Carleton University · コンピュータ、データ、技術分野

データサイエンス

公式名称 : Data Science

参照年 : 2026-27

専攻とバリエーション

収集されたその他の情報

プログラム要件 コースカテゴリ 以下のコースカテゴリは、Bachelor of Data Scienceプログラムの要件を定義するために使用されます。 自由選択科目(Free Electives) 芸術・社会科学学部、公共・グローバルアフェアーズ学部、Sprott School of Business、および理学部が提供するコース(Prohibited Coursesカテゴリに含まれるコースを除く)をすべて含みます。自由選択科目にはCOMP、CSEC、DATA、MATH、STATのコースを含めることができます。 禁止科目(Prohibited Courses) 以下のコースはB.D.S.で単位として使用できません。リストにあるコースとクロスリストされているコースも禁止されます: BIOL 3604 [0.5] Statistics for Biologists BUSI 1401 [0.5] Foundations of Information Systems BUSI 2401 [0.5] Introduction to Data Analytics BUSI 2402 [0.5] Business Applications Development BUSI 3400 [0.5] Database Design CGSC 1005 [0.5] Computational Methods in Cognitive Science COMP 1001 [0.5] Introduction to Computational Thinking for Arts and Social Science Students COMS 3001 [0.5] Quantitative Research in Communication CRCJ 3001 [0.5] Quantitative Methods in Criminology ECON 1401 / MATH 1401 [0.5] Elementary Mathematics for Economics I ECON 1402 / MATH 1402 [0.5] Elementary Mathematics for Economics II ECON 2210 [0.5] Introductory Statistics for Economics ECON 3001 [0.5] Mathematical Methods of Economics ECON 4001 [0.5] Mathematical Analysis in Economics ECON 4002 [0.5] Statistical Analysis in Economics ECON 4004 [0.5] Operations Research: Linear Programming Models ECON 4706 [0.5] Econometrics I ECON 4707 [0.5] Econometrics II ECON 4713 [0.5] Time-Series Econometrics GEOG 2006 [0.5] Introduction to Quantitative Research ECOR 2606 [0.5] Numerical Methods GEOG 3003 [0.5] Quantitative Geography MATH 1009 [0.5] Mathematics for Business MATH 1119 [0.5] Linear Algebra: with Applications to Business NEUR 2001 [0.5] Introduction to Research Methods in Neuroscience NEUR 2002 [0.5] Introduction to Statistics in Neuroscience NEUR 3001 [0.5] Data Analysis in Neuroscience I NEUR 3002 [0.5] Data Analysis in Neuroscience II PSCI 2702 [0.5] A Statistical Toolkit for Political Scientists PSYC 2001 [0.5] Introduction to Research Methods in Psychology PSYC 2002 [0.5] Introduction to Statistics in Psychology PSYC 3000 [1.0] Design and Analysis in Psychological Research SOCI 2004 [0.5] Data Literacy for Social Sciences SOCI 3008 [0.5] Data Analysis for Social Sciences SOCI 4102 [0.5] Multiple Regression Analysis SOWK 3001 [0.5] Introduction to Research Methods in Social Work SYSC 2510 [0.5] Probability, Statistics and Random Processes for Engineers all 0000-level courses and all courses in BIT, IMD, IRM, MPAD, NET, OSS, PLT and ITEC except for the following: BIT 1000 , BIT 1001 , BIT 1100 , BIT 1101 , BIT 1200 , BIT 1201 , BIT 2000 , BIT 2004 (no longer offered), BIT 2005 (no longer offered), BIT 2007 (no longer offered), BIT 2100 (no longer offered), BIT 2300 (no longer offered), MPAD 2400 , MPAD 2501 (no longer offered), MPAD 3300 , MPAD 3501 , MPAD 4001 , MPAD 4501 , MPAD 4502 , MPAD 4503 , MPAD 4504 . Data Science B.D.S. Honours (20.0 credits)

プログラムの経路と条件

これらの表は、指定期間の情報源に基づく要件を示しています。正式な解釈は大学の責任です。

経路 1
A. 専攻CGPAに含まれる単位(13.5単位)
1. 1.5 単位:1.5
MATH 1007 [0.5]初等微積分 I
MATH 1104 [0.5]Linear Algebra for Engineering or Science(工学・理学向け線型代数)
MATH 2007 [0.5]初等微積分 II
2. 以下から1.0 単位:1.0
DATA 3200 [0.5]データサイエンティストのためのコミュニケーションスキル
PHIL 2106 [0.5]情報倫理
3. 次のうち合計5.5 credits:5.5
COMP 1405 [0.5]コンピュータサイエンス入門 I
COMP 1406 [0.5]コンピュータサイエンス入門 II
COMP 1805 [0.5]Discrete Structures I(離散構造 I)
COMP 2109 [0.5]セキュリティとプライバシー入門
COMP 2401 [0.5]システムプログラミング入門
COMP 2402 [0.5]抽象データ型とアルゴリズム
COMP 2404 [0.5]ソフトウェア工学入門
COMP 2406 [0.5]Fundamentals of Web Applications(ウェブアプリケーション基礎)
COMP 2804 [0.5]Discrete Structures II(離散構造 II)
COMP 3105 [0.5]Introduction to Machine Learning(機械学習入門)
COMP 4107 [0.5]ニューラルネットワーク
4. 2.0 credits:2.0
DATA 1517 [0.5]データモデリング I
DATA 1519 [0.5]データモデリング II
DATA 2500 [0.5]Rによるデータ整形
DATA 3500 [0.5]Rによる統計プログラミング
5. 以下から2.0単位:2.0
STAT 1500 [0.5]統計計算入門
STAT 2210 [0.5]推論的データサイエンス基礎 I
STAT 3553 [0.5]回帰モデリング(優等課程)
STAT 4601 [0.5]データマイニング I(優等課程)
6. 次から1.0クレジット:1.0
COMP 4010 [0.5]強化学習入門
COMP 4102 [0.5]コンピュータビジョン
COMP 4115 [0.5]自然言語処理入門
COMP 4116 [0.5]マルチエージェントシステム

コース

これらの科目はプログラムのソースページで確認されました。記載がすべての履修経路で必須であることを意味するわけではありません。

出典と参照

参照年 : 2026-27

日付と出典は、情報を確認する際の参考のために保持されています。翻訳は読みやすくするための提案であり、条件や要件については公式の出典が基準となります。

出典の参照 : https://calendar.carleton.ca/undergrad/undergradprograms/datascience/

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