Uzmanlıklar ve varyantlar
Toplanan diğer bilgiler
Program Gereksinimleri Ders Kategorileri Aşağıdaki ders kategorileri, Veri Bilimi lisans programındaki program gereksinimlerini tanımlamada kullanılır. Serbest Seçmeli Dersler Yasaklanmış Dersler kategorisindeki dersler hariç olmak üzere Fen ve Sosyal Bilimler Fakültesi, Kamu ve Küresel İşler Fakültesi, Sprott İşletme Okulu ve Fen Fakültesi tarafından sunulan tüm dersler serbest seçmeli olarak alınabilir. Serbest seçmelere COMP, CSEC, DATA, MATH ve STAT dersleri dahil olabilir. Yasaklanmış Dersler Aşağıdaki dersler B.D.S. programında kredi olarak kullanılamaz. Listede olanlarla çapraz listelenmiş herhangi bir dersin de yasaklı olduğunu lütfen unutmayın: BIOL 3604 [0.5] Biyologlar için İstatistikler BUSI 1401 [0.5] Bilgi Sistemleri Temelleri BUSI 2401 [0.5] Veri Analitiğine Giriş BUSI 2402 [0.5] İş Uygulamaları Geliştirme BUSI 3400 [0.5] Veritabanı Tasarımı CGSC 1005 [0.5] Bilişsel Bilimde Hesaplamalı Yöntemler COMP 1001 [0.5] Sanat ve Sosyal Bilimler Öğrencileri için Hesaplamalı Düşünmeye Giriş COMS 3001 [0.5] İletişimde Nicel Araştırma CRCJ 3001 [0.5] Kriminolojide Nicel Yöntemler ECON 1401 / MATH 1401 [0.5] Ekonomi için Temel Matematik I ECON 1402 / MATH 1402 [0.5] Ekonomi için Temel Matematik II ECON 2210 [0.5] Ekonomi için Giriş İstatistikleri ECON 3001 [0.5] Ekonomide Matematiksel Yöntemler ECON 4001 [0.5] Ekonomide Matematiksel Analiz ECON 4002 [0.5] Ekonomide İstatistiksel Analiz ECON 4004 [0.5] Operasyon Araştırması: Doğrusal Programlama Modelleri ECON 4706 [0.5] Ekonometri I ECON 4707 [0.5] Ekonometri II ECON 4713 [0.5] Zaman Serileri Ekonometri GEOG 2006 [0.5] Nicel Araştırmaya Giriş ECOR 2606 [0.5] Sayısal Yöntemler GEOG 3003 [0.5] Nicel Coğrafya MATH 1009 [0.5] İşletme için Matematik MATH 1119 [0.5] İş Uygulamalarına Yönelik Lineer Cebir NEUR 2001 [0.5] Sinirbilimde Araştırma Yöntemlerine Giriş NEUR 2002 [0.5] Sinirbilimde İstatistiklere Giriş NEUR 3001 [0.5] Sinirbilimde Veri Analizi I NEUR 3002 [0.5] Sinirbilimde Veri Analizi II PSCI 2702 [0.5] Siyaset Bilimciler için İstatistiksel Araç Kutusu PSYC 2001 [0.5] Psikolojide Araştırma Yöntemlerine Giriş PSYC 2002 [0.5] Psikolojide İstatistiklere Giriş PSYC 3000 [1.0] Psikolojik Araştırmada Tasarım ve Analiz SOCI 2004 [0.5] Sosyal Bilimler için Veri Okuryazarlığı SOCI 3008 [0.5] Sosyal Bilimler için Veri Analizi SOCI 4102 [0.5] Çoklu Regresyon Analizi SOWK 3001 [0.5] Sosyal Hizmette Araştırma Yöntemlerine Giriş SYSC 2510 [0.5] Mühendisler için Olasılık, İstatistik ve Rastgele Süreçler tüm 0000-seviye dersler ve BIT, IMD, IRM, MPAD, NET, OSS, PLT ve ITEC içindeki tüm dersler aşağıdakiler hariç: BIT 1000 , BIT 1001 , BIT 1100 , BIT 1101 , BIT 1200 , BIT 1201 , BIT 2000 , BIT 2004 (artık sunulmuyor), BIT 2005 (artık sunulmuyor), BIT 2007 (artık sunulmuyor), BIT 2100 (artık sunulmuyor), BIT 2300 (artık sunulmuyor), MPAD 2400 , MPAD 2501 (artık sunulmuyor), MPAD 3300 , MPAD 3501 , MPAD 4001 , MPAD 4501 , MPAD 4502 , MPAD 4503 , MPAD 4504 . Veri Bilimi B.D.S. Onur Programı (20.0 kredi)
Programın yolları ve koşulları
Bu tablolar kaynakta belirtilen dönem için gereksinimleri tekrarlar. Resmi yorum kurumun yetkisindedir.
