หมวดหมู่หลักสูตรที่ใช้กำหนดข้อกำหนดของโปรแกรม (B.C.S.)
หมวดหมู่หลักสูตรต่อไปนี้ใช้ในการกำหนดข้อกำหนดของโปรแกรมวิทยาการคอมพิวเตอร์
หลักสูตรฝึกงานการประยุกต์ใช้อุตสาหกรรม
หลักสูตรต่อไปนี้สามารถลงทะเบียนได้เฉพาะนักศึกษาที่เข้าร่วมในหนึ่งในความร่วมมืออุตสาหกรรมที่ได้รับอนุมัติของโรงเรียนเท่านั้น และสามารถใช้เป็นรายวิชาเลือกอิสระใน B.C.S. ได้:
COMP 1910 [0.5] Internship
COMP 1911 [0.5] Internship
COMP 2910 [0.5] Internship
COMP 2911 [0.5] Internship
COMP 3910 [0.5] Internship
COMP 3911 [0.5] Internship
COMP 4910 [0.5] Internship
COMP 4911 [0.5] Internship
วิทยาการคอมพิวเตอร์ (COMP)
นอกเหนือจากหลักสูตรที่มีรหัสวิชา COMP แล้ว หลักสูตรต่อไปนี้ที่เปิดสอนโดยคณะวิศวกรรมศาสตร์และการออกแบบยังเกี่ยวข้องกับโปรแกรม B.C.S. และโปรแกรมเกียรตินิยมร่วม หลักสูตรเหล่านี้จะนับเป็นหน่วยกิตวิทยาการคอมพิวเตอร์ในข้อกำหนดของ B.C.S., หลักสูตรย่อยด้านวิทยาการคอมพิวเตอร์ และข้อกำหนดของโปรแกรมเกียรตินิยมร่วม:
SYSC 3303 [0.5] Real-Time Concurrent Systems
SYSC 4005 [0.5] Discrete Simulation/Modeling
SYSC 4106 [0.5] The Software Economy and Project Management
รายวิชาช่วงกว้าง
รายวิชาทั้งหมดที่เปิดสอนโดยคณะศิลปศาสตร์และวิทยาศาสตร์สังคม คณะกิจการสาธารณะและโลกาภิวัตน์ โรงเรียนธุรกิจ Sprott และคณะวิทยาศาสตร์ ยกเว้นรายวิชาใน COMP, CSEC, DATA, MATH, STAT, คณะวิศวกรรมศาสตร์และการออกแบบ และหมวดหมู่รายวิชาที่ห้าม
รายวิชาเลือกอิสระ
รายวิชาทั้งหมดที่เปิดสอนโดยคณะศิลปศาสตร์และวิทยาศาสตร์สังคม คณะกิจการสาธารณะและโลกาภิวัตน์ คณะวิศวกรรมศาสตร์และการออกแบบ โรงเรียนธุรกิจ Sprott และคณะวิทยาศาสตร์ ยกเว้นรายวิชาในหมวดหมู่รายวิชาที่ห้าม รายวิชาเลือกอิสระสามารถรวมหลักสูตร COMP, CSEC, DATA, MATH และ STAT ได้
รายวิชาเลือกวิทยาศาสตร์ธรรมชาติ
หมวดหมู่นี้ถูกกำหนดร่วมกับโปรแกรม B.Math. ดูส่วนหมวดหมู่หลักสูตรในหน้าที่เกี่ยวกับโปรแกรมคณิตศาสตร์ของปฏิทินนี้สำหรับรายละเอียด
รายวิชาที่ห้าม
รายวิชาต่อไปนี้ไม่สามารถใช้เป็นหน่วยกิตใน B.C.S., วิทยาการคอมพิวเตอร์ สาขารอง (Minor) หรือโปรแกรมวิทยาการคอมพิวเตอร์ร่วมใด ๆ โปรดทราบว่าหลักสูตรใด ๆ ที่มีการลงทะเบียนข้ามกับหลักสูตรในรายการนี้ก็ห้ามเช่นกัน โปรดตรวจสอบข้อกำหนดอย่างรอบคอบ และปรึกษาที่ปรึกษาก่อนเพิ่มสาขารองที่มีรายวิชาที่ห้ามเป็นข้อกำหนดหลัก:
BUSI 1401 [0.5] Foundations of Information Systems
BUSI 2401 [0.5] Introduction to Data Analytics
BUSI 2402 [0.5] Business Applications Development
BUSI 3400 [0.5] Database Design
CGSC 1005 [0.5] Computational Methods in Cognitive Science
COMP 1001 [0.5] Introduction to Computational Thinking for Arts and Social Science Students
ECON 1401 / MATH 1401 [0.5] Elementary Mathematics for Economics I
