StudyCanada Ana SayfaKanada'daki üniversitelerCarleton UniversityVeri Bilimi, Analitik ve Yapay Zeka
Uzmanlıklar ve varyantlar
M.A.Sc. Data Science, Analytics, and Artificial Intelligence (5.0 kredi)
M.C.S. Data Science, Analytics, and Artificial Intelligence (5.0 kredi)
M.Eng. Data Science, Analytics, and Artificial Intelligence (4.5 kredi)
M.I.T. Data Science, Analytics, and Artificial Intelligence (5.0 kredi)
M.Sc. Data Science, Analytics, and Artificial Intelligence (5.0 kredi)
Ph.D. Data Science, Analytics, and Artificial Intelligence (1.5 kredi)
Programın yolları ve koşulları
Bu tablolar kaynakta belirtilen dönem için gereksinimleri tekrarlar. Resmi yorum kurumun yetkisindedir.
Yol 1
| M.A.Sc. Data Science, Analytics, and Artificial Intelligence - tez yolu (5.0 kredi) | ||
| 1. 1.0 kredi şunlardan: | 1.0 | |
| DATA 5000 [0.5] | Veri Bilimine Giriş | |
| DATA 5001 [0.5] | Veri Bilimi ve Analitik Temelleri | |
| 2. Onaylanmış SYSC seçmeli derslerinden 0.5 kredi (uygulanan seçmeli derslerin listesi için DSAAI program web sitesine bakınız) | 0.5 | |
| 3. SYSC dışındaki onaylanmış seçmeliklerden 0.5 kredi (uygulanan seçmeli derslerin listesi için DSAAI program web sitesine bakınız) | 0.5 | |
| 4. Herhangi bir katılımcı DSAAI biriminden 0.5 kredi seçmeli | 0.5 | |
| Not: Yukarıdaki seçmeliklerden 0.5 kredi, yapay zekâ veya makine öğrenmesi uygulamalarında olmalıdır (uygulanan seçmeliklerin listesi için DSAAI program web sitesine bakınız) | ||
| 5. Aşağıdakilerden 2.5 kredi: | 2.5 | |
| DATA 5929 [2.5] | Tez - MASc | |
| Toplam Krediler | 5.0 |
Yol 2
| Gereksinimler - tez yolu (5.0 kredi) | ||
| 1. 1.0 kredi şunlardan: | 1.0 | |
| DATA 5000 [0.5] | Veri Bilimine Giriş | |
| DATA 5001 [0.5] | Veri Bilimi ve Analitik Temelleri | |
| 2. Onaylanmış COMP seçmeli derslerinden 0.5 kredi (uygulanan seçmeli derslerin listesi için DSAAI program web sitesine bakınız) | 0.5 | |
| 3. COMP dışındaki onaylanmış seçmeliklerden 0.5 kredi (uygulanan seçmeli derslerin listesi için DSAAI program web sitesine bakınız) | 0.5 | |
| 4. Herhangi bir katılımcı DSAAI biriminden 0.5 kredi seçmeli | 0.5 | |
| 5. Yukarıdaki seçmeliklerden 0.5 kredi, yapay zekâ veya makine öğrenmesi uygulamalarında olmalıdır (bakınız: DSAAI program web sitesi, uygulanabilir seçmelik listesi) | ||
| 6. 2.5 kredi: | 2.5 | |
| DATA 5939 [2.5] | Tez - MCS | |
| Toplam Krediler | 5.0 |
Yol 3
| M.Eng. Data Science, Analytics, and Artificial Intelligence - ders yolu (4.5 kredi) | ||
| 1. 1.0 kredi şunlardan: | 1.0 | |
| DATA 5000 [0.5] | Veri Bilimine Giriş | |
| DATA 5001 [0.5] | Veri Bilimi ve Analitik Temelleri | |
| 2. Onaylanmış SYSC seçmeli derslerinden 1.0 kredi (uygulanan seçmeli derslerin listesi için DSAAI program web sitesine bakınız) | 1.0 | |
| 3. Herhangi bir lisansüstü düzey SYSC dersinden 0.5 kredi | 0.5 | |
