínima de A en cada uno de los cursos incluidos en la Especialización. Los cursos para cada área de investigación están listados en el sitio web del departamento: carleton.ca/psychology . Requisitos: 1. 1.0 crédito en: 1.0 PSYC 5410 [0.5] Fundamentos del Modelo Lineal General PSYC 5411 [0.5] Extensión del Modelo Lineal General 2. 0.5 crédito en: 0.5 DATA 5000 [0.5] Introducción a la Ciencia de Datos 3. 0.5 crédito en PSYC a nivel 5000, excluyendo los cursos de desarrollo profesional listados en el Punto 4 y excluyendo los cursos optativos de estadística listados abajo. 0.5 4. 0.5 crédito de los siguientes cursos de desarrollo profesional: 0.5 PSYC 5000 [0.5] Introducción a la Evaluación de Programas PSYC 5002 [0.5] Ética en Psicología PSYC 5003 [0.5] Ciencia Abierta y Mejoras Metodológicas PSYC 5004 [0.5] Movilización del Conocimiento PSYC 5802 [0.5] Temas Especiales: Desarrollo Profesional PSYC 5903 [0.5] Prácticum en Psicología 5. Cumplimiento de: 0.0 PSYC 5906 [0.0] Pro-Seminario en Psicología 6. 2.5 créditos en: 2.5 PSYC 5909 [2.5] Tesis de M.A. (en el área de Ciencia de Datos, que deberá defenderse en un examen oral) Créditos Totales 5.0 Máster en Políticas Públicas y Administración con Especialización Colaborativa en Ciencia de Datos (7.0 créditos)
Itinerarios y condiciones del programa
Estas tablas recogen los requisitos de la fuente para el período indicado. La interpretación oficial corresponde a la universidad.
Recorrido 1
| Requisitos: | ||
| 1. 0.5 crédito en cursos aprobados | 0.5 | |
| 2. 0.5 crédito en: | 0.5 | |
| DATA 5000 [0.5] | Introducción a la Ciencia de Datos | |
| 3. 4.0 créditos en: | 4.0 | |
| BIOL 5909 [4.0] | Tesis de M.Sc. (en la especialización, incluyendo la defensa oral exitosa) | |
| Créditos totales | 5.0 |
Recorrido 2
| Requisitos: | ||
| 1. 0.5 crédito en: | 0.5 | |
| BIOM 5010 [0.5] | Introducción a la Ingeniería Biomédica | |
| 2. 0.5 crédito en: | 0.5 | |
| DATA 5000 [0.5] | Introducción a la Ciencia de Datos | |
| 3. 1.0 crédito en cursos BIOM (BMG) | 1.0 | |
| 4. 0.5 crédito en cursos optativos tomados en Carleton University o University of Ottawa con la aprobación del Director o Subdirector del OCIBME | 0.5 | |
| 5. 2.5 créditos en: | 2.5 | |
| BIOM 5909 [2.5] | M.A.Sc. Thesis (in the specialization) | |
| 6. 0.0 crédito en: | 0.0 | |
| BIOM 5800 [0.0] | Seminario de Ingeniería Biomédica | |
| Créditos totales | 5.0 |
Recorrido 3
| Requisitos - por cursos: | ||
| 1. 0.5 crédito en: | 0.5 | |
| BIOM 5010 [0.5] | Introducción a la Ingeniería Biomédica | |
| 2. 0.5 crédito en: | 0.5 | |
| DATA 5000 [0.5] | Introducción a la Ciencia de Datos | |
| 3. 2.0 créditos en cursos BIOM (BMG) | 2.0 | |
| 4. 2.0 créditos en cursos optativos en Carleton University o University of Ottawa con la aprobación del Director o Subdirector del OCIBME | 2.0 | |
| 5. 0.0 crédito en: | ||
| BIOM 5800 [0.0] | Seminario de Ingeniería Biomédica | |
| Créditos totales | 5.0 |
Recorrido 4
| Requisitos | ||
| 1. 0.5 crédito en: | 0.5 | |
| DATA 5000 [0.5] | Introducción a la Ciencia de Datos | |
| 2. 0.5 crédito en: | 0.5 | |
| CHEM 5810 [0.5] | Seminario | |