ECON 1402 / MATH 1402 [0.5] Elementary Mathematics for Economics II
MATH 1009 [0.5] Mathematics for Business
MATH 1119 [0.5] Linear Algebra: with Applications to Business
หลักสูตรระดับ 0000 ทั้งหมด และหลักสูตรทั้งหมดใน BIT, IMD, IRM, MPAD, NET, OSS, PLT และ ITEC ยกเว้นต่อไปนี้:
BIT 1000, BIT 1001, BIT 1100, BIT 1101, BIT 1200, BIT 1201, BIT 2000, BIT 2004 (no longer offered), BIT 2005 (no longer offered), BIT 2007 (no longer offered), BIT 2100 (no longer offered), BIT 2300 (no longer offered), MPAD 2400, MPAD 2501 (no longer offered), MPAD 3300, MPAD 3501, MPAD 4001, MPAD 4501, MPAD 4502, MPAD 4503, MPAD 4504
หมวดหมู่หลักสูตร (B.Cyber)
หมวดหมู่หลักสูตรต่อไปนี้ใช้ในการกำหนดข้อกำหนดของโปรแกรมปริญญาตรีสาขาความมั่นคงปลอดภัยทางไซเบอร์ (Bachelor of Cybersecurity)
รายวิชาเลือกอิสระ
รายวิชาทุกวิชาที่เปิดสอนโดยคณะศิลปศาสตร์และวิทยาศาสตร์สังคม คณะกิจการสาธารณะและโลกาภิวัตน์ คณะวิศวกรรมศาสตร์และการออกแบบ โรงเรียนธุรกิจ Sprott และคณะวิทยาศาสตร์ ยกเว้นรายวิชาในหมวดหมู่รายวิชาที่ห้าม รายวิชาเลือกอิสระสามารถรวมรายวิชา COMP, CSEC, DATA, MATH และ STAT ได้
รายวิชาที่ห้าม
รายวิชาต่อไปนี้ไม่สามารถใช้เป็นหน่วยกิตในโปรแกรม B.Cyber โปรดทราบว่าหลักสูตรใด ๆ ที่มีการลงทะเบียนข้ามกับหลักสูตรในรายการนี้ก็ห้ามเช่นกัน โปรดตรวจสอบข้อกำหนดอย่างรอบคอบ และปรึกษาที่ปรึกษาก่อนเพิ่มสาขารองที่มีรายวิชาที่ห้ามเป็นข้อกำหนดหลัก:
BUSI 1401 [0.5] Foundations of Information Systems
BUSI 2401 [0.5] Introduction to Data Analytics
BUSI 2402 [0.5] Business Applications Development
BUSI 3400 [0.5] Database Design
CGSC 1005 [0.5] Computational Methods in Cognitive Science
COMP 1001 [0.5] Introduction to Computational Thinking for Arts and Social Science Students
ECON 1401 / MATH 1401 [0.5] Elementary Mathematics for Economics I
ECON 1402 / MATH 1402 [0.5] Elementary Mathematics for Economics II
MATH 1009 [0.5] Mathematics for Business
MATH 1119 [0.5] Linear Algebra: with Applications to Business
หลักสูตรระดับ 0000 ทั้งหมด และหลักสูตรทั้งหมดใน BIT, IMD, IRM, MPAD, NET, OSS, PLT และ ITEC ยกเว้นต่อไปนี้:
BIT 1000, BIT 1001, BIT 1100, BIT 1101, BIT 1200, BIT 1201, BIT 2000, BIT 2004 (no longer offered), BIT 2005 (no longer offered), BIT 2007 (no longer offered), BIT 2100 (no longer offered), BIT 2300 (no longer offered), MPAD 2400, MPAD 2501 (no longer offered), MPAD 3300, MPAD 3501, MPAD 4001, MPAD 4501, MPAD 4502, MPAD 4503, MPAD 4504
ปริญญาตรีวิทยาการคอมพิวเตอร์ เกียรตินิยม (Bachelor of Computer Science Honours)
สายวิชาเกียรตินิยมของ B.C.S.
