Главная страница StudyCanadaУниверситеты КанадыCarleton UniversityНаука о данных, аналитика и искусственный интеллект
Специализации и варианты
M.A.Sc. Наука о данных, аналитика и искусственный интеллект (5.0 кредитов)
M.C.S. Наука о данных, аналитика и искусственный интеллект (5.0 кредитов)
M.Eng. Наука о данных, аналитика и искусственный интеллект (4.5 кредитов)
M.I.T. Наука о данных, аналитика и искусственный интеллект (5.0 кредитов)
M.Sc. Наука о данных, аналитика и искусственный интеллект (5.0 кредитов)
Ph.D. Наука о данных, аналитика и искусственный интеллект (1.5 кредита)
Профили и условия программы
Эти таблицы отражают требования источника за указанный период. Официальная интерпретация принадлежит университету.
Трек 1
| M.A.Sc. Data Science, Analytics, and Artificial Intelligence — путь с тезисом (5.0 credits) | ||
| 1. 1.0 кредит в: | 1.0 | |
| DATA 5000 [0.5] | Введение в науку о данных | |
| DATA 5001 [0.5] | Основы науки о данных и аналитики | |
| 2. 0.5 кредита в утверждённых элективах SYSC (см. веб-сайт программы DSAAI для списка применимых элективов) | 0.5 | |
| 3. 0.5 кредита в утверждённых элективах не из SYSC (см. веб-сайт программы DSAAI для списка применимых элективов) | 0.5 | |
| 4. 0.5 кредита в элективе любого участвующего подразделения DSAAI | 0.5 | |
| Примечание: 0.5 кредита из перечисленных элективов должен быть по приложениям искусственного интеллекта или машинного обучения (см. веб-сайт программы DSAAI для списка применимых элективов) | ||
| 5. 2.5 кредита в: | 2.5 | |
| DATA 5929 [2.5] | Диссертация - MASc | |
| Всего кредитов | 5.0 |
Трек 2
| Требования — путь через диссертацию (5.0 кредитов) | ||
| 1. 1.0 кредит в: | 1.0 | |
| DATA 5000 [0.5] | Введение в науку о данных | |
| DATA 5001 [0.5] | Основы науки о данных и аналитики | |
| 2. 0.5 кредита в утверждённых элективах COMP (см. веб-сайт программы DSAAI для списка применимых элективов) | 0.5 | |
| 3. 0.5 кредита в утверждённых элективах не из COMP (см. веб-сайт программы DSAAI для списка применимых элективов) | 0.5 | |
| 4. 0.5 кредита в элективе любого участвующего подразделения DSAAI | 0.5 | |
| 5. 0.5 кредита из перечисленных элективов должен быть по приложениям искусственного интеллекта или машинного обучения (см. веб-сайт DSAAI для списка) | ||
| 6. 2.5 кредита в: | 2.5 | |
| DATA 5939 [2.5] | Диссертация - MCS | |
| Всего кредитов | 5.0 |
Трек 3
| M.Eng. Data Science, Analytics, and Artificial Intelligence — учебный путь (4.5 credits) | ||
| 1. 1.0 кредит в: | 1.0 | |
| DATA 5000 [0.5] | Введение в науку о данных | |
| DATA 5001 [0.5] | Основы науки о данных и аналитики | |
| 2. 1.0 кредита в утверждённых элективах SYSC (см. веб-сайт программы DSAAI для списка применимых элективов) | 1.0 | |
| 3. 0.5 кредита в любом курсе SYSC на уровне магистратуры | 0.5 | |
| 4. 1.0 кредита в утверждённых элективах из двух подразделений не из SYSC (см. веб-сайт программы DSAAI для списка применимых элективов) | 1.0 | |
| 5. 1.0 кредита в элективах любого участвующего подразделения DSAAI | 1.0 | |
| Примечание: 0.5 кредита из перечисленных элективов должен быть по применению искусственного интеллекта или машинного обучения (см. веб-сайт программы DSAAI для списка применимых элективов) | ||
| Всего кредитов | 4.5 |
Трек 4
| M.I.T. Data Science, Analytics, and Artificial Intelligence — путь с тезисом (5.0 credits) | ||
| 1. 1.0 кредит в: | 1.0 | |
| DATA 5000 [0.5] | Введение в науку о данных | |
| DATA 5001 [0.5] | Основы науки о данных и аналитики | |
| 2. 0.5 кредита в утверждённых элективах ITEC (см. веб-сайт программы DSAAI для списка применимых элективов) | 0.5 | |
| 3. 0.5 кредита в утверждённых элективах не из ITEC (см. веб-сайт программы DSAAI для списка применимых элективов) | 0.5 | |
| 4. 0.5 кредита в элективе любого участвующего подразделения DSAAI | 0.5 | |
| Примечание: 0.5 кредита из перечисленных элективов должен быть по приложениям искусственного интеллекта или машинного обучения (см. веб-сайт программы DSAAI для списка применимых элективов) | ||
| 5. 2.5 кредита в: | 2.5 | |
| DATA 5919 [2.5] | Диссертация - MIT | |
| Всего кредитов | 5.0 |
Трек 5
| M.Sc. Data Science, Analytics and Artificial Intelligence — путь с диссертацией (5.0 кредита) | ||
| 1. 1.0 кредит в: | 1.0 | |
| DATA 5000 [0.5] | Введение в науку о данных | |
| DATA 5001 [0.5] | Основы науки о данных и аналитики | |
| 2. 0.5 кредита по утверждённому элективу MATH или STAT (см. веб-сайт программы DSAAI для списка применимых элективов) | 0.5 | |
| 3. 0.5 кредита по утверждённым элективам не из MATH или STAT (см. веб-сайт программы DSAAI для списка применимых элективов) | 0.5 | |
| 4. 0.5 кредита в элективе любого участвующего подразделения DSAAI | 0.5 | |
| Примечание: 0.5 кредита из перечисленных элективов должен быть по приложениям искусственного интеллекта или машинного обучения (см. веб-сайт программы DSAAI для списка применимых элективов) | ||
| 5. 2.5 кредита в: | 2.5 | |
| DATA 5909 [2.5] | Диссертация — MSc | |
| Всего кредитов | 5.0 |
Трек 6
| Требования (1.5 кредита): | ||
| 1. 0.5 кредита в: | 0.5 | |
| DATA 5001 [0.5] | Основы науки о данных и аналитики | |
| 2. 1.0 кредита по элективу, утверждённому научным руководителем (см. веб-сайт программы DSAAI для списка применимых элективов) | 1.0 | |
| 3. 0.0 кредита в: | ||
| DATA 6907 [0.0] | Докторский комплексный экзамен | |
| 4. 0.0 кредита в: | ||
| DATA 6908 [0.0] | Докторское предложение | |
| 5. 0.0 кредита в: | 0.0 | |
| DATA 6909 [0.0] | Диссертация — PhD | |
| Всего кредитов | 1.5 |
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/grad/gradprograms/dsa/