| 3. 0.5 crédito en: | 0.5 | |
| CHEM 5804 [0.5] | Comunicación Científica Moderna | |
| 4. 0.5 crédito en CHEM a nivel de posgrado, que puede incluir hasta 0.5 crédito en otra disciplina, con permiso del departamento. | 0.5 | |
| 5. 3.0 créditos en: | 3.0 | |
| CHEM 5909 [3.0] | M.Sc. Thesis (in the specialization) | |
| Créditos totales | 5.0 |
Recorrido 5
| Requisitos - vía de tesis (5.0 créditos) | ||
| 1. 0.5 crédito en: | 0.5 | |
| DATA 5000 [0.5] | Introducción a la Ciencia de Datos | |
| 2. 0.5 crédito en: | 0.5 | |
| CGSC 5100 [0.5] | Temas en ciencias cognitivas | |
| 3. 0.5 crédito en: | 0.5 | |
| CGSC 5101 [0.5] | Métodos experimentales y estadística | |
| 4. 1.0 crédito en CGSC u otros cursos aprobados, de dos disciplinas cognitivas diferentes, seleccionados en consulta con el supervisor de posgrado. | 1.0 | |
| 5. 2.5 créditos en: | 2.5 | |
| CGSC 5909 [2.5] | M. Cog. Tesis (La tesis debe ser aprobada como cumplimiento del requisito de ciencia de datos y estar supervisada por un miembro del profesorado que trabaje en un campo relacionado con la ciencia de datos.) | |
| 6. Preparación de la investigación para su presentación en la Carleton Cognitive Science Spring Conference. | ||
| Créditos totales | 5.0 |
Recorrido 6
| Requisitos - Vía de cursos (5.0 créditos) | ||
| 1. 0.5 crédito en: | 0.5 | |
| DATA 5000 [0.5] | Introducción a la Ciencia de Datos | |
| 2. 1.0 crédito en: | 1.0 | |
| COMS 5101 [1.0] | Fundamentos de los Estudios de la Comunicación | |
| 3. 0.5 crédito en: | 0.5 | |
| COMS 5605 [0.5] | Enfoques de la Investigación en Comunicación | |
| 4. 0.5 crédito en: | 0.5 | |
| COMS 5225 [0.5] | Estudios críticos de datos | |
| 5. 0.5 crédito de: | 0.5 | |
| COMS 5203 [0.5] | Comunicación, tecnología, sociedad | |
| COMS 5221 [0.5] | La ciencia y la construcción del conocimiento | |
| COMS 5224 [0.5] | Internet, infraestructura, materialidades | |
| 6. 2.0 créditos en optativas | 2.0 | |
| Créditos totales | 5.0 |
Recorrido 7
| Requisitos - vía de tesis (5.0 créditos) | ||
| 1. 0.5 crédito en: | 0.5 | |
| DATA 5000 [0.5] | Introducción a la Ciencia de Datos | |
| 2. 2.0 créditos en cursos. Los cursos deben incluir un mínimo de 1.5 créditos de cursos OCICS en al menos tres áreas de investigación diferentes. Ver el listado de cursos OCICS por áreas de investigación. | 2.0 | |
| 3. 2.5 créditos en: | 2.5 | |
| COMP 5905 [2.5] | M.C.S. Tesis (La tesis M.C.S. debe estar en un área de Ciencia de Datos y requiere la aprobación del Institute of Data Science. Cada candidato que presente una tesis deberá realizar una defensa oral de la tesis.) | |
| Créditos totales | 5.0 |
Recorrido 8
| Requisitos: | ||
| 1. 0.5 crédito en: | 0.5 | |
| DATA 5000 [0.5] | Introducción a la Ciencia de Datos | |
| 2. 1.5 créditos de cursos obligatorios: | 1.5 | |
| ITEC 5002 [0.5] | Fundamentos de la investigación en tecnología de la información | |
| ITEC 5200 [0.5] | Tecnologías de entretenimiento | |
| ITEC 5201 [0.5] | Tecnologías de animación por computadora | |
| ITEC 5202 [0.5] | Tecnologías de efectos visuales | |
| ITEC 5203 [0.5] | Tecnologías de diseño y desarrollo de juegos | |
