Carleton University · Công nghệ thông tin, dữ liệu và công nghệ

Khoa học Dữ liệu

Tiêu đề chính thức : Data Science

Năm tham chiếu : 2026-27
Xem tất cả chương trình của cơ sở này

Chuyên ngành và biến thể

Các thông tin khác thu thập được

Yêu cầu Chương trình Các Loại Khóa học Các loại khóa học sau được sử dụng để xác định yêu cầu chương trình trong chương trình Cử nhân Khoa học Dữ liệu. Tự chọn Tự do Tất cả các khóa học do Khoa Nghệ thuật và Khoa học Xã hội, Khoa Công vụ và Quan hệ Toàn cầu, Trường Kinh doanh Sprott và Khoa Khoa học cung cấp ngoại trừ các khóa học nằm trong mục Khóa học Bị cấm. Tự chọn tự do có thể bao gồm các khóa học COMP, CSEC, DATA, MATH và STAT. Khóa học Bị cấm Các khóa học sau không thể được dùng để tính tín chỉ trong B.D.S. Xin lưu ý rằng bất kỳ khóa học nào có mã chéo với những khóa học trong danh sách này cũng bị cấm: 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 all 0000-level courses and all courses in BIT, IMD, IRM, MPAD, NET, OSS, PLT and ITEC except for the following: 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)

Lộ trình và điều kiện chương trình

Các bảng này phản ánh các yêu cầu từ nguồn cho khoảng thời gian được chỉ định. Việc giải thích chính thức thuộc về trường đại học.

Lộ trình 1
A. Tín chỉ được tính vào Điểm Trung bình Ngành (Major CGPA) (13.5 tín chỉ)
1. 1.5 tín chỉ trong:1.5
MATH 1007 [0.5]Giải tích sơ cấp I (Elementary Calculus I)
MATH 1104 [0.5]Linear Algebra for Engineering or Science
MATH 2007 [0.5]Giải tích sơ cấp II
2. 1.0 tín chỉ trong:1.0
DATA 3200 [0.5]Kỹ năng Giao tiếp cho Nhà Khoa học Dữ liệu
PHIL 2106 [0.5]Đạo đức Thông tin
3. 5.5 credits trong:5.5
COMP 1405 [0.5]Giới thiệu về Khoa học Máy tính I (Introduction to Computer Science I)
COMP 1406 [0.5]Giới thiệu về Khoa học Máy tính II (Introduction to Computer Science II)
COMP 1805 [0.5]Discrete Structures I
COMP 2109 [0.5]Giới thiệu về Bảo mật và Quyền riêng tư
COMP 2401 [0.5]Giới thiệu về Lập trình Hệ thống (Introduction to Systems Programming)
COMP 2402 [0.5]Kiểu Dữ liệu Trừu tượng và Thuật toán (Abstract Data Types and Algorithms)
COMP 2404 [0.5]Giới thiệu về Kỹ thuật Phần mềm (Introduction to Software Engineering)
COMP 2406 [0.5]Fundamentals of Web Applications
COMP 2804 [0.5]Discrete Structures II
COMP 3105 [0.5]Introduction to Machine Learning
COMP 4107 [0.5]Mạng nơ-ron
4. 2.0 credit trong:2.0
DATA 1517 [0.5]Mô hình hóa Dữ liệu I
DATA 1519 [0.5]Mô hình hóa Dữ liệu II
DATA 2500 [0.5]Làm sạch Dữ liệu trong R
DATA 3500 [0.5]Lập trình Thống kê trong R
5. 2.0 tín chỉ trong:2.0
STAT 1500 [0.5]Nhập môn Tin học Thống kê
STAT 2210 [0.5]Các Nền tảng Khoa học Dữ liệu Suy diễn I
STAT 3553 [0.5]Mô hình Hồi quy (Danh dự)
STAT 4601 [0.5]Khai thác Dữ liệu I (Danh dự)
6. 1.0 tín chỉ từ:1.0
COMP 4010 [0.5]Giới thiệu về Học tăng cường
COMP 4102 [0.5]Thị giác Máy tính
COMP 4115 [0.5]Giới thiệu về Xử lý Ngôn ngữ Tự nhiên
COMP 4116 [0.5]Hệ thống Đa tác nhân

Khóa học

Các học phần này đã được phát hiện trên trang nguồn của chương trình. Việc xuất hiện của chúng không có nghĩa là tất cả đều bắt buộc trong mọi lộ trình.

Nguồn và tham khảo

Năm tham chiếu : 2026-27

Ngày và nguồn được giữ lại để giúp bạn kiểm tra thông tin. Các bản dịch được cung cấp để dễ đọc; nguồn chính thức là tham chiếu cho các điều kiện và yêu cầu.

Nguồn tham khảo : https://calendar.carleton.ca/undergrad/undergradprograms/datascience/

Liên hệ StudyCanada

Chia sẻ kế hoạch hoặc câu hỏi của bạn. Chúng ta sẽ tiếp tục trao đổi qua email.

Chúng tôi sử dụng thông tin liên hệ này để trả lời yêu cầu của bạn. Quyền riêng tư

Biểu mẫu này gửi đến StudyCanada. Để liên hệ với trường, hãy dùng thông tin trong hồ sơ trường.