นักศึกษา B.C.S. เกียรตินิยม สามารถลงทะเบียนในปริญญาเกียรตินิยม B.C.S. ดังต่อไปนี้ หรือในหนึ่งในสายวิชาเกียรตินิยมของ B.C.S. ที่ตามมา
Computer Science B.C.S. Honours (20.0 credits)
ข้อกำหนดหลักสูตร
หมวดรายวิชา
หมวดวิชาต่อไปนี้ใช้ในการกำหนดข้อกำหนดหลักสูตรในโปรแกรมปริญญาตรีสาขาวิทยาศาสตร์ข้อมูล
รายวิชาเลือกเสรี
รายวิชาทุกวิชาที่เปิดสอนโดยคณะศิลปศาสตร์และวิทยาศาสตร์สังคม คณะกิจการสาธารณะและโลกาภิวัตน์ โรงเรียนธุรกิจ Sprott และคณะวิทยาศาสตร์ ยกเว้นรายวิชาในหมวดรายวิชาที่ห้าม รายวิชาเลือกเสรีสามารถรวมรายวิชา COMP, CSEC, DATA, MATH และ STAT ได้
รายวิชาที่ห้าม
รายวิชาต่อไปนี้ไม่สามารถใช้เป็นหน่วยกิตใน B.D.S. โปรดทราบว่าหลักสูตรใด ๆ ที่มีการลงทะเบียนข้ามกับหลักสูตรในรายการนี้ก็ห้ามเช่นกัน:
BIOL 3604 [0.5] Statistics for Biologists
BUSI 1401 [0.5] Foundations of Information Systems
BUSI 2401 [0.5] Introduction to Data Analytics
BUSI 2402 [0.5] Business Applications Development
BUSI 3400 [0.5] Database Design
CGSC 1005 [0.5] Computational Methods in Cognitive Science
COMP 1001 [0.5] Introduction to Computational Thinking for Arts and Social Science Students
COMS 3001 [0.5] Quantitative Research in Communication
CRCJ 3001 [0.5] Quantitative Methods in Criminology
ECON 1401 / MATH 1401 [0.5] Elementary Mathematics for Economics I
ECON 1402 / MATH 1402 [0.5] Elementary Mathematics for Economics II
ECON 2210 [0.5] Introductory Statistics for Economics
ECON 3001 [0.5] Mathematical Methods of Economics
ECON 4001 [0.5] Mathematical Analysis in Economics
ECON 4002 [0.5] Statistical Analysis in Economics
ECON 4004 [0.5] Operations Research: Linear Programming Models
ECON 4706 [0.5] Econometrics I
ECON 4707 [0.5] Econometrics II
ECON 4713 [0.5] Time-Series Econometrics
GEOG 2006 [0.5] Introduction to Quantitative Research
ECOR 2606 [0.5] Numerical Methods
GEOG 3003 [0.5] Quantitative Geography
MATH 1009 [0.5] Mathematics for Business
MATH 1119 [0.5] Linear Algebra: with Applications to Business
NEUR 2001 [0.5] Introduction to Research Methods in Neuroscience
NEUR 2002 [0.5] Introduction to Statistics in Neuroscience
NEUR 3001 [0.5] Data Analysis in Neuroscience I
NEUR 3002 [0.5] Data Analysis in Neuroscience II
PSCI 2702 [0.5] A Statistical Toolkit for Political Scientists
PSYC 2001 [0.5] Introduction to Research Methods in Psychology
PSYC 2002 [0.5] Introduction to Statistics in Psychology
PSYC 3000 [1.0] Design and Analysis in Psychological Research
SOCI 2004 [0.5] Data Literacy for Social Sciences
SOCI 3008 [0.5] Data Analysis for Social Sciences
SOCI 4102 [0.5] Multiple Regression Analysis