| ITEC 5204 [0.5] | Técnicas emergentes de interacción | |
| ITEC 5205 [0.5] | Diseño y desarrollo de aplicaciones intensivas en datos | |
| ITEC 5206 [0.5] | Protección de datos y gestión de derechos | |
| ITEC 5207 [0.5] | Técnicas de interacción con datos | |
| ITEC 5208 [0.5] | Realidad virtual e interfaces de usuario 3D | |
| ITEC 5209 [0.5] | Métodos de investigación empírica en IHC | |
| ITEC 5210 [0.5] | Aprendizaje profundo aplicado | |
| ITEC 5920 [0.5] | Temas especiales en medios digitales | |
| 4. 0.5 crédito en optativas, que puede incluir hasta 0.5 crédito de un curso de nivel 4000, o un curso de posgrado de 0.5 crédito de otra disciplina, con el permiso de su director de posgrado o del Subdirector de Estudios de Posgrado de la Escuela. | 0.5 | |
| 5. 2.5 créditos en: | 2.5 | |
| ITEC 5909 [2.5] | Tesis de Maestría (en la especialización) | |
| Créditos totales | 5.0 |
Recorrido 9
| Requisitos - Vía de cursos (4.0 créditos) | ||
| 1. 1.5 créditos en: | 1.5 | |
| ECON 5020 [0.5] | Teoría microeconómica | |
| ECON 5021 [0.5] | Teoría macroeconómica | |
| ECON 5027 [0.5] | Econometría I | |
| 2. 0.5 crédito en: | 0.5 | |
| DATA 5000 [0.5] | Introducción a la Ciencia de Datos | |
| 3. 0.5 crédito en: | 0.5 | |
| ECON 5708 [0.5] | Ciencia de Datos Económicos - Analítica | |
| 4. 0.5 crédito en: | 0.5 | |
| ECON 5029 [0.5] | Trabajo de investigación en economía | |
| sobre un tema relacionado con la ciencia de datos. | ||
| 5. 0.5 crédito de: | 0.5 | |
| ECON 5055 [0.5] | Econometría Financiera | |
| ECON 5709 [0.5] | Ciencia de Datos Económicos - Aplicaciones | |
| ECON 5712 [0.5] | Microeconometría | |
| ECON 5713 [0.5] | Econometría de Series Temporales | |
| 6. 0.5 crédito en: una optativa de nivel 5000 en ECON, COMP, DATA, MATH o STAT con el permiso del supervisor del M.Sc., que también puede incluir un curso adicional de la lista anterior en el punto 5. | 0.5 | |
| Créditos totales | 4.0 |
Recorrido 10
| Requisitos - por tesis (5.0 créditos) | ||
| 1. 0.5 crédito en: | 0.5 | |
| DATA 5000 [0.5] | Introducción a la Ciencia de Datos | |
| 2. 0.5 crédito de cursos optativos de ciencia de datos: | 0.5 | |
| SYSC 5001 [0.5] | Simulación y Modelado | |
| SYSC 5004 [0.5] | Optimización para Aplicaciones de Ingeniería | |
| SYSC 5101 [0.5] | Diseño de Software de Alto Rendimiento | |
| SYSC 5103 [0.5] | Agentes de Software | |
| SYSC 5104 [0.5] | Metodologías para el Modelado y Simulación por Eventos Discretos | |
| SYSC 5201 [0.5] | Comunicación por Computadora | |
| SYSC 5207 [0.5] | Ingeniería de Sistemas Distribuidos | |
| SYSC 5303 [0.5] | Sistemas Interactivos en Red y Telemedicina | |
| SYSC 5306 [0.5] | Sistemas de Computación Móvil | |
| SYSC 5401 [0.5] | Sistemas Adaptativos y de Aprendizaje | |
| SYSC 5405 [0.5] | Clasificación de Patrones y Diseño de Experimentos | |
| SYSC 5407 [0.5] | Planificación y diseño de redes informáticas | |
| SYSC 5500 [0.5] | Diseño de redes y sistemas informáticos seguros | |
| SYSC 5703 [0.5] | Sistemas Integrados de Bases de Datos y Nube | |
| 3. 1.5 créditos en cursos | 1.5 | |
