전공 및 변형
수집된 기타 정보
프로그램 요구사항 과목 분류 다음 과목 분류는 데이터 과학 학사 프로그램의 프로그램 요구사항을 정의하는 데 사용됩니다. 자유 선택 과목(Free Electives) 인문사회과학부, 공공 및 글로벌 문제학부, Sprott 경영대학 및 과학부에서 제공하는 과목(금지 과목 카테고리에 포함된 과목 제외)은 모두 자유 선택 과목으로 사용할 수 있습니다. 자유 선택 과목은 COMP, CSEC, DATA, MATH 및 STAT 과목을 포함할 수 있습니다. 금지 과목(Prohibited Courses) 다음 과목들은 B.D.S. 학위의 학점으로 사용할 수 없습니다. 목록에 포함된 과목과 교차 등재된 모든 과목도 금지됩니다: 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 모든 0000-레벨 과목 및 다음을 제외한 BIT, IMD, IRM, MPAD, NET, OSS, PLT 및 ITEC 과목: BIT 1000 , BIT 1001 , BIT 1100 , BIT 1101 , BIT 1200 , BIT 1201 , BIT 2000 , BIT 2004 (더 이상 개설되지 않음), BIT 2005 (더 이상 개설되지 않음), BIT 2007 (더 이상 개설되지 않음), BIT 2100 (더 이상 개설되지 않음), BIT 2300 (더 이상 개설되지 않음), MPAD 2400 , MPAD 2501 (더 이상 개설되지 않음), MPAD 3300 , MPAD 3501 , MPAD 4001 , MPAD 4501 , MPAD 4502 , MPAD 4503 , MPAD 4504 . 데이터 과학 B.D.S. 우등(20.0 학점)
프로그램의 경로 및 조건
이 표는 해당 기간의 출처 요구사항을 재현합니다. 공식 해석은 대학의 권한입니다.
경로 1
| A. 전공 평점평균(CGPA)에 포함되는 학점(13.5 학점) | ||
| 1. 다음 과목 1.5학점: | 1.5 | |
| MATH 1007 [0.5] | 기초 미적분학 I | |
| MATH 1104 [0.5] | 공학 또는 과학을 위한 선형대수학 | |
| MATH 2007 [0.5] | 초급 미적분학 II | |
| 2. 1.0 학점: | 1.0 | |
| DATA 3200 [0.5] | 데이터 과학자를 위한 커뮤니케이션 기술 | |
| PHIL 2106 [0.5] | 정보 윤리 | |
| 3. 다음 과목에서 5.5 학점: | 5.5 | |
| COMP 1405 [0.5] | 컴퓨터과학 입문 I | |
| COMP 1406 [0.5] | 컴퓨터과학 입문 II | |
| COMP 1805 [0.5] | 이산 구조 I | |
| COMP 2109 [0.5] | 보안 및 프라이버시 소개 | |
| COMP 2401 [0.5] | 시스템 프로그래밍 입문 | |
| COMP 2402 [0.5] | 추상 자료형 및 알고리즘 | |
| COMP 2404 [0.5] | 소프트웨어 공학 입문 | |
| COMP 2406 [0.5] | 웹 애플리케이션 기초 | |
| COMP 2804 [0.5] | 이산 구조 II | |
| COMP 3105 [0.5] | 기계학습 입문 | |
| COMP 4107 [0.5] | 신경망 | |
| 4. 다음 과목에서 2.0 학점: | 2.0 | |
| DATA 1517 [0.5] | 데이터 모델링 I | |
| DATA 1519 [0.5] | 데이터 모델링 II | |
| DATA 2500 [0.5] | R에서의 데이터 정리 | |
| DATA 3500 [0.5] | R에서의 통계적 프로그래밍 | |
| 5. 다음에서 2.0 학점: | 2.0 | |
| STAT 1500 [0.5] | 통계 컴퓨팅 입문 | |
| STAT 2210 [0.5] | 추론적 데이터 과학 기초 I | |
| STAT 3553 [0.5] | 회귀모형(우등) | |
| STAT 4601 [0.5] | 데이터 마이닝 I(우등) | |
| 6. 1.0학점 출처: | 1.0 | |
| COMP 4010 [0.5] | 강화학습 입문 | |
| COMP 4102 [0.5] | 컴퓨터 비전 | |
| COMP 4115 [0.5] | 자연어 처리 입문 | |
| COMP 4116 [0.5] | 다중 에이전트 시스템 |
과목
이 과목들은 프로그램의 출처 페이지에서 확인되었습니다. 모든 과목이 각 경로에서 필수임을 의미하지는 않습니다.
출처 및 참고문헌
참고 기준 연도 : 2026-27
날짜와 출처는 정보를 확인하는 데 도움이 되도록 보관됩니다. 번역은 읽기 편의를 위해 제공되며 조건과 요건은 공식 출처가 기준입니다.
출처 참조 : https://calendar.carleton.ca/undergrad/undergradprograms/datascience/