전공 및 변형
M.A.Sc. 데이터 사이언스, 분석 및 인공지능 (5.0 학점)
M.C.S. 데이터 사이언스, 분석 및 인공지능 (5.0 학점)
M.Eng. 데이터 사이언스, 분석 및 인공지능 (4.5 학점)
M.I.T. 데이터 사이언스, 분석 및 인공지능 (5.0 학점)
M.Sc. 데이터 사이언스, 분석 및 인공지능 (5.0 학점)
Ph.D. 데이터 사이언스, 분석 및 인공지능 (1.5 학점)
프로그램의 경로 및 조건
이 표는 해당 기간의 출처 요구사항을 재현합니다. 공식 해석은 대학의 권한입니다.
경로 1
| 데이터 과학, 분석 및 인공지능 공학석사(M.A.Sc.) - 논문 경로 (5.0 학점) | ||
| 1. 1.0 학점: | 1.0 | |
| DATA 5000 [0.5] | 데이터 과학 입문 | |
| DATA 5001 [0.5] | 데이터 과학 및 분석의 기초 | |
| 2. 승인된 SYSC 선택과목에서 0.5학점(적용 가능한 선택과목 목록은 DSAAI 프로그램 웹사이트 참조) | 0.5 | |
| 3. SYSC에 속하지 않은 승인된 선택과목에서 0.5학점(적용 가능한 선택과목 목록은 DSAAI 프로그램 웹사이트 참조) | 0.5 | |
| 4. 참여 DSAAI 단위의 과목 중 0.5학점 선택과목 | 0.5 | |
| 참고: 위 선택과목 중 0.5학점은 인공지능 또는 기계학습 응용과목이어야 함(적용 가능한 선택과목 목록은 DSAAI 프로그램 웹사이트 참조) | ||
| 5. 다음에 해당하는 2.5학점: | 2.5 | |
| DATA 5929 [2.5] | 논문 - MASc | |
| 총 학점 | 5.0 |
경로 2
| 요구사항 - 논문 경로 (5.0 학점) | ||
| 1. 1.0 학점: | 1.0 | |
| DATA 5000 [0.5] | 데이터 과학 입문 | |
| DATA 5001 [0.5] | 데이터 과학 및 분석의 기초 | |
| 2. 승인된 COMP 선택과목에서 0.5학점(적용 가능한 선택과목 목록은 DSAAI 프로그램 웹사이트 참조) | 0.5 | |
| 3. COMP에 속하지 않은 승인된 선택과목에서 0.5학점(적용 가능한 선택과목 목록은 DSAAI 프로그램 웹사이트 참조) | 0.5 | |
| 4. 참여 DSAAI 단위의 과목 중 0.5학점 선택과목 | 0.5 | |
| 5. 위 선택과목 중 0.5학점은 인공지능 또는 기계학습 응용과목이어야 함(목록은 DSAAI 프로그램 웹사이트 참조) | ||
| 6. 다음에서 2.5학점: | 2.5 | |
| DATA 5939 [2.5] | 논문 - MCS | |
| 총 학점 | 5.0 |
경로 3
| 데이터 과학, 분석 및 인공지능 공학석사(M.Eng.) - 수업 중심 경로 (4.5 학점) | ||
| 1. 1.0 학점: | 1.0 | |
| DATA 5000 [0.5] | 데이터 과학 입문 | |
| DATA 5001 [0.5] | 데이터 과학 및 분석의 기초 | |
| 2. 승인된 SYSC 선택과목에서 1.0학점(적용 가능한 선택과목 목록은 DSAAI 프로그램 웹사이트 참조) | 1.0 | |
| 3. 대학원 수준의 SYSC 과목 0.5학점 | 0.5 | |
| 4. SYSC에 속하지 않은 두 단위에서 승인된 선택과목으로 1.0학점(적용 가능한 선택과목 목록은 DSAAI 프로그램 웹사이트 참조) | 1.0 | |
| 5. 참여 DSAAI 단위의 선택과목에서 1.0학점 | 1.0 | |
| 참고: 위 선택과목 중 0.5학점은 인공지능 또는 기계학습 응용과목이어야 함(적용 가능한 선택과목 목록은 DSAAI 프로그램 웹사이트 참조) | ||
| 총 학점 | 4.5 |
경로 4
| 데이터 과학, 분석 및 인공지능 공학석사(M.I.T.) - 논문 경로 (5.0 학점) | ||
| 1. 1.0 학점: | 1.0 | |
| DATA 5000 [0.5] | 데이터 과학 입문 | |
| DATA 5001 [0.5] | 데이터 과학 및 분석의 기초 | |
| 2. 승인된 ITEC 선택과목에서 0.5학점(적용 가능한 선택과목 목록은 DSAAI 프로그램 웹사이트 참조) | 0.5 | |
| 3. ITEC에 속하지 않은 승인된 선택과목에서 0.5학점(적용 가능한 선택과목 목록은 DSAAI 프로그램 웹사이트 참조) | 0.5 | |
| 4. 참여 DSAAI 단위의 과목 중 0.5학점 선택과목 | 0.5 | |
| 참고: 위 선택과목 중 0.5학점은 인공지능 또는 기계학습 응용과목이어야 함(적용 가능한 선택과목 목록은 DSAAI 프로그램 웹사이트 참조) | ||
| 5. 다음에 해당하는 2.5학점: | 2.5 | |
| DATA 5919 [2.5] | 논문 - MIT | |
| 총 학점 | 5.0 |
경로 5
| M.Sc. 데이터 사이언스, 분석 및 인공지능 - 학위논문 과정 (5.0 학점) | ||
| 1. 1.0 학점: | 1.0 | |
| DATA 5000 [0.5] | 데이터 과학 입문 | |
| DATA 5001 [0.5] | 데이터 과학 및 분석의 기초 | |
| 2. 승인된 MATH 또는 STAT 선택과목에서 0.5 학점(적용 가능한 선택과목 목록은 DSAAI 프로그램 웹사이트 참조) | 0.5 | |
| 3. MATH 또는 STAT에 속하지 않는 승인된 선택과목에서 0.5 학점(적용 가능한 선택과목 목록은 DSAAI 프로그램 웹사이트 참조) | 0.5 | |
| 4. 참여 DSAAI 단위의 과목 중 0.5학점 선택과목 | 0.5 | |
| 참고: 위 선택과목 중 0.5학점은 인공지능 또는 기계학습 응용과목이어야 함(적용 가능한 선택과목 목록은 DSAAI 프로그램 웹사이트 참조) | ||
| 5. 다음에 해당하는 2.5학점: | 2.5 | |
| DATA 5909 [2.5] | 논문 - MSc | |
| 총 학점 | 5.0 |
경로 6
| 요구사항 (1.5 학점): | ||
| 1. 0.5 학점: | 0.5 | |
| DATA 5001 [0.5] | 데이터 과학 및 분석의 기초 | |
| 2. 지도교수의 승인을 받은 선택과목에서 1.0 학점(적용 가능한 선택과목 목록은 DSAAI 프로그램 웹사이트 참조) | 1.0 | |
| 3. 0.0 학점: | ||
| DATA 6907 [0.0] | 박사 종합시험 | |
| 4. 다음 과목 0.0학점: | ||
| DATA 6908 [0.0] | 박사 연구계획서 | |
| 5. 0.0 학점: | 0.0 | |
| DATA 6909 [0.0] | 논문 - PhD | |
| 총 학점 | 1.5 |
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/grad/gradprograms/dsa/