| 4. 2.5 créditos en: | 2.5 | |
| SYSC 5909 [2.5] | M.A.Sc. Tesis | |
| en el área de ciencia de datos (cada candidato que presente una tesis deberá someterse a una defensa oral de la tesis) | ||
| Créditos totales | 5.0 |
Recorrido 11
| Requisitos - por proyecto (4.5 créditos) | ||
| 1. 0.5 crédito en: | 0.5 | |
| DATA 5000 [0.5] | Introducción a la Ciencia de Datos | |
| 2. 1.0 crédito de cursos optativos de ciencia de datos: | 1.0 | |
| SYSC 5001 [0.5] | Simulación y Modelado | |
| SYSC 5004 [0.5] | Optimización para Aplicaciones de Ingeniería | |
| SYSC 5101 [0.5] | Diseño de Software de Alto Rendimiento | |
| SYSC 5103 [0.5] | Agentes de Software | |
| SYSC 5104 [0.5] | Metodologías para el Modelado y Simulación por Eventos Discretos | |
| SYSC 5201 [0.5] | Comunicación por Computadora | |
| SYSC 5207 [0.5] | Ingeniería de Sistemas Distribuidos | |
| SYSC 5303 [0.5] | Sistemas Interactivos en Red y Telemedicina | |
| SYSC 5306 [0.5] | Sistemas de Computación Móvil | |
| SYSC 5401 [0.5] | Sistemas Adaptativos y de Aprendizaje | |
| SYSC 5405 [0.5] | Clasificación de Patrones y Diseño de Experimentos | |
| SYSC 5407 [0.5] | Planificación y diseño de redes informáticas | |
| SYSC 5500 [0.5] | Diseño de redes y sistemas informáticos seguros | |
| SYSC 5703 [0.5] | Sistemas Integrados de Bases de Datos y Nube | |
| 3. 2.5 créditos en cursos, que pueden incluir hasta 0.5 crédito adicional en proyecto | 2.5 | |
| 4. 0.5 crédito en: | 0.5 | |
| SYSC 5900 [0.5] | Proyecto de Ingeniería de Sistemas | |
| en el área de ciencia de datos | ||
| Créditos totales | 4.5 |
Recorrido 12
| Requisitos: | ||
| 1. 0.5 crédito en: | 0.5 | |
| DATA 5000 [0.5] | Introducción a la Ciencia de Datos | |
| 2. 0.5 crédito en: | 0.5 | |
| GEOG 5000 [0.5] | Enfoques para la Investigación Geográfica | |
| 3. 2.5 créditos en: | 2.5 | |
| GEOG 5909 [2.5] | Tesis de M.A. (en la especialización e incluyendo el examen oral de la tesis) | |
| 4. 0.5 crédito en: | 0.5 | |
| GEOG 5905 [0.5] | Taller de Investigación de Maestría | |
| 5. 1.0 crédito en optativas aprobadas a nivel de posgrado | 1.0 | |
| 6. Además de los requisitos formales, los estudiantes de M.A. deben asistir a la serie de seminarios del Departamento y al Graduate Field Camp. | ||
| Créditos totales | 5.0 |
Recorrido 13
| Requisitos: | ||
| 1. 0.5 crédito en: | 0.5 | |
| DATA 5000 [0.5] | Introducción a la Ciencia de Datos | |
| 2. 0.5 crédito en: | 0.5 | |
| GEOG 5001 [0.5] | Modelado de sistemas ambientales | |
| 3. 0.5 crédito en: | 0.5 | |
| GEOG 5905 [0.5] | Taller de Investigación de Maestría | |
| 4. 0.5 crédito en Geografía Física seleccionado de: | 0.5 | |
| GEOG 5002 [0.5] | Análisis cuantitativo para la investigación geográfica | |
| GEOG 5103 [0.5] | Principios y métodos hidrológicos | |
| GEOG 5104 [0.5] | Biogeografía avanzada | |
| GEOG 5107 [0.5] | Estudio de campo e investigación metodológica | |
| GEOG 5303 [0.5] | Geocriología | |
| GEOG 5307 [0.5] | Recursos edáficos | |
| GEOG 5803 [0.5] | Seminario en Geomática | |
| GEOG 5804 [0.5] | Sistemas de información geográfica | |
| GEOG 5900 [0.5] | Tutoría de posgrado | |
