데이터 과학(공동 전문화)

프로그램 요구사항 데이터 과학 협력 전공에 등록된 학생은 소속 단위의 요구사항과 협력 전공의 요구사항을 모두 충족해야 합니다. 다만 협력 전공의 요구사항은 소속 단위가 요구하는 누적 학점 수를 추가하지 않으며 학위의 학점 가치는 동일하게 유지됩니다. 자세한 프로그램 요구사항은 개별 프로그램을 참조하십시오. 데이터 과학 협력 전공이 포함된 이학 석사(생물학) (5.0 학점)

프로그램 요구사항 학생은 본 학사력(Calendar) 일반 규정 섹션 13.2에 명시된 최대 기간 내에 석사 과정을 완료해야 합니다. 데이터 과학 협력 전공이 포함된 항공우주공학 공학석사(M.A.Sc.) (5.0 학점) 데이터 과학 협력 전공이 포함된 재료공학 공학석사(M.A.Sc.) (5.0 학점) 데이터 과학 협력 전공이 포함된 기계공학 공학석사(M.A.Sc.) (5.0 학점) 요구사항: 1. 0.5학점: 0.5 DATA 5000 [0.5] Introduction to Data Science 2. 데이터 과학 선택과목에서 0.5학점: 0.5 MECH 5103 [0.5] 3D Machine Vision: From Robots to the Space Station MECH 5205 [0.5] Building Performance Simulation MECH 5504 [0.5] Guidance, Navigation and Control MECH 5506 [0.5] Neuro and Fuzzy Control MECH 5508 [0.5] System Modelling, Dynamics and Control MECH 5509 [0.5] Nonlinear Systems Analysis & Controls MAAJ 5026 [0.5] System Modelling, Dynamics and Control MAAJ 5027 [0.5] Nonlinear System Analysis and Controls MAAJ 5028 [0.5] 3D Machine Vision: From Robots to the Space Station MAAJ 5055 [0.5] High-Performance Parallel Scientific Computing MAAJ 5105 [0.5] Non-Linear Optimization MAAJ 5251 [0.5] Guidance, Navigation and Control MAAJ 5252 [0.5] Neuro and Fuzzy Control SYSC 5001 [0.5] Simulation and Modeling SYSC 5004 [0.5] Optimization for Engineering Applications SYSC 5202 [0.5] Applications in Biomedical Image Processing SYSC 5303 [0.5] Interactive Networked Systems and Telemedicine SYSC 5405 [0.5] Pattern Classification and Experiment Design COMP 5112 [0.5] Algorithms for Data Science COMP 5204 [0.5] Computational Aspects of Geographic Information Systems COMP 5306 [0.5] Data Integration COMP 5703 [0.5] Algorithm Analysis and Design COMP 5704 [0.5] Parallel Algorithms and Applications in Data Science 3. OCIMAE가 제공하는 과목에서 1.5학점. 1.5 4. 기계 및 항공우주공학 세미나 시리즈 참여 5. 다음에서 2.5학점: 2.5 MECH 5909 [2.5] M.A.Sc. Thesis (in the Specialization) 총 학점 5.0 데이터 과학 협력 전공이 포함된 의학물리학 이학 석사(M.Sc. Physics Medical Physics) (5.0 학점)

데이터 과학 협력 전공이 포함된 심리학 석사(M.A.) (5.0 학점) 참고: 학생은 협력 전공에 포함된 각 과목에서 최소 성적 A를 받아야 합니다. 각 연구 분야의 과목 목록은 학과 웹사이트에서 확인하십시오: carleton.ca/psychology . 요구사항: 1. 다음에서 1.0학점: 1.0 PSYC 5410 [0.5] Foundations of the General Linear Model PSYC 5411 [0.5] Extension of the General Linear Model 2. 다음에서 0.5학점: 0.5 DATA 5000 [0.5] Introduction to Data Science 3. 전문 개발 과목(항목 4에 열거된 과목)과 아래에 열거된 선택 통계 과목을 제외한 5000레벨 PSYC 과목에서 0.5학점. 0.5 4. 다음 전문 개발 과목 중 0.5학점: 0.5 PSYC 5000 [0.5] Introduction to Program Evaluation PSYC 5002 [0.5] Ethics in Psychology PSYC 5003 [0.5] Open Science and Methodological Improvements PSYC 5004 [0.5] Knowledge Mobilization PSYC 5802 [0.5] Special Topics: Professional Development PSYC 5903 [0.5] Practicum in Psychology 5. 다음 이수: 0.0 PSYC 5906 [0.0] Pro-Seminar in Psychology 6. 다음에서 2.5학점: 2.5 PSYC 5909 [2.5] M.A. Thesis (in the area of Data Science, which must be defended at an oral examination) 총 학점 5.0 데이터 과학 협력 전공이 포함된 공공정책 및 행정 석사(Master of Public Policy and Administration) (7.0 학점)