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Início StudyCanadaUniversidades no CanadáCarleton UniversityCiência de Dados (Especialização Colaborativa)
Carleton University · Informática, dados e tecnologias

Ciência de Dados (Especialização Colaborativa)

Denominação oficial : Data Science (Collaborative Specialization)

Ano de referência : 2026-27
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Especializações e variantes

M.A.Sc. Engenharia Biomédica com Especialização Colaborativa em Ciência de Dados (5.0 créditos)
M.Eng. Engenharia Biomédica com Especialização Colaborativa em Ciência de Dados (5.0 créditos)
M.Sc. em Química com Especialização Colaborativa em Ciência de Dados (5.0 créditos)
Master of Cognitive Science com Especialização Colaborativa em Ciência de Dados (5.0 créditos)
M.A. Comunicação com Especialização Colaborativa em Ciência de Dados (5,0 créditos)
M.C.S. Ciência da Computação com Especialização Colaborativa em Ciência de Dados (5.0 créditos)
M.A.Sc. Mídia Digital com Especialização Colaborativa em Ciência de Dados (5.0 créditos)
M.Sc. Economia com Especialização Colaborativa em Ciência de Dados (4.0 créditos)
M.A.Sc. Engenharia Elétrica e de Computadores com Especialização Colaborativa em Ciência de Dados (5.0 créditos)
M.Eng. Engenharia Elétrica e de Computadores com Especialização Colaborativa em Ciência de Dados (4.5 créditos)
M.A. Geografia com Especialização Colaborativa em Ciência de Dados (5.0 créditos)
M.Sc. Geografia com Especialização Colaborativa em Ciência de Dados (5.0 créditos)
M.Sc. Ciências da Saúde com Especialização Colaborativa em Ciência de Dados (5.5 créditos)
M.A. História com Especialização Colaborativa em Ciência de Dados (4.5 créditos)
M.A. Assuntos Internacionais com Especialização Colaborativa em Ciência de Dados (5.0 créditos)
M.Sc. Física Física de Partículas com Especialização Colaborativa em Ciência de Dados (5.0 créditos)
Master of Public Policy and Administration com Especialização Colaborativa em Ciência de Dados (ingresso avançado, 5.0 créditos)
M.A. Sociologia com Especialização Colaborativa em Ciência de Dados (5.0 créditos)
Outras informações recolhidas

Requisitos do programa Estudantes matriculados no Programa Colaborativo em Ciência de Dados devem atender aos requisitos de suas unidades de origem, bem como aos do Programa Colaborativo. Os requisitos do Programa Colaborativo, no entanto, não aumentam o número de créditos que os estudantes são obrigados a acumular pela sua unidade de origem e o valor em créditos do grau permanece o mesmo. Consulte os programas individuais para requisitos detalhados do programa. M.Sc. Biologia com Especialização Colaborativa em Ciência de Dados (5.0 créditos)

