Carleton University · Informatikk, data og teknologi

Dataanalyse/Data Science

Offisiell tittel : Data Science

Referanseår : 2026-27

Spesialiseringer og varianter

Andre innsamlede opplysninger

Programkrav Kurskategorier Følgende kurskategorier brukes ved definering av programkrav i Bachelor of Data Science-programmet. Frie valgfrie emner Alle emner som tilbys av Faculty of Arts and Social Sciences, Faculty of Public and Global Affairs, Sprott School of Business og Faculty of Science, med unntak av emner i kategorien Forbudte emner. Frie valgfrie emner kan inkludere COMP-, CSEC-, DATA-, MATH- og STAT-emner. Forbudte emner Følgende emner kan ikke brukes for studiepoeng i B.D.S. Merk at alle emner som har fellesoppføring med de på listen også er forbudt: BIOL 3604 [0.5] Statistikk for biologer BUSI 1401 [0.5] Grunnlag for informasjonssystemer BUSI 2401 [0.5] Introduksjon til dataanalyse BUSI 2402 [0.5] Utvikling av forretningsapplikasjoner BUSI 3400 [0.5] Database-design CGSC 1005 [0.5] Beregningsmetoder i kognitiv vitenskap COMP 1001 [0.5] Introduksjon til beregningsmessig tenkning for studenter ved humaniora og samfunnsvitenskap COMS 3001 [0.5] Kvantitativ forskning i kommunikasjon CRCJ 3001 [0.5] Kvantitative metoder i kriminologi ECON 1401 / MATH 1401 [0.5] Elementær matematikk for økonomi I ECON 1402 / MATH 1402 [0.5] Elementær matematikk for økonomi II ECON 2210 [0.5] Innføringsstatistikk for økonomi ECON 3001 [0.5] Matematiske metoder i økonomi ECON 4001 [0.5] Matematisk analyse i økonomi ECON 4002 [0.5] Statistisk analyse i økonomi ECON 4004 [0.5] Operasjonsanalyse: lineære programmeringsmodeller ECON 4706 [0.5] Økonometri I ECON 4707 [0.5] Økonometri II ECON 4713 [0.5] Tidsserieøkonomi GEOG 2006 [0.5] Introduksjon til kvantitativ forskning ECOR 2606 [0.5] Numeriske metoder GEOG 3003 [0.5] Kvantitativ geografi MATH 1009 [0.5] Matematikk for næringslivet MATH 1119 [0.5] Lineær algebra: med anvendelser for næringslivet NEUR 2001 [0.5] Introduksjon til forskningsmetoder i nevrovitenskap NEUR 2002 [0.5] Introduksjon til statistikk i nevrovitenskap NEUR 3001 [0.5] Dataanalyse i nevrovitenskap I NEUR 3002 [0.5] Dataanalyse i nevrovitenskap II PSCI 2702 [0.5] Et statistisk verktøysett for statsvitere PSYC 2001 [0.5] Introduksjon til forskningsmetoder i psykologi PSYC 2002 [0.5] Introduksjon til statistikk i psykologi PSYC 3000 [1.0] Design og analyse i psykologisk forskning SOCI 2004 [0.5] Datakompetanse for samfunnsvitenskapene SOCI 3008 [0.5] Dataanalyse for samfunnsvitenskapene SOCI 4102 [0.5] Multippel regresjonsanalyse SOWK 3001 [0.5] Introduksjon til forskningsmetoder i sosialt arbeid SYSC 2510 [0.5] Sannsynlighet, statistikk og stokastiske prosesser for ingeniører alle 0000-nivå emner og alle emner i BIT, IMD, IRM, MPAD, NET, OSS, PLT og ITEC med unntak av følgende: BIT 1000, BIT 1001, BIT 1100, BIT 1101, BIT 1200, BIT 1201, BIT 2000, BIT 2004 (tilbys ikke lenger), BIT 2005 (tilbys ikke lenger), BIT 2007 (tilbys ikke lenger), BIT 2100 (tilbys ikke lenger), BIT 2300 (tilbys ikke lenger), MPAD 2400, MPAD 2501 (tilbys ikke lenger), MPAD 3300, MPAD 3501, MPAD 4001, MPAD 4501, MPAD 4502, MPAD 4503, MPAD 4504. Data Science B.D.S. Honours (20.0 credits)

Programløp og betingelser

Disse tabellene gjengir kravene fra kilden for den angitte perioden. Offisiell tolkning ligger hos universitetet.

Løp 1
A. Studiepoeng inkludert i hovedfagets karaktergjennomsnitt (13,5 studiepoeng)
1. 1.5 studiepoeng i:1.5
MATH 1007 [0.5]Elementær kalkulus I
MATH 1104 [0.5]Lineær algebra for ingeniørfag eller naturvitenskap
MATH 2007 [0.5]Elementær kalkulus II
2. 1.0 studiepoeng i:1.0
DATA 3200 [0.5]Kommunikasjonsferdigheter for dataforskere
PHIL 2106 [0.5]Informasjonsetikk
3. 5.5 studiepoeng i:5.5
COMP 1405 [0.5]Introduction to Computer Science I
COMP 1406 [0.5]Introduction to Computer Science II
COMP 1805 [0.5]Diskrete strukturer I
COMP 2109 [0.5]Introduksjon til sikkerhet og personvern
COMP 2401 [0.5]Introduction to Systems Programming
COMP 2402 [0.5]Abstract Data Types and Algorithms
COMP 2404 [0.5]Introduction to Software Engineering
COMP 2406 [0.5]Grunnleggende webapplikasjoner
COMP 2804 [0.5]Diskrete strukturer II
COMP 3105 [0.5]Introduction to Machine Learning
COMP 4107 [0.5]Nevrale nettverk
4. 2.0 studiepoeng i:2.0
DATA 1517 [0.5]Data-modellering I
DATA 1519 [0.5]Data-modellering II
DATA 2500 [0.5]Dataopprydding i R
DATA 3500 [0.5]Statistisk programmering i R
5. 2.0 studiepoeng i:2.0
STAT 1500 [0.5]Introduksjon til statistisk beregning
STAT 2210 [0.5]Inferensielle grunnlag for datafag I
STAT 3553 [0.5]Regresjonsmodellering (Honours)
STAT 4601 [0.5]Datautvinning I (Honours)
6. 1.0 kreditt fra:1.0
COMP 4010 [0.5]Introduksjon til forsterkende læring
COMP 4102 [0.5]Datamaskinsyn
COMP 4115 [0.5]Introduksjon til naturlig språkprosessering
COMP 4116 [0.5]Multiagent-systemer

Emner

Disse emnene er funnet på programmets kilde-side. Deres tilstedeværelse betyr ikke at de alle er obligatoriske i hvert løp.

Kilder og referanser

Referanseår : 2026-27

Datoer og kilder beholdes for å hjelpe deg å verifisere opplysningene. Oversettelsene tilbys for å lette lesing; den offisielle kilden er referansen for krav og betingelser.

Kildereferanse : https://calendar.carleton.ca/undergrad/undergradprograms/datascience/

Skriv til StudyCanada

Fortell om planene dine eller still et spørsmål. Vi fortsetter på e-post.

Vi bruker kontaktopplysningene til å svare på henvendelsen din. Personvern

Dette skjemaet sendes til StudyCanada. For å kontakte skolen, bruk kontaktopplysningene i skoleprofilen.