| 4. SYSC dışındaki iki birimden onaylanmış seçmeliklerden 1.0 kredi (uygulanan seçmeli derslerin listesi için DSAAI program web sitesine bakınız) | 1.0 | |
| 5. Herhangi bir katılımcı DSAAI biriminden 1.0 kredi seçmeli | 1.0 | |
| Not: Yukarıdaki seçmeliklerden 0.5 kredi, yapay zekâ veya makine öğrenmesi uygulamalarında olmalıdır (uygulanan seçmeliklerin listesi için DSAAI program web sitesine bakınız) | ||
| Toplam Krediler | 4.5 |
Yol 4
| M.I.T. Data Science, Analytics, and Artificial Intelligence - tez yolu (5.0 kredi) | ||
| 1. 1.0 kredi şunlardan: | 1.0 | |
| DATA 5000 [0.5] | Veri Bilimine Giriş | |
| DATA 5001 [0.5] | Veri Bilimi ve Analitik Temelleri | |
| 2. Onaylanmış ITEC seçmeli derslerinden 0.5 kredi (uygulanan seçmeli derslerin listesi için DSAAI program web sitesine bakınız) | 0.5 | |
| 3. ITEC dışındaki onaylanmış seçmeliklerden 0.5 kredi (uygulanan seçmeli derslerin listesi için DSAAI program web sitesine bakınız) | 0.5 | |
| 4. Herhangi bir katılımcı DSAAI biriminden 0.5 kredi seçmeli | 0.5 | |
| Not: Yukarıdaki seçmeliklerden 0.5 kredi, yapay zekâ veya makine öğrenmesi uygulamalarında olmalıdır (uygulanan seçmeliklerin listesi için DSAAI program web sitesine bakınız) | ||
| 5. Aşağıdakilerden 2.5 kredi: | 2.5 | |
| DATA 5919 [2.5] | Tez - MIT | |
| Toplam Krediler | 5.0 |
Yol 5
| M.Sc. Data Science, Analytics and Artificial Intelligence - tez yolu (5.0 kredi) | ||
| 1. 1.0 kredi şunlardan: | 1.0 | |
| DATA 5000 [0.5] | Veri Bilimine Giriş | |
| DATA 5001 [0.5] | Veri Bilimi ve Analitik Temelleri | |
| 2. 0.5 kredi onaylı MATH veya STAT seçmeli ders (uygulanabilir seçmelere ilişkin liste için DSAAI program web sitesine bakınız) | 0.5 | |
| 3. 0.5 kredi MATH veya STAT dışında onaylı seçmeliler (uygulanabilir seçmelere ilişkin liste için DSAAI program web sitesine bakınız) | 0.5 | |
| 4. Herhangi bir katılımcı DSAAI biriminden 0.5 kredi seçmeli | 0.5 | |
| Not: Yukarıdaki seçmeliklerden 0.5 kredi, yapay zekâ veya makine öğrenmesi uygulamalarında olmalıdır (uygulanan seçmeliklerin listesi için DSAAI program web sitesine bakınız) | ||
| 5. Aşağıdakilerden 2.5 kredi: | 2.5 | |
| DATA 5909 [2.5] | Tez - MSc | |
| Toplam Krediler | 5.0 |
Yol 6
| Gereksinimler (1.5 kredi): | ||
| 1. 0.5 kredi şunlardan: | 0.5 | |
| DATA 5001 [0.5] | Veri Bilimi ve Analitik Temelleri | |
| 2. 1.0 kredi, danışman tarafından onaylanmış seçmeli (uygulanabilir seçmelere ilişkin liste için DSAAI program web sitesine bakınız) | 1.0 | |
| 3. 0.0 kredi şunlarda: | ||
| DATA 6907 [0.0] | Doktora Kapsamlı Sınavı | |
| 4. 0.0 kredi şu alanda: | ||
| DATA 6908 [0.0] | Doktora Önerisi | |
| 5. 0.0 kredi şunlardan: | 0.0 | |
| DATA 6909 [0.0] | Tez - PhD | |
| Toplam Krediler | 1.5 |
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/grad/gradprograms/dsa/