Outras informações recolhidas

Requisitos do programa Espera-se que os alunos concluam o programa de mestrado dentro dos limites máximos delineados na Seção 13.2 da seção de Regulamentos Gerais deste Calendário. M.A.Sc. Engenharia Aeroespacial com Especialização Colaborativa em Ciência de Dados (5.0 créditos) M.A.Sc. Engenharia de Materiais com Especialização Colaborativa em Ciência de Dados (5.0 créditos) M.A.Sc. Engenharia Mecânica com Especialização Colaborativa em Ciência de Dados (5.0 créditos) Requisitos: 1. 0.5 crédito em: 0.5 DATA 5000 [0.5] Introdução à Ciência de Dados 2. 0.5 crédito de cursos eletivos em ciência de dados: 0.5 MECH 5103 [0.5] Visão Máquina 3D: de Robôs à Estação Espacial MECH 5205 [0.5] Simulação de Desempenho de Edifícios MECH 5504 [0.5] Guiagem, Navegação e Controle MECH 5506 [0.5] Controle Neuro e Fuzzy MECH 5508 [0.5] Modelagem de Sistemas, Dinâmica e Controle MECH 5509 [0.5] Análise e Controle de Sistemas Não Lineares MAAJ 5026 [0.5] Modelagem de Sistemas, Dinâmica e Controle MAAJ 5027 [0.5] Análise e Controle de Sistemas Não Lineares MAAJ 5028 [0.5] Visão Máquina 3D: de Robôs à Estação Espacial MAAJ 5055 [0.5] Computação Científica Paralela de Alto Desempenho MAAJ 5105 [0.5] Otimização Não Linear MAAJ 5251 [0.5] Guiagem, Navegação e Controle MAAJ 5252 [0.5] Controle Neuro e Fuzzy SYSC 5001 [0.5] Simulação e Modelagem SYSC 5004 [0.5] Otimização para Aplicações de Engenharia SYSC 5202 [0.5] Aplicações em Processamento de Imagens Biomédicas SYSC 5303 [0.5] Sistemas Interativos em Rede e Telemedicina SYSC 5405 [0.5] Classificação de Padrões e Desenho Experimental COMP 5112 [0.5] Algoritmos para Ciência de Dados COMP 5204 [0.5] Aspectos Computacionais de Sistemas de Informação Geográfica COMP 5306 [0.5] Integração de Dados COMP 5703 [0.5] Análise e Projeto de Algoritmos COMP 5704 [0.5] Algoritmos Paralelos e Aplicações em Ciência de Dados 3. 1.5 créditos em cursos oferecidos pelo OCIMAE. 1.5 4. Participação na série de seminários de Engenharia Mecânica e Aeroespacial 5. 2.5 créditos em: 2.5 MECH 5909 [2.5] M.A.Sc. Tese (na Especialização) Créditos totais 5.0 M.Sc. Física Física Médica com Especialização Colaborativa em Ciência de Dados (5.0 créditos)

Outras informações recolhidas

M.A. Psicologia com Especialização Colaborativa em Ciência de Dados (5.0 créditos) Observações: Os estudantes devem receber uma nota mínima de A em cada um dos cursos incluídos na Especialização. Cursos para cada área de pesquisa estão listados no site do departamento: carleton.ca/psychology . Requisitos: 1. 1.0 crédito em: 1.0 PSYC 5410 [0.5] Fundamentos do Modelo Linear Geral PSYC 5411 [0.5] Extensão do Modelo Linear Geral 2. 0.5 crédito em: 0.5 DATA 5000 [0.5] Introdução à Ciência de Dados 3. 0.5 crédito em PSYC no nível 5000, excluindo os cursos de desenvolvimento profissional listados no Item 4 e excluindo os cursos eletivos de estatística listados abaixo. 0.5 4. 0.5 crédito dentre os seguintes cursos de desenvolvimento profissional: 0.5 PSYC 5000 [0.5] Introdução à Avaliação de Programas PSYC 5002 [0.5] Ética em Psicologia PSYC 5003 [0.5] Ciência Aberta e Melhorias Metodológicas PSYC 5004 [0.5] Mobilização do Conhecimento PSYC 5802 [0.5] Tópicos Especiais: Desenvolvimento Profissional PSYC 5903 [0.5] Estágio em Psicologia 5. Conclusão de: 0.0 PSYC 5906 [0.0] Pró-Seminário em Psicologia 6. 2.5 créditos em: 2.5 PSYC 5909 [2.5] Tese de M.A. (na área de Ciência de Dados, que deve ser defendida em exame oral) Créditos totais 5.0 Master of Public Policy and Administration com Especialização Colaborativa em Ciência de Dados (7.0 créditos)

Percursos e condições do programa

Estas tabelas reproduzem os requisitos da fonte para o período indicado. A interpretação oficial cabe à universidade.