| hasta 0.5 crédito en GEOG o GEOM a nivel 4000, con aprobación departamental | ||
| 5. 3.0 créditos en: | 3.0 | |
| GEOG 5906 [3.0] | Tesis de M.Sc. (en la especialización e incluyendo el examen oral de la tesis) | |
| 6. Además de los requisitos formales, los estudiantes de M.Sc. deben asistir a la serie de seminarios departamentales del DGES y al Campamento de Campo de Posgrado. | ||
| Créditos totales | 5.0 |
Recorrido 14
| Requisitos (5.5 créditos): | ||
| 1. 0.5 crédito en: | 0.5 | |
| HLTH 5903 [0.5] | Temas Actuales en Ciencias de la Salud Interdisciplinarias | |
| 2. 0.5 crédito de: | 0.5 | |
| HLTH 5902 [0.5] | Seminarios en Ciencias de la Salud Interdisciplinarias para MSc | |
| o asignatura optativa, aprobada por el Director de Tesis y el Asesor de Posgrado | ||
| 3. 0.5 crédito en: | 0.5 | |
| DATA 5000 [0.5] | Introducción a la Ciencia de Datos | |
| 4. 0.0 crédito en: | 0.0 | |
| HLTH 5906 [0.0] | Presentación de Seminario de Investigación para MSc | |
| HLTH 5905 [0.0] | Presentación Final de Seminario de Investigación para MSc | |
| 5. 4.0 créditos en: | 4.0 | |
| HLTH 5909 [4.0] | Tesis de MSc (en la especialización) | |
| 6. Reuniones semestrales con el Comité Asesor de Tesis, con los estudiantes alcanzando un nivel de progreso según lo determine el Comité. | ||
| Créditos totales | 5.5 |
Recorrido 15
| Requisitos: | ||
| 1. 0.5 crédito en: | 0.5 | |
| HIST 5003 [0.5] | Teoría y método históricos | |
| 2. 1.5 créditos en HIST a nivel de posgrado, de los cuales solo 0.5 crédito puede tomarse en un curso designado de historia pública; con permiso departamental, hasta 0.5 crédito de cursos con contenido histórico puede tomarse en otra unidad de Carleton University, en the University of Ottawa, o en otra institución acreditada. | 1.5 | |
| 3. 0.5 crédito en: | 0.5 | |
| HIST 5706 [0.5] | Historia digital | |
| 4. 0.5 crédito en: | 0.5 | |
| DATA 5000 [0.5] | Introducción a la Ciencia de Datos | |
| 5. 0.5 crédito en: | 0.5 | |
| HIST 5900 [0.5] | Investigación dirigida | |
| 6. 1.0 crédito en: | 1.0 | |
| HIST 5908 [1.0] | Ensayo de investigación de M.A. (en la especialización) | |
| Créditos totales | 4.5 |
Recorrido 16
| Requisitos - vía de tesis: | ||
| 1. 0.5 crédito en: | 0.5 | |
| DATA 5000 [0.5] | Introducción a la Ciencia de Datos | |
| 2. 1.0 crédito en: | 1.0 | |
| INAF 5016 [0.5] | Análisis estadístico para estudios internacionales | |
| INAF 5017 [0.25] | Formulación de políticas internacionales en Canadá: estructura y proceso | |
| INAF 5018 [0.25] | Derecho y asuntos internacionales | |
| 3. 0.5 créditos en Economía, completados con éxito antes del final del segundo periodo a partir de: (ver Nota 1, abajo) | 0.5 | |
| INAF 5009 [0.5] | Economía del desarrollo | |
| INAF 5205 [0.5] | Economía del conflicto | |
| INAF 5214 [0.5] | Economía para seguridad nacional, inteligencia y defensa | |
| INAF 5308 [0.5] | Comercio internacional y finanzas: teoría y política | |
| INAF 5703 [0.5] | Economía pública internacional | |
| 4. 2.0 créditos en: | 2.0 | |
| INAF 5909 [2.0] | M.A. Thesis (in the specialization) | |
