Специализации и варианты
Другие собранные сведения
Требования программы Категории курсов Следующие категории курсов используются при определении требований программы в программе бакалавра Data Science. Свободные элективы Все курсы, предлагаемые Факультетом искусств и социальных наук, Факультетом общественных и глобальных дел, Школой бизнеса Sprott и Факультетом естественных наук, за исключением курсов в категории запрещённых курсов. В свободные элективы могут входить курсы COMP, CSEC, DATA, MATH и STAT. Запрещённые курсы Следующие курсы не могут быть зачтены для кредита в B.D.S. Обратите внимание, что любые курсы, кросс-листингованные с указанными ниже, также запрещены : BIOL 3604 [0.5] Статистика для биологов BUSI 1401 [0.5] Основы информационных систем BUSI 2401 [0.5] Введение в анализ данных BUSI 2402 [0.5] Разработка бизнес-приложений BUSI 3400 [0.5] Проектирование баз данных CGSC 1005 [0.5] Вычислительные методы в когнитивной науке COMP 1001 [0.5] Введение в вычислительное мышление для студентов гуманитарных и социальных наук COMS 3001 [0.5] Количественные исследования в коммуникациях CRCJ 3001 [0.5] Количественные методы в криминологии ECON 1401 / MATH 1401 [0.5] Элементарная математика для экономики I ECON 1402 / MATH 1402 [0.5] Элементарная математика для экономики II ECON 2210 [0.5] Вводная статистика для экономистов ECON 3001 [0.5] Математические методы в экономике ECON 4001 [0.5] Математический анализ в экономике ECON 4002 [0.5] Статистический анализ в экономике ECON 4004 [0.5] Операционные исследования: линейные модели программирования ECON 4706 [0.5] Эконометрика I ECON 4707 [0.5] Эконометрика II ECON 4713 [0.5] Эконометрика временных рядов GEOG 2006 [0.5] Введение в количественные исследования ECOR 2606 [0.5] Численные методы GEOG 3003 [0.5] Количественная география MATH 1009 [0.5] Математика для бизнеса MATH 1119 [0.5] Линейная алгебра: с приложениями в бизнесе NEUR 2001 [0.5] Введение в методы исследования в нейронауке NEUR 2002 [0.5] Введение в статистику в нейронауке NEUR 3001 [0.5] Анализ данных в нейронауке I NEUR 3002 [0.5] Анализ данных в нейронауке II PSCI 2702 [0.5] Статистический набор инструментов для политологов PSYC 2001 [0.5] Введение в методы исследования в психологии PSYC 2002 [0.5] Введение в статистику в психологии PSYC 3000 [1.0] Дизайн и анализ в психологических исследованиях SOCI 2004 [0.5] Грамотность данных для социальных наук SOCI 3008 [0.5] Анализ данных для социальных наук SOCI 4102 [0.5] Множественный регрессионный анализ SOWK 3001 [0.5] Введение в методы исследования в социальной работе SYSC 2510 [0.5] Вероятность, статистика и случайные процессы для инженеров все курсы уровня 0000 и все курсы в BIT, IMD, IRM, MPAD, NET, OSS, PLT и ITEC за исключением следующих: BIT 1000 , BIT 1001 , BIT 1100 , BIT 1101 , BIT 1200 , BIT 1201 , BIT 2000 , BIT 2004 (больше не предлагается), BIT 2005 (больше не предлагается), BIT 2007 (больше не предлагается), BIT 2100 (больше не предлагается), BIT 2300 (больше не предлагается), MPAD 2400 , MPAD 2501 (больше не предлагается), MPAD 3300 , MPAD 3501 , MPAD 4001 , MPAD 4501 , MPAD 4502 , MPAD 4503 , MPAD 4504 . Программа Data Science B.D.S. с отличием (20.0 credits)
Профили и условия программы
Эти таблицы отражают требования источника за указанный период. Официальная интерпретация принадлежит университету.
Трек 1
| A. Кредиты, включённые в CGPA по специальности (13.5 кредита) | ||
| 1. 1.5 кредита в: | 1.5 | |
| MATH 1007 [0.5] | Элементарный дифференциальный и интегральный анализ I | |
| MATH 1104 [0.5] | Линейная алгебра для инженеров или наук | |
| MATH 2007 [0.5] | Элементарный анализ II | |
| 2. 1.0 кредит в: | 1.0 | |
| DATA 3200 [0.5] | Коммуникативные навыки для специалистов по данным | |
| PHIL 2106 [0.5] | Этика информации | |
| 3. 5.5 кредитов из: | 5.5 | |
| COMP 1405 [0.5] | Введение в информатику I | |
| COMP 1406 [0.5] | Введение в информатику II | |
| COMP 1805 [0.5] | Дискретные структуры I | |
| COMP 2109 [0.5] | Введение в безопасность и конфиденциальность | |
| COMP 2401 [0.5] | Введение в системное программирование | |
| COMP 2402 [0.5] | Абстрактные типы данных и алгоритмы | |
| COMP 2404 [0.5] | Введение в инженерное программное обеспечение | |
| COMP 2406 [0.5] | Основы веб-приложений | |
| COMP 2804 [0.5] | Дискретные структуры II | |
| COMP 3105 [0.5] | Введение в машинное обучение | |
| COMP 4107 [0.5] | Нейронные сети | |
| 4. 2.0 кредита в: | 2.0 | |
| DATA 1517 [0.5] | Моделирование данных I | |
| DATA 1519 [0.5] | Моделирование данных II | |
| DATA 2500 [0.5] | Обработка данных в R | |
| DATA 3500 [0.5] | Статистическое программирование в R | |
| 5. 2.0 кредита в: | 2.0 | |
| STAT 1500 [0.5] | Введение в статистические вычисления | |
| STAT 2210 [0.5] | Основы инференциальной науки о данных I | |
| STAT 3553 [0.5] | Регрессионное моделирование (с отличием) | |
| STAT 4601 [0.5] | Data Mining I (с отличием) | |
| 6. 1.0 кредита из: | 1.0 | |
| COMP 4010 [0.5] | Введение в обучение с подкреплением | |
| COMP 4102 [0.5] | Компьютерное зрение | |
| COMP 4115 [0.5] | Введение в обработку естественного языка | |
| COMP 4116 [0.5] | Мультиагентные системы |
Курсы
Эти курсы были обнаружены на странице программы в источнике. Их наличие не означает, что они обязательны во всех треках.
Источники и ссылки
Год, на который относятся данные : 2026-27
Даты и источники сохраняются, чтобы помочь вам проверить сведения. Переводы предлагаются для удобства чтения; официальным источником для условий и требований является оригинал.
Исходная ссылка : https://calendar.carleton.ca/undergrad/undergradprograms/datascience/