Percurso 1
Requisitos:
1. 0.5 crédito em trabalhos de curso aprovados0.5
2. 0.5 crédito em:0.5
DATA 5000 [0.5]Introdução à Ciência de Dados
3. 4.0 créditos em:4.0
BIOL 5909 [4.0]Tese de M.Sc. (na especialização, incluindo defesa oral bem-sucedida)
Créditos Totais5.0
Percurso 2
Requisitos:
1. 0.5 crédito em:0.5
BIOM 5010 [0.5]Introdução à Engenharia Biomédica
2. 0.5 crédito em:0.5
DATA 5000 [0.5]Introdução à Ciência de Dados
3. 1.0 crédito em cursos BIOM (BMG)1.0
4. 0.5 crédito em cursos eletivos cursados tanto na Carleton University quanto na University of Ottawa com a aprovação do Diretor ou Diretor Associado do OCIBME0.5
5. 2.5 créditos em:2.5
BIOM 5909 [2.5]Tese de M.A.Sc. (na especialização)
6. 0.0 crédito em:0.0
BIOM 5800 [0.0]Seminário de Engenharia Biomédica
Créditos Totais5.0
Percurso 3
Requisitos - por curso:
1. 0.5 crédito em:0.5
BIOM 5010 [0.5]Introdução à Engenharia Biomédica
2. 0.5 crédito em:0.5
DATA 5000 [0.5]Introdução à Ciência de Dados
3. 2.0 créditos em cursos BIOM (BMG)2.0
4. 2.0 créditos em cursos eletivos, tanto na Carleton University quanto na University of Ottawa, com a aprovação do Diretor ou Diretor Associado do OCIBME2.0
5. 0.0 crédito em:
BIOM 5800 [0.0]Seminário de Engenharia Biomédica
Créditos Totais5.0
Percurso 4
Requisitos
1. 0.5 crédito em:0.5
DATA 5000 [0.5]Introdução à Ciência de Dados
2. 0.5 crédito em:0.5
CHEM 5810 [0.5]Seminário
3. 0.5 crédito em:0.5
CHEM 5804 [0.5]Comunicação Científica Moderna
4. 0.5 crédito em CHEM em nível de pós-graduação, o que pode incluir até 0.5 crédito em outra disciplina, com permissão do departamento.0.5
5. 3.0 créditos em:3.0
CHEM 5909 [3.0]M.Sc. Dissertação (na especialização)
Créditos Totais5.0
Percurso 5
Requisitos - via de dissertação (5.0 créditos)
1. 0.5 crédito em:0.5
DATA 5000 [0.5]Introdução à Ciência de Dados
2. 0.5 crédito em:0.5
CGSC 5100 [0.5]Questões em Ciência Cognitiva
3. 0.5 crédito em:0.5
CGSC 5101 [0.5]Métodos Experimentais e Estatística
4. 1.0 crédito em CGSC ou outros cursos aprovados, de duas disciplinas cognitivas diferentes, selecionados em consulta com o orientador de pós-graduação.1.0
5. 2.5 créditos em:2.5
CGSC 5909 [2.5]M. Tese em Cognição (A tese deve ser aprovada como cumprindo o requisito de ciência de dados e ser supervisionada por um membro do corpo docente que trabalhe em uma área relacionada à ciência de dados.)
6. Preparação de pesquisa para apresentação na Carleton Cognitive Science Spring Conference.
Créditos Totais5.0
Percurso 6
Requisitos - Via de Cursos (5.0 créditos)
1. 0.5 crédito em:0.5
DATA 5000 [0.5]Introdução à Ciência de Dados
2. 1.0 crédito em:1.0
COMS 5101 [1.0]Fundamentos dos Estudos da Comunicação
3. 0.5 crédito em:0.5
COMS 5605 [0.5]Abordagens para Pesquisa em Comunicação
4. 0.5 crédito em:0.5
COMS 5225 [0.5]Estudos Críticos de Dados
5. 0.5 crédito a partir de:0.5
COMS 5203 [0.5]Comunicação, Tecnologia, Sociedade