| 5. 1.0 crédito en cursos de Campo o Electivos (Ver Notas 2 y 3, abajo) | 1.0 | |
| 6. Aprobación del examen de competencia en segunda lengua (Ver Nota 4, abajo) | ||
| Créditos totales | 5.0 |
Recorrido 17
| Requisitos: | ||
| 1. 0.5 crédito en: | 0.5 | |
| DATA 5000 [0.5] | Introducción a la Ciencia de Datos | |
| 2. 0.5 crédito en: | 0.5 | |
| PHYS 5002 [0.5] | Técnicas de análisis de datos estadísticos para Física (o curso equivalente en informática para física) | |
| 3. 0.5 crédito en: | 0.5 | |
| PHYS 5203 [0.5] | Física de radiación médica | |
| 4. 0.5 créditos de: | 0.5 | |
| PHYS 5204 [0.5] | Física de la imagen médica (para imagenología) | |
| PHYS 5206 [0.5] | Física de radioterapia médica (para terapia) | |
| PHYS 5207 [0.5] | Radiobiología (para biofísica) | |
| 5. 0.5 créditos en PHYS o PHYJ. Con la aprobación del supervisor de posgrado, se puede utilizar un curso apropiado de nivel de posgrado fuera del departamento de física. | 0.5 | |
| 6. 2.5 créditos en | 2.5 | |
| PHYS 5909 [2.5] | Tesis de M.Sc. (sobre un tema de ciencia de datos aprobado por el comité de gobernanza de Ciencia de Datos y defendida en un examen oral) | |
| 7. Participación en la serie de seminarios del Ottawa-Carleton Institute for Physics | ||
| Créditos totales | 5.0 |
Recorrido 18
| Requisitos: | ||
| 1. 0.5 crédito en: | 0.5 | |
| DATA 5000 [0.5] | Introducción a la Ciencia de Datos | |
| 2. 0.5 crédito en: | 0.5 | |
| PHYS 5002 [0.5] | Técnicas de análisis de datos estadísticos para Física (o curso equivalente en informática para física) | |
| 3. 1.5 crédito en: | 1.5 | |
| PHYS 5602 [0.5] | Física de partículas elementales | |
| PHYS 5701 [0.5] | Mecánica cuántica intermedia con aplicaciones | |
| PHYS 5702 [0.5] | Mecánica cuántica relativista | |
| 4. 2.5 créditos en: | 2.5 | |
| PHYS 5909 [2.5] | Tesis de M.Sc. (sobre un tema de ciencia de datos aprobado por el comité de gobernanza de Ciencia de Datos y defendida en un examen oral) | |
| 5. Participación en la serie de seminarios del Ottawa-Carleton Institute of Physics | ||
| Créditos totales | 5.0 |
Recorrido 19
| Requisitos - vía de cursos (admisión estándar, 7.0 créditos) | ||
| 1. 4.0 créditos en cursos núcleo: | 4.0 | |
| PADM 5120 [0.5] | Desafíos modernos de la gobernanza | |
| PADM 5121 [0.5] | Análisis de políticas: el arte práctico del cambio | |
| PADM 5122 [0.5] | Gestión pública: principios y enfoques | |
| PADM 5123 [0.5] | Gestión pública en la práctica | |
| PADM 5125 [0.5] | Métodos cualitativos para políticas públicas | |
| PADM 5127 [0.5] | Microeconomía para el análisis de políticas | |
| PADM 5128 [0.5] | Macroeconomía para el análisis de políticas | |
| PADM 5129 [0.5] | Curso integrador | |
| 2. 1.5 créditos en cursos núcleo de ciencia de datos: | 1.5 | |
| DATA 5000 [0.5] | Introducción a la Ciencia de Datos | |
| PADM 5126 [0.5] | Métodos cuantitativos para políticas públicas | |
| PADM 5218 [0.5] | Análisis de datos socioeconómicos | |
| 3. 0.5 créditos de optativas de ciencia de datos: | 0.5 | |
| COMP 5111 [0.5] | Gestión de datos para Business Intelligence | |
| COMP 5209 [0.5] | Visual Analytics | |