Yol 1
| A. Ana Dal OGPA'sine Dahil Krediler (13.5 kredi) | ||
| 1. 1.5 kredi şunlardan: | 1.5 | |
| MATH 1007 [0.5] | Temel Kalkül I | |
| MATH 1104 [0.5] | Mühendislik veya Fen için Lineer Cebir | |
| MATH 2007 [0.5] | Elementer Kalkülüs II | |
| 2. 1.0 kredi şunlardan: | 1.0 | |
| DATA 3200 [0.5] | Veri Bilimcileri için İletişim Becerileri | |
| PHIL 2106 [0.5] | Bilgi Etiği | |
| 3. Aşağıdaki derslerde 5.5 kredi: | 5.5 | |
| COMP 1405 [0.5] | Bilgisayar Bilimine Giriş I | |
| COMP 1406 [0.5] | Bilgisayar Bilimine Giriş II | |
| COMP 1805 [0.5] | Ayrık Yapılar I | |
| COMP 2109 [0.5] | Güvenlik ve Gizliliğe Giriş | |
| COMP 2401 [0.5] | Sistem Programlamaya Giriş | |
| COMP 2402 [0.5] | Soyut Veri Tipleri ve Algoritmalar | |
| COMP 2404 [0.5] | Yazılım Mühendisliğine Giriş | |
| COMP 2406 [0.5] | Web Uygulamalarının Temelleri | |
| COMP 2804 [0.5] | Ayrık Yapılar II | |
| COMP 3105 [0.5] | Makine Öğrenmesine Giriş | |
| COMP 4107 [0.5] | Sinir Ağları | |
| 4. Aşağıdaki derslerde 2.0 kredi: | 2.0 | |
| DATA 1517 [0.5] | Veri Modelleme I | |
| DATA 1519 [0.5] | Veri Modelleme II | |
| DATA 2500 [0.5] | R'de Veri Düzenleme | |
| DATA 3500 [0.5] | R'de İstatistiksel Programlama | |
| 5. 2.0 kredi şu derslerde: | 2.0 | |
| STAT 1500 [0.5] | İstatistiksel Hesaplamaya Giriş | |
| STAT 2210 [0.5] | Çıkarımsal Veri Bilimi Temelleri I | |
| STAT 3553 [0.5] | Regresyon Modellemesi (Onur) | |
| STAT 4601 [0.5] | Veri Madenciliği I (Onur) | |
| 6. 1.0 kredi şunlardan: | 1.0 | |
| COMP 4010 [0.5] | Pekiştirmeli Öğrenmeye Giriş | |
| COMP 4102 [0.5] | Bilgisayarlı Görü | |
| COMP 4115 [0.5] | Doğal Dil İşlemeye Giriş | |
| COMP 4116 [0.5] | Çok Ajanlı Sistemler |
Dersler
Bu dersler programın kaynak sayfasında tespit edilmiştir. Bulunmaları her yol için hepsinin zorunlu olduğu anlamına gelmez.
Kaynaklar ve referanslar
Referans yılı : 2026-27
Tarih ve kaynaklar bilgileri doğrulamanıza yardımcı olmak için saklanır. Okumayı kolaylaştırmak için çeviriler sunulmuştur; koşullar ve gereksinimler için resmi kaynak esas alınır.
Kaynak referans : https://calendar.carleton.ca/undergrad/undergradprograms/datascience/