COMS 5221 [0.5]Ciência e a Construção do Conhecimento
COMS 5224 [0.5]Internet, Infraestrutura, Materialidades
6. 2.0 créditos em eletivas2.0
Créditos Totais5.0
Percurso 7
Requisitos - via de dissertação (5.0 créditos)
1. 0.5 crédito em:0.5
DATA 5000 [0.5]Introdução à Ciência de Dados
2. 2.0 créditos em trabalhos de curso. O trabalho de curso deve incluir um mínimo de 1.5 créditos de cursos OCICS em pelo menos três áreas de pesquisa diferentes. Veja a lista de cursos OCICS por áreas de pesquisa.2.0
3. 2.5 créditos em:2.5
COMP 5905 [2.5]M.C.S. Tese (A tese de M.C.S. deve ser em uma área de Ciência de Dados e requer aprovação do Institute of Data Science. Cada candidato que submeter uma tese deverá realizar uma defesa oral da tese.)
Créditos Totais5.0
Percurso 8
Requisitos:
1. 0.5 crédito em:0.5
DATA 5000 [0.5]Introdução à Ciência de Dados
2. 1,5 crédito de disciplinas obrigatórias:1.5
ITEC 5002 [0.5]Fundamentos da Pesquisa em Tecnologia da Informação
ITEC 5200 [0.5]Tecnologias de Entretenimento
ITEC 5201 [0.5]Tecnologias de Animação por Computador
ITEC 5202 [0.5]Tecnologias de Efeitos Visuais
ITEC 5203 [0.5]Tecnologias de Design e Desenvolvimento de Jogos
ITEC 5204 [0.5]Técnicas Emergentes de Interação
ITEC 5205 [0.5]Design e Desenvolvimento de Aplicações Intensivas em Dados
ITEC 5206 [0.5]Proteção de Dados e Gestão de Direitos
ITEC 5207 [0.5]Técnicas de Interação com Dados
ITEC 5208 [0.5]Realidade Virtual e Interfaces de Usuário 3D
ITEC 5209 [0.5]Métodos de Pesquisa Empírica em IHC
ITEC 5210 [0.5]Aprendizado Profundo Aplicado
ITEC 5920 [0.5]Tópicos Especiais em Mídia Digital
4. 0,5 crédito em opcionais, que pode incluir até 0,5 crédito de um curso de nível 4000, ou um curso de 0,5 crédito de pós-graduação de outra disciplina, com permissão do orientador de pós-graduação ou do Diretor Associado de Estudos de Pós-Graduação da Escola.0.5
5. 2.5 créditos em:2.5
ITEC 5909 [2.5]Tese de Mestrado (na especialização)
Créditos Totais5.0
Percurso 9
Requisitos - Caminho de curso (4.0 créditos)
1. 1.5 créditos em:1.5
ECON 5020 [0.5]Teoria Microeconômica
ECON 5021 [0.5]Teoria Macroeconômica
ECON 5027 [0.5]Econometria I
2. 0.5 crédito em:0.5
DATA 5000 [0.5]Introdução à Ciência de Dados
3. 0.5 crédito em:0.5
ECON 5708 [0.5]Ciência de Dados Econômicos - Análise
4. 0.5 crédito em:0.5
ECON 5029 [0.5]Artigo de Pesquisa em Economia
sobre um tópico relacionado à ciência de dados.
5. 0.5 crédito a partir de:0.5
ECON 5055 [0.5]Econometria Financeira
ECON 5709 [0.5]Ciência de Dados Econômicos - Aplicações
ECON 5712 [0.5]Microeconometria
ECON 5713 [0.5]Econometria de Séries Temporais
6. 0,5 crédito em: um opcional de nível 5000 em ECON, COMP, DATA, MATH ou STAT com permissão do Orientador do M.Sc., que também pode incluir um curso adicional da lista acima em #5.0.5
Créditos Totais4.0
Percurso 10
Requisitos - por Tese (5,0 créditos)
1. 0.5 crédito em:0.5
DATA 5000 [0.5]Introdução à Ciência de Dados
2. 0,5 crédito em disciplinas eletivas de ciência de dados:0.5
SYSC 5001 [0.5]Simulação e Modelagem
SYSC 5004 [0.5]Otimização para Aplicações de Engenharia
SYSC 5101 [0.5]Projeto de Software de Alto Desempenho
SYSC 5103 [0.5]Agentes de Software
SYSC 5104 [0.5]Metodologias para Modelagem e Simulação por Eventos Discretos
SYSC 5201 [0.5]Comunicação de Computadores
SYSC 5207 [0.5]Engenharia de Sistemas Distribuídos
SYSC 5303 [0.5]Sistemas Interativos em Rede e Telemedicina
SYSC 5306 [0.5]Sistemas de Computação Móvel
SYSC 5401 [0.5]Sistemas Adaptativos e de Aprendizado
SYSC 5405 [0.5]Classificação de Padrões e Planejamento Experimental
SYSC 5407 [0.5]Planejamento e Projeto de Redes de Computadores
SYSC 5500 [0.5]Projetando redes e sistemas de computação seguros
SYSC 5703 [0.5]Sistemas Integrados de Banco de Dados e Nuvem
3. 1.5 créditos em disciplinas1.5
4. 2.5 créditos em:2.5
SYSC 5909 [2.5]M.A.Sc. Tese
na área de ciência de dados (cada candidato que submeter uma tese será obrigado a realizar uma defesa oral da tese)
Créditos Totais5.0
Percurso 11
Requisitos - por Projeto (4,5 créditos)
1. 0.5 crédito em:0.5
DATA 5000 [0.5]Introdução à Ciência de Dados
2. 1,0 crédito em disciplinas eletivas de ciência de dados:1.0
SYSC 5001 [0.5]Simulação e Modelagem
SYSC 5004 [0.5]Otimização para Aplicações de Engenharia
SYSC 5101 [0.5]Projeto de Software de Alto Desempenho
SYSC 5103 [0.5]Agentes de Software
SYSC 5104 [0.5]Metodologias para Modelagem e Simulação por Eventos Discretos
SYSC 5201 [0.5]Comunicação de Computadores
SYSC 5207 [0.5]Engenharia de Sistemas Distribuídos
SYSC 5303 [0.5]Sistemas Interativos em Rede e Telemedicina
SYSC 5306 [0.5]Sistemas de Computação Móvel
SYSC 5401 [0.5]Sistemas Adaptativos e de Aprendizado
SYSC 5405 [0.5]Classificação de Padrões e Planejamento Experimental
SYSC 5407 [0.5]Planejamento e Projeto de Redes de Computadores
SYSC 5500 [0.5]Projetando redes e sistemas de computação seguros
SYSC 5703 [0.5]Sistemas Integrados de Banco de Dados e Nuvem
3. 2,5 créditos em disciplinas, que podem incluir até 0,5 crédito adicional em projeto2.5
4. 0.5 crédito em:0.5
SYSC 5900 [0.5]Projeto de Engenharia de Sistemas
na área de ciência de dados
Créditos Totais4.5
Percurso 12
Requisitos:
1. 0.5 crédito em:0.5
DATA 5000 [0.5]Introdução à Ciência de Dados
2. 0.5 crédito em:0.5
GEOG 5000 [0.5]Abordagens à Investigação Geográfica
3. 2.5 créditos em:2.5
GEOG 5909 [2.5]Tese de M.A. (na especialização e incluindo exame oral da tese)
4. 0.5 crédito em:0.5
GEOG 5905 [0.5]Oficina de Pesquisa para Mestrado
5. 1.0 crédito em disciplinas eletivas aprovadas de nível de pós-graduação1.0
6. Além dos requisitos formais, estudantes de M.A. são obrigados a assistir à série de Seminários do Departamento e ao Campo de Campo de Pós-Graduação.
Créditos Totais5.0
Percurso 13
Requisitos:
1. 0.5 crédito em:0.5
DATA 5000 [0.5]Introdução à Ciência de Dados
2. 0.5 crédito em:0.5
GEOG 5001 [0.5]Modelagem de Sistemas Ambientais
3. 0.5 crédito em:0.5
GEOG 5905 [0.5]Oficina de Pesquisa para Mestrado
4. 0.5 crédito em Geografia Física selecionado dentre:0.5
GEOG 5002 [0.5]Análise Quantitativa para Pesquisa Geográfica
GEOG 5103 [0.5]Princípios e Métodos Hidrológicos
GEOG 5104 [0.5]Biogeografia Avançada
GEOG 5107 [0.5]Estudo de Campo e Pesquisa Metodológica
GEOG 5303 [0.5]Geocriologia
GEOG 5307 [0.5]Recursos do Solo
GEOG 5803 [0.5]Seminário em Geomática
GEOG 5804 [0.5]Sistemas de Informação Geográfica
GEOG 5900 [0.5]Tutoria de Pós-graduação
até 0.5 crédito em GEOG ou GEOM no nível 4000, com aprovação departamental
5. 3.0 créditos em:3.0
GEOG 5906 [3.0]Tese de M.Sc. (na especialização e incluindo exame oral da tese)
6. Além dos requisitos formais, os estudantes de M.Sc. são obrigados a assistir à série de Seminários Departamentais do DGES e ao Acampamento de Campo de Pós-graduação.
Créditos Totais5.0
Percurso 14
Requisitos (5,5 créditos):
1. 0.5 crédito em:0.5
HLTH 5903 [0.5]Tópicos Atuais em Ciências da Saúde Interdisciplinares
2. 0.5 crédito de:0.5
HLTH 5902 [0.5]Seminários em Ciências da Saúde Interdisciplinares para MSc
ou eletiva, aprovada pelo Orientador da Tese e pelo Conselheiro de Pós-graduação
3. 0.5 crédito em:0.5
DATA 5000 [0.5]Introdução à Ciência de Dados
4. 0.0 crédito em:0.0
HLTH 5906 [0.0]Apresentação de Seminário de Pesquisa para MSc
HLTH 5905 [0.0]Apresentação Final de Seminário de Pesquisa para MSc
5. 4.0 créditos em:4.0
HLTH 5909 [4.0]Tese de MSc (na especialização)
6. Reuniões semestrais com o Comitê Consultivo de Tese de pós-graduação, com os estudantes apresentando um nível de progresso conforme determinado pelo Comitê.
Créditos Totais5.5
Percurso 15
Requisitos:
1. 0.5 crédito em:0.5
HIST 5003 [0.5]Teoria e Método Histórico
2. 1,5 créditos em HIST em nível de pós-graduação, dos quais apenas 0,5 crédito pode ser realizado em um curso designado de história pública; com permissão do departamento, até 0,5 crédito de disciplinas com conteúdo histórico pode ser realizado em outra unidade da Carleton University, na University of Ottawa, ou em outra instituição credenciada.1.5
3. 0.5 crédito em:0.5
HIST 5706 [0.5]História Digital
4. 0.5 crédito em:0.5
DATA 5000 [0.5]Introdução à Ciência de Dados
5. 0.5 crédito em:0.5
HIST 5900 [0.5]Pesquisa Dirigida
6. 1.0 crédito em:1.0
HIST 5908 [1.0]Ensaio de Pesquisa de M.A. (na especialização)
Créditos Totais4.5
Percurso 16
Requisitos - via de dissertação:
1. 0.5 crédito em:0.5
DATA 5000 [0.5]Introdução à Ciência de Dados
2. 1.0 crédito em:1.0
INAF 5016 [0.5]Análise Estatística para Assuntos Internacionais
INAF 5017 [0.25]Formulação de Políticas Internacionais no Canadá: Estrutura e Processo
INAF 5018 [0.25]Direito e Assuntos Internacionais
3. 0.5 crédito em Economia, concluído com sucesso até o final do segundo termo a partir de: (ver Nota 1, abaixo)0.5