SOWK 3001 [0.5] Introduction to Research Methods in Social Work
SYSC 2510 [0.5] Probability, Statistics and Random Processes for Engineers
หลักสูตรระดับ 0000 ทั้งหมด และหลักสูตรทั้งหมดใน BIT, IMD, IRM, MPAD, NET, OSS, PLT และ ITEC ยกเว้นต่อไปนี้:
BIT 1000, BIT 1001, BIT 1100, BIT 1101, BIT 1200, BIT 1201, BIT 2000, BIT 2004 (no longer offered), BIT 2005 (no longer offered), BIT 2007 (no longer offered), BIT 2100 (no longer offered), BIT 2300 (no longer offered), MPAD 2400, MPAD 2501 (no longer offered), MPAD 3300, MPAD 3501, MPAD 4001, MPAD 4501, MPAD 4502, MPAD 4503, MPAD 4504
Data Science B.D.S. Honours (20.0 credits)
ข้อกำหนดของโปรแกรม นักศึกษาที่ลงทะเบียนในโปรแกรมร่วมด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูลต้องเป็นไปตามข้อกำหนดของหน่วยงานหลักของตนรวมทั้งข้อกำหนดของโปรแกรมร่วม อย่างไรก็ตาม ข้อกำหนดของโปรแกรมร่วมจะไม่เพิ่มจำนวนหน่วยกิตที่นักศึกษาต้องสะสมตามหน่วยงานหลักของตนและมูลค่าหน่วยกิตของปริญญาจะยังคงเท่าเดิม โปรดปรึกษาโปรแกรมเฉพาะสำหรับข้อกำหนดโปรแกรมโดยละเอียด M.Sc. Biology with Collaborative Specialization in Data Science (5.0 credits)
M.A.Sc. วิศวกรรมชีวการแพทย์ พร้อมความชำนาญร่วมด้าน Data Science (5.0 หน่วยกิต)
M.Eng. วิศวกรรมชีวการแพทย์ พร้อมความชำนาญร่วมด้าน Data Science (5.0 หน่วยกิต)
M.A. สาขาประวัติศาสตร์ พร้อมความชำนาญร่วมด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูล (4.5 หน่วยกิต)
M.A. สาขาความสัมพันธ์ระหว่างประเทศ พร้อมความชำนาญร่วมด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูล (5.0 หน่วยกิต)
ข้อกำหนดของโปรแกรม คาดว่านักศึกษาจะสำเร็จโปรแกรมปริญญาโทภายในขีดจำกัดสูงสุดที่ระบุในข้อ 13.2 ของส่วนข้อบังคับทั่วไปในปฏิทินนี้ M.A.Sc. Aerospace Engineering with Collaborative Specialization in Data Science (5.0 credits) M.A.Sc. Materials Engineering with Collaborative Specialization in Data Science (5.0 credits) M.A.Sc. Mechanical Engineering with Collaborative Specialization in Data Science (5.0 credits) ข้อกำหนด: 1. 0.5 หน่วยกิต ใน: 0.5 DATA 5000 [0.5] บทนำสู่วิทยาศาสตร์ข้อมูล 2. 0.5 หน่วยกิต จากหลักสูตรเลือกเสรีด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูล: 0.5 MECH 5103 [0.5] 3D Machine Vision: From Robots to the Space Station MECH 5205 [0.5] Building Performance Simulation MECH 5504 [0.5] Guidance, Navigation and Control MECH 5506 [0.5] Neuro and Fuzzy Control MECH 5508 [0.5] System Modelling, Dynamics and Control MECH 5509 [0.5] Nonlinear Systems Analysis & Controls MAAJ 5026 [0.5] System Modelling, Dynamics and Control MAAJ 5027 [0.5] Nonlinear System Analysis and Controls MAAJ 5028 [0.5] 3D Machine Vision: From Robots to the Space Station