| COMP 5305 [0.5] | Sistemas avanzados de bases de datos | |
| COMP 5306 [0.5] | Integración de datos | |
| PADM 5372 [0.5] | Seminario de políticas (Especialización en Ciencia de Datos) | |
| PADM 5391 [0.5] | Estudios dirigidos (Especialización en Ciencia de Datos) | |
| 4. 1.0 crédito en optativas aprobadas (ver el sitio web de la Escuela para detalles) | 1.0 | |
| Créditos totales | 7.0 |
Recorrido 20
| Requisitos - vía de cursos (admisión avanzada, 5.0 créditos) | ||
| 1. 2.5 créditos de cursos núcleo: | 2.5 | |
| PADM 5120 [0.5] | Desafíos modernos de la gobernanza | |
| PADM 5121 [0.5] | Análisis de políticas: el arte práctico del cambio | |
| PADM 5122 [0.5] | Gestión pública: principios y enfoques | |
| PADM 5123 [0.5] | Gestión pública en la práctica | |
| PADM 5125 [0.5] | Métodos cualitativos para políticas públicas | |
| PADM 5127 [0.5] | Microeconomía para el análisis de políticas | |
| PADM 5128 [0.5] | Macroeconomía para el análisis de políticas | |
| PADM 5129 [0.5] | Curso integrador | |
| 2. 0.5 crédito en: | 0.5 | |
| DATA 5000 [0.5] | Introducción a la Ciencia de Datos | |
| 3. 0.5 crédito de: | 0.5 | |
| PADM 5126 [0.5] | Métodos cuantitativos para políticas públicas | |
| PADM 5218 [0.5] | Análisis de datos socioeconómicos | |
| 4. 0.5 créditos de optativas de ciencia de datos: | 0.5 | |
| COMP 5111 [0.5] | Gestión de datos para Business Intelligence | |
| COMP 5209 [0.5] | Visual Analytics | |
| COMP 5305 [0.5] | Sistemas avanzados de bases de datos | |
| COMP 5306 [0.5] | Integración de datos | |
| PADM 5372 [0.5] | Seminario de políticas (Especialización en Ciencia de Datos) | |
| PADM 5391 [0.5] | Estudios dirigidos (Especialización en Ciencia de Datos) | |
| 5. 1.0 crédito en optativas aprobadas (ver el sitio web de la Escuela para detalles) | 1.0 | |
| Créditos totales | 5.0 |
Recorrido 21
| Requisitos - Vía de tesis (5.0 créditos): | ||
| 1. 0.5 crédito en: | 0.5 | |
| DATA 5000 [0.5] | Introducción a la Ciencia de Datos | |
| 2. 1.0 crédito en: | 1.0 | |
| SOCI 5005 [0.5] | Debates recurrentes en el pensamiento social | |
| SOCI 5809 [0.5] | La lógica del proceso de investigación | |
| 3. 1.0 crédito en: | 1.0 | |
| SOCI 5102 [0.5] | Regresión Múltiple | |
| SOCI 5104 [0.5] | Análisis Multivariante Avanzado | |
| 4. 0.5 crédito en SOCI a nivel de posgrado (sin incluir los listados arriba). Se puede seleccionar entre cursos de nivel 4000, con permiso del departamento. | 0.5 | |
| 5. 2.0 créditos en: | 2.0 | |
| SOCI 5909 [2.0] | M.A. Thesis (in the specialization) | |
| 6.0 Un examen oral sobre la tesis y el programa del candidato | ||
| Créditos totales | 5.0 |
Cursos
Estos cursos se han detectado en la página fuente del programa. Su presencia no significa que todos sean obligatorios en cada recorrido.
Fuentes y referencias
Año de referencia : 2026-27
Se conservan las fechas y las fuentes para ayudarle a verificar la información. Las traducciones se proponen para facilitar la lectura; la fuente oficial es la referencia para las condiciones y los requisitos.
Referencia de la fuente : https://calendar.carleton.ca/grad/gradprograms/datascience/