INAF 5009 [0.5]Economia do Desenvolvimento
INAF 5205 [0.5]Economia do Conflito
INAF 5214 [0.5]Economia para Segurança Nacional, Inteligência e Defesa
INAF 5308 [0.5]Comércio e Finanças Internacionais: Teoria e Política
INAF 5703 [0.5]Economia Pública Internacional
4. 2.0 créditos em:2.0
INAF 5909 [2.0]Dissertação de M.A. (na especialização)
5. 1.0 crédito em disciplinas de Campo ou Eletivas (Ver Notas 2 e 3, abaixo)1.0
6. Conclusão bem-sucedida do exame de proficiência em segunda língua (Ver Nota 4, abaixo)
Créditos Totais5.0
Percurso 17
Requisitos:
1. 0.5 crédito em:0.5
DATA 5000 [0.5]Introdução à Ciência de Dados
2. 0.5 crédito em:0.5
PHYS 5002 [0.5]Técnicas de Análise de Dados Estatísticos para Física (ou curso equivalente em física computacional)
3. 0.5 crédito em:0.5
PHYS 5203 [0.5]Física de Radiação Médica
4. 0.5 créditos de:0.5
PHYS 5204 [0.5]Física da Imagem Médica (para imagem)
PHYS 5206 [0.5]Física da Radioterapia Médica (para terapia)
PHYS 5207 [0.5]Radiobiologia (para biofísica)
5. 0.5 crédito em PHYS ou PHYJ. Com aprovação do orientador de pós-graduação, um curso de nível de pós-graduação apropriado fora do departamento de física pode ser utilizado.0.5
6. 2.5 créditos em2.5
PHYS 5909 [2.5]Dissertação de M.Sc. (sobre um tema de ciência de dados aprovado pelo comitê de governança de Ciência de Dados e defendida em exame oral)
7. Participação na série de seminários do Ottawa-Carleton Institute for Physics
Créditos Totais5.0
Percurso 18
Requisitos:
1. 0.5 crédito em:0.5
DATA 5000 [0.5]Introdução à Ciência de Dados
2. 0.5 crédito em:0.5
PHYS 5002 [0.5]Técnicas de Análise de Dados Estatísticos para Física (ou curso equivalente em física computacional)
3. 1.5 crédito em:1.5
PHYS 5602 [0.5]Física de Partículas Elementares
PHYS 5701 [0.5]Mecânica Quântica Intermediária com Aplicações
PHYS 5702 [0.5]Mecânica Quântica Relativística
4. 2.5 créditos em:2.5
PHYS 5909 [2.5]Dissertação de M.Sc. (sobre um tema de ciência de dados aprovado pelo comitê de governança de Ciência de Dados e defendida em exame oral)
5. Participação na série de seminários do Ottawa-Carleton Institute of Physics
Créditos Totais5.0
Percurso 19
Requisitos - via cursos (admissão padrão, 7.0 créditos)
1. 4.0 créditos em disciplinas núcleo:4.0
PADM 5120 [0.5]Desafios Modernos da Governança
PADM 5121 [0.5]Análise de Políticas: A Arte Prática da Mudança
PADM 5122 [0.5]Gestão Pública: Princípios e Abordagens
PADM 5123 [0.5]Gestão Pública na Prática
PADM 5125 [0.5]Métodos Qualitativos para Políticas Públicas
PADM 5127 [0.5]Microeconomia para Análise de Políticas
PADM 5128 [0.5]Macroeconomia para Análise de Políticas
PADM 5129 [0.5]Curso Capstone
2. 1.5 créditos em disciplinas núcleo de ciência de dados:1.5
DATA 5000 [0.5]Introdução à Ciência de Dados
PADM 5126 [0.5]Métodos Quantitativos para Políticas Públicas
PADM 5218 [0.5]Análise de Dados Socioeconômicos
3. 0.5 crédito entre eletivas de ciência de dados:0.5
COMP 5111 [0.5]Gestão de Dados para Business Intelligence
COMP 5209 [0.5]Análise Visual (Visual Analytics)
COMP 5305 [0.5]Sistemas Avançados de Banco de Dados
COMP 5306 [0.5]Integração de Dados
PADM 5372 [0.5]Seminário de Políticas (Especialização em Ciência de Dados)
PADM 5391 [0.5]Estudos Dirigidos (Especialização em Ciência de Dados)
4. 1.0 crédito em eletivas aprovadas (ver site da Escola para detalhes)1.0
Créditos Totais7.0
Percurso 20
Requisitos - via cursos (admissão por entrada avançada, 5.0 créditos)
1. 2.5 créditos entre disciplinas núcleo:2.5
PADM 5120 [0.5]Desafios Modernos da Governança
PADM 5121 [0.5]Análise de Políticas: A Arte Prática da Mudança
PADM 5122 [0.5]Gestão Pública: Princípios e Abordagens
PADM 5123 [0.5]Gestão Pública na Prática
PADM 5125 [0.5]Métodos Qualitativos para Políticas Públicas
PADM 5127 [0.5]Microeconomia para Análise de Políticas
PADM 5128 [0.5]Macroeconomia para Análise de Políticas
PADM 5129 [0.5]Curso Capstone
2. 0.5 crédito em:0.5
DATA 5000 [0.5]Introdução à Ciência de Dados
3. 0.5 crédito de:0.5
PADM 5126 [0.5]Métodos Quantitativos para Políticas Públicas
PADM 5218 [0.5]Análise de Dados Socioeconômicos
4. 0.5 crédito entre eletivas de ciência de dados:0.5
COMP 5111 [0.5]Gestão de Dados para Business Intelligence
COMP 5209 [0.5]Análise Visual (Visual Analytics)
COMP 5305 [0.5]Sistemas Avançados de Banco de Dados
COMP 5306 [0.5]Integração de Dados
PADM 5372 [0.5]Seminário de Políticas (Especialização em Ciência de Dados)
PADM 5391 [0.5]Estudos Dirigidos (Especialização em Ciência de Dados)
5. 1.0 crédito em eletivas aprovadas (ver site da Escola para detalhes)1.0
Créditos Totais5.0
Percurso 21
Requisitos - Rota tese (5.0 créditos):
1. 0.5 crédito em:0.5
DATA 5000 [0.5]Introdução à Ciência de Dados
2. 1.0 crédito em:1.0
SOCI 5005 [0.5]Debates Recorrentes no Pensamento Social
SOCI 5809 [0.5]A Lógica do Processo de Pesquisa
3. 1.0 crédito em:1.0
SOCI 5102 [0.5]Análise de Regressão Múltipla
SOCI 5104 [0.5]Análise Multivariada Avançada
4. 0.5 crédito em SOCI em nível de pós-graduação (não incluindo os listados acima). Pode ser selecionado entre cursos de nível 4000, com permissão do departamento.0.5
5. 2.0 créditos em:2.0
SOCI 5909 [2.0]Dissertação de M.A. (na especialização)
6.0 Um exame oral sobre a tese e o programa do candidato
Créditos Totais5.0

Cursos

Esses cursos foram identificados na página-fonte do programa. A presença deles não significa que sejam todos obrigatórios em cada percurso.

Fontes e referências

Ano de referência : 2026-27

As datas e as fontes são mantidas para ajudá-lo a verificar os dados. As traduções são propostas para facilitar a leitura; a fonte oficial é a referência para condições e exigências.

Fonte de referência : https://calendar.carleton.ca/grad/gradprograms/datascience/

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