MAAJ 5055 [0.5] High-Performance Parallel Scientific Computing MAAJ 5105 [0.5] Non-Linear Optimization MAAJ 5251 [0.5] Guidance, Navigation and Control MAAJ 5252 [0.5] Neuro and Fuzzy Control SYSC 5001 [0.5] Simulation and Modeling SYSC 5004 [0.5] Optimization for Engineering Applications SYSC 5202 [0.5] Applications in Biomedical Image Processing SYSC 5303 [0.5] Interactive Networked Systems and Telemedicine SYSC 5405 [0.5] Pattern Classification and Experiment Design COMP 5112 [0.5] Algorithms for Data Science COMP 5204 [0.5] Computational Aspects of Geographic Information Systems COMP 5306 [0.5] Data Integration COMP 5703 [0.5] Algorithm Analysis and Design COMP 5704 [0.5] Parallel Algorithms and Applications in Data Science 3. 1.5 หน่วยกิต ในหลักสูตรที่จัดโดย OCIMAE. 1.5 4. การเข้าร่วมในชุดสัมมนา Mechanical and Aerospace Engineering 5. 2.5 หน่วยกิต ใน: 2.5 MECH 5909 [2.5] M.A.Sc. Thesis (in the Specialization) หน่วยกิตรวม 5.0 M.Sc. Physics Medical Physics with Collaborative Specialization in Data Science (5.0 credits)
M.A. Psychology with Collaborative Specialization in Data Science (5.0 credits) หมายเหตุ: นักศึกษาต้องได้รับเกรดขั้นต่ำ A ในแต่ละหลักสูตรที่รวมอยู่ในสเปเชียลไลเซชัน หลักสูตรสำหรับแต่ละพื้นที่วิจัยจะแสดงในเว็บไซต์ภาควิชา: carleton.ca/psychology ข้อกำหนด: 1. 1.0 หน่วยกิต ใน: 1.0 PSYC 5410 [0.5] Foundations of the General Linear Model PSYC 5411 [0.5] Extension of the General Linear Model 2. 0.5 หน่วยกิต ใน: 0.5 DATA 5000 [0.5] บทนำสู่วิทยาศาสตร์ข้อมูล 3. 0.5 หน่วยกิต ใน PSYC ระดับ 5000 ยกเว้นหลักสูตรพัฒนาวิชาชีพที่ระบุในข้อ 4 และยกเว้นหลักสูตรสถิติเลือกเสรีที่ระบุด้านล่าง 0.5 4. 0.5 หน่วยกิต จากหลักสูตรพัฒนาวิชาชีพต่อไปนี้: 0.5 PSYC 5000 [0.5] Introduction to Program Evaluation PSYC 5002 [0.5] Ethics in Psychology PSYC 5003 [0.5] Open Science and Methodological Improvements PSYC 5004 [0.5] Knowledge Mobilization PSYC 5802 [0.5] Special Topics: Professional Development PSYC 5903 [0.5] Practicum in Psychology 5. การสำเร็จ: 0.0 PSYC 5906 [0.0] Pro-Seminar in Psychology 6. 2.5 หน่วยกิต ใน: 2.5 PSYC 5909 [2.5] M.A. Thesis (in the area of Data Science, which must be defended at an oral examination) หน่วยกิตรวม 5.0 Master of Public Policy and Administration with Collaborative Specialization in Data Science (7.0 credits)
Master of Public Policy and Administration พร้อมความชำนาญร่วมด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูล (การเข้าเรียนแบบขั้นสูง, 5.0 หน่วยกิต)
M.A. สาขาสังคมวิทยา พร้อมความชำนาญร่วมด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูล (5.0